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公开(公告)号：CN113240018B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110544233.8
申请日：2021-05-19
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据；对手绘图像数据进行预处理；构建并训练BP神经网络模型；将待分类手绘图像数据输入训练好的BP神经网络模型，获取分类结果。本发明可以区分出书写轨迹之间细微的差异，对于书写者是否存在震颤的划分更为精准。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。
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公开(公告)号：CN112075940A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010996323.6
申请日：2020-09-21
Abstract: 一种基于双向长短时记忆神经网络的震颤检测系统，涉及人工智能领域，针对现有技术中震颤检测存在准确性低的问题，包括：手部检测模块和模型预测模块；所述手部检测模块包括震颤数据采集单元和震颤数据处理单元；所述震颤数据采集单元用于采集手部三轴加速度信号；所述震颤数据处理单元用于将手部三轴加速度信号转化为手部三轴加速度数据；所述模型预测模块包括手部震颤数据处理单元和模型训练单元；所述手部震颤数据处理单元用于对接收到的三轴加速度数据进行处理，得到训练集和测试集；所述模型训练单元用于利用训练集和测试集对模型进行训练，得到训练好的模型。本发明用于震颤检测，检测效率高。
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公开(公告)号：CN113705649B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202110959839.8
申请日：2021-08-20
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 一种基于EMD‑SVD特征提取的手部震颤检测方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有的手部震颤检测系统不能快速、准确地对采集的手部数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：利用手部震颤检测装置采集手部数据的时间序列，基于EMD方法进行信号处理，得到时间序列中的本征模态函数，采用SVD方法提取本征模态函数矩阵中的奇异值，得到手部震颤数据的有效特征，最后通过SVM分类器构建多分类策略，对上述特征进行分类，进而达到手部震颤检测的目的。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。
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公开(公告)号：CN113705649A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110959839.8
申请日：2021-08-20
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于EMD‑SVD特征提取的手部震颤检测方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有的手部震颤检测系统不能快速、准确地对采集的手部数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：利用手部震颤检测装置采集手部数据的时间序列，基于EMD方法进行信号处理，得到时间序列中的本征模态函数，采用SVD方法提取本征模态函数矩阵中的奇异值，得到手部震颤数据的有效特征，最后通过SVM分类器构建多分类策略，对上述特征进行分类，进而达到手部震颤检测的目的。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。
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公开(公告)号：CN113240018A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110544233.8
申请日：2021-05-19
Abstract: 一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据；对手绘图像数据进行预处理；构建并训练BP神经网络模型；将待分类手绘图像数据输入训练好的BP神经网络模型，获取分类结果。本发明可以区分出书写轨迹之间细微的差异，对于书写者是否存在震颤的划分更为精准。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116644270A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310597573.6
申请日：2023-05-25
IPC: G06F18/00 , A61B5/22 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于递归图和宽度学习的肌强直评估方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有模型对于输入的肌张力信号分类不准的问题。本发明的技术要点包括：采集不同人的肌张力时间序列信号，并对肌张力时间序列信号进行预处理；利用预处理后的肌张力时间序列信号构建递归图；提取不同人的肌张力时间序列信号所对应的基于递归图的量化特征；将量化特征输入基于宽度学习的分类模型中进行训练，获取训练好的分类模型；提取待测的肌张力时间序列信号所对应的量化特征，并将其输入训练好的分类模型中获取肌强直预测结果。本发明在实现时间序列可视化同时可获取具有明显区分度的肌张力特征，可满足肌强直评估中对评估准确率和效率的要求。
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公开(公告)号：CN119598862A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411674733.3
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213
Abstract: 一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质，涉及信号分析与信号处理领域。本发明要解的技术问题是：现有技术中的周期信号谐波特征提取方法识别精度较低、对噪声较为敏感、分解过程复杂、实时性较差，难以满足复杂工业控制系统中的信号在线识别需求。技术要点：本发明通过设计一个具有可调中心频率的陷波器作为极值函数，实现了动态识别周期信号的频率、实时辩识并输出周期信号频率的目的；本发明通过设计一个具有可调中心频率的带通滤波器作为极值函数，并结合信号包络与相位灵敏检测复合模块，本发明实现了动态识别周期信号的幅值和实时辩识并输出周期信号幅值。本发明方法用于有效提取电机控制系统控制器输出的周期信号以识别周期性干扰。
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公开(公告)号：CN116561640A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310597459.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于不等长时间序列处理的工业设备故障诊断方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有基于神经网络的分类器由于没有预先对不等长时间序列数据进行等长处理而导致分类精度不高的问题。本发明的技术要点包括：采集工业设备一种或多种运行状态量，并将同种运行状态量按照时间排序，形成时间序列集；对时间序列集中长度不等的时间序列进行等长处理；将长度相等的时间序列集输入基于神经网络的故障诊断分类器中进行训练；将待测运行状态样本对应的时间序列进行等长处理后输入训练好的故障诊断分类器中，获取故障预测结果。本发明有效提高了神经网络的泛化性能。将本发明应用于工业设备的故障诊断中，可准确识别系统的故障状态。
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公开(公告)号：CN113325785A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110654788.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种基于数据存储的位置重复控制方法，用以解决实际伺服系统中位置域重复控制效果较差的问题。本发明的技术要点包括：根据干扰信号的位置周期构造干扰信号位置内模；根据干扰信号位置内模设计角速度相关时变位置滤波器；针对角速度相关时变位置滤波器，设计对应的位置补偿器；将干扰信号位置内模、角速度相关时变位置滤波器和位置补偿器相结合构成位置重复控制器；针对谐波干扰成分，将多个位置重复控制器级联，构造级联位置重复控制器。本发明解决了位置重复控制系统的稳定性、周期偏移及参数整定问题，并能够有效实现位置周期干扰的抑制，提高伺服系统角位置精度及角速度平稳性。本发明可应用于伺服系统中对时变周期干扰信号的抑制或跟踪。
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公开(公告)号：CN109491250B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811510706.7
申请日：2018-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种无人机吊装运输系统吊装摆动抑制方法，属于挠性体运动控制技术领域。所述抑制方法的具体过程包括：步骤一、建立无人机位置闭环控制器；步骤二、在吊装部件参数确定的情况下，根据欠阻尼系统的震荡抑制原理，建立指令整形器；步骤三、建立双闭环控制器；步骤四、将步骤二的指令整形器与步骤三的双闭环控制器结合，构成带有指令整形器的双闭环控制系统。本发明所述抑制方法实现无人机吊装系统吊装部件摆角的有效抑制。
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