公开(公告)号：CN107491648A

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201710736343.8

申请日：2017-08-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  姚荣 ,  龙腾

IPC: G06F19/00 ,  G06F3/01 ,  G06N3/08 ,  A63B23/16 ,  A63B24/00

CPC classification number: G06F3/014 ,  A63B23/16 ,  A63B24/0006 ,  A63B2024/0012 ,  A63B2220/80 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于Leap Motion体感控制器的手部康复训练方法，包括以下步骤：步骤A、向计算机主机内录入标准手部动作数据；步骤B、患者根据显示器播放的标准手部动作完成康复训练动作，在患者完成康复训练动作过程中实时获取患者手部动作的数据并传输给计算机主机；步骤C、对采集到的患者手部动作的数据进行处理，提取其中的有效数据，然后提取得到训练特征数据；步骤D、对患者完成的动作进行评价。本发明采用虚拟现实技术与体感交互技术的结合对患者的手部动作进行实时显示，患者可以在虚拟现实的环境中实时地看到自己的训练过程，提高患者的训练积极性，变传统的被动式训练为主动式训练，提高恢复训练效果的同时，降低了患者的康复成本。

公开(公告)号：CN109145373B

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201810785197.2

申请日：2018-07-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林鍹 ,  刘重党 ,  廖源 ,  姚荣

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进ESGP与预测区间的剩余寿命预测方法及装置，其中，方法包括：采集待测设备的运行数据，并根据运行数据提取待测设备的趋势特征；根据趋势特征通过基于岭回归的回声状态网络对待测设备的剩余使用寿命进行初步预测，以得到初步预测结果；将初步预测结果作为高斯过程的先验知识，并通过回声状态高斯过程对剩余使用寿命进一步预测，以获取带有预测区间且更准确的预测结果。该方法基于多传感器采集的系统运行数据对剩余使用寿命进行高质量预测，在考虑预测不确定性的情况下为后续维护提供更加可靠的信息，从而可以有效减少设备的停机时间与维护成本，提高设备运行效率与安全性，具有工业应用价值，简单易实现。

公开(公告)号：CN109145373A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810785197.2

申请日：2018-07-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林鍹 ,  刘重党 ,  廖源 ,  姚荣

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于改进ESGP与预测区间的剩余寿命预测方法及装置，其中，方法包括：采集待测设备的运行数据，并根据运行数据提取待测设备的趋势特征；根据趋势特征通过基于岭回归的回声状态网络对待测设备的剩余使用寿命进行初步预测，以得到初步预测结果；将初步预测结果作为高斯过程的先验知识，并通过回声状态高斯过程对剩余使用寿命进一步预测，以获取带有预测区间且更准确的预测结果。该方法基于多传感器采集的系统运行数据对剩余使用寿命进行高质量预测，在考虑预测不确定性的情况下为后续维护提供更加可靠的信息，从而可以有效减少设备的停机时间与维护成本，提高设备运行效率与安全性，具有工业应用价值，简单易实现。