-
公开(公告)号：CN116092638A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211436165.4
申请日：2022-11-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于运动想象神经反馈的多人协同康复训练方法和系统。本系统包括n台用户主机、数据处理模块、神经反馈模块、用户训练进程记录模块；脑电采集设备采集每位用户的脑电数据；所述神经反馈模块控制n名被试者的反馈同步，并控制n台脑电采集设备同步采集，且实现视听触多模态神经反馈；所述数据处理模块包括预处理模块、特征提取与多脑融合决策模块；所述预处理模块接收n台脑电采集设备采集到的脑电数据，对采集到的脑电数据进行预处理。所述特征提取与多脑融合决策模块用于获取被试发生ERD结果。所述用户训练进程记录模块记录被试每次实验训练信息，可用于数据离线分析，以及自适应调节用户身份信息。本发明提高康复系统的实用性、稳定性、社会交互性，提升用户体验感与沉浸感，让神经反馈康复训练的治疗效果得以显著提升。
-
公开(公告)号：CN114331628A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111668469.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/906 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于在线评论情感识别的多分类器产品排序方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1：采集消费者备选产品的相关数据；步骤2：对步骤1采集的数据进行预处理；步骤3：构建基于支持向量机的情感识别分类器组并计算情感得分；步骤4：构建产品排序方法，得到备选产品排序结果。本发明在建立多分类器的情感识别模型的基础上，进行了在线评论的各属性情感得分计算，通过消费者给出的属性权重，比较各个消费者备选产品的得分从而形成产品排序结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115778372A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211603497.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/107 , A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开一种基于表面肌电信号的膝关节角度估计方法。本发明连接表面肌电信号采集设备到用户下肢的肌肉群，同时在膝关节处绑定角度传感器；表面肌电信号采集设备和角度传感器分别采集表面肌电信号和关节角度数据，然后对表面肌电信号和膝角度数据进行预处理；获取各表面肌电信号片段的特征值，输入至ICOOT‑MS‑LSSVM模型，获取膝关节角度估计值。本发明利用表面肌电信号，使用基于ICOOT算法优化的MK‑LSSVM模型，解决了LSSVM算法无法跳出局部最优的问题，通过多尺度核函数可以更优的拟合表面肌电信号。
-
公开(公告)号：CN115844326A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211459859.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于关键脑网络的自适应睡眠分期方法及系统。通过多通道脑电采集设备采集脑电信号数据；对采集的脑电信号数据进行预处理；对预处理后的脑电信号数据提取节点特征和边特征，构建全连接的加权有向图，即动态效应脑网络；构建融合时空信息的关键脑网络；利用自适应睡眠分期识别模型实现对脑电信号的睡眠分期识别。本发明使用了不同于以往的结构脑网络或功能脑网络对睡眠分期进行分析，而使用了效应脑网络，即有向图，考虑到大脑信息交互的方向性的同时，使用注意力机制对有向图进行关键边特征和节点特征选取，从而使用自适应睡眠分期识别模型达到了更准确的睡眠分期识别结果。
-
公开(公告)号：CN115998306A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211524864.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/372 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度神经网络的运动想象分类方法及系统。本发明通过将信号二维化，从而更加充分利用到了各电极EEG信号物理意义上的空间信息，将多频率尺度的卷积神经网络模块和时序循环神经网络模块有效结合到了一起，尽可能地捕捉到了信号中有用的频域信息、空域信息以及时域信息，降低了模型过拟合的可能性，具有良好的分类效果以及可泛化性；本发明考虑用户在实际执行运动想象任务过程中注意力涣散的情况，通过计算用户执行任务时的注意力指标，并在模型训练中地利用该信息，通过注意力指标计算得到的衰减系数k，调整不同频率尺度模块对应的权重来着重提取更关键频率尺度的信息，进一步增加方法的可泛化性和可信度。
-
公开(公告)号：CN116035591A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211436178.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F3/01 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种基于脑电的复杂动作运动想象解码方法及系统。针对单侧上肢多动作运动想象的新型脑机接口任务，设计了基于小波变换‑3D卷积‑Transformer的学习模型，解决了传统脑机接口系统中单侧肢体可识别动作少、识别效率低下、脑模式模糊不清的问题。与传统运动想象脑机接口的不同之处主要有以下几点：本发明设计了一个单侧上肢多动作的复杂动作运动想象识别模式；本发明设计了一种基于小波变换‑3D卷积‑Transformer的学习模型，可获得更加准确和稳定的结果；友好的结果可视化界面，使得被试直观方便的观察到自己的试验状态。
-
公开(公告)号：CN114444541A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111668478.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统，方法按如下步骤：S1.将传感器安装于人体关键部位，实时采集人体相关生理信号；S2.通过信息融合将所采集的连续生理信号进行融合；S3.基于特征选择，选择适用于活动识别的集成特征选择方法；S4.针对活动识别中涉及多分类任务，选择基于分解策略和集成学习技术的分类系统，用于活动类型的自动识别。本发明经过活动识别数据集检验，不仅能够筛选出有用的特征，与现有技术相比，还提升了识别准确率，能更加有效解决实际应用中的活动识别问题。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.027 seconds)
