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[外观设计]Wi‑Fi智能电磁空气净化器-CN201730115725.X有效
发明人：杨洁;胡情莲;曹九稳;王建中;左权;陈智勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-04-10 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： 23-04 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称Wi‑Fi智能电磁空气净化器。2．本外观设计产品的用途本外观设计产品用于吸附、分解或转化各种空气污染物提高空气清洁度；并通过Wi‑Fi控制产品开关。3．本外观设计产品的设计要点在于产品形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片主视图。5．省略视图本外观设计的主视图、后视图、左视图、右视图都相同，故省略后视图、左视图、右视图。
wi fi 智能电磁空气净化器

[发明专利]基于ELM自编码算法的快速人脸表情识别方法-CN201710188162.6在审
发明人：陆晗;曹九稳;朱心怡 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-03-27 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ELM自编码算法的快速人脸表情识别方法，本发明包括步骤如下步骤1、训练基于Adaboost的人脸区域检测分类器并进行人脸检测；2、对检测到的人脸区域进行预处理，包括裁剪、尺寸归一化以及直方图均衡化处理；3、采用基于自编码器和超限学习机结合的ELM‑AE算法作为特征提取算法，对预处理后的人脸表情图像进行特征提取；4、构建基于超限学习机的人脸表情分类器，将特征提取的向量输入到表情分类器中，输出结果即为此人脸的情绪。本发明能够更为快速高效地提取主要信息并降维。表情识别分类时，ELM只要调节神经元的一个参数，识别运行时间短，并且准确率高，是一种高效且学习速度快的算法。
基于 elm 编码算法快速表情识别方法

[发明专利]一种基于空间电磁场的空气净化方法-CN201710206042.4在审
发明人：杨洁;曹九稳;王建中;左权;陈智勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： F24F1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间电磁场的空气净化方法。本发明的空间电磁场包括电场和磁场两部分，且用一对电性相反的带电导电布生成电场，用通电线圈生成磁场；具体如下将一对电性相反的带电导电布安装在净化室两端，使得净化室两端带相反电荷，净化室内形成电场，且方向从一端指向另一端；在净化室外层均匀密绕通电线圈，使得净化室内生成磁场；净化室内装有负离子发生器，安装在净化室内壁中间位置，使净化室内分布有负离子。本发明延长了污染颗粒在净化室内的滞留时间，增加颗粒与负离子碰撞的几率，使得更多污染颗粒在净化室内沉降。
一种基于空间电磁场空气净化方法

[发明专利]一种基于尺度变换激活函数的超限学习机的改进方法-CN201710059378.2在审
发明人： 曹九稳;李荣;王天磊;王建中 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-01-24 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于尺度变换激活函数的超限学习机的改进方法。本发明包含以下步骤1、随机产生隐藏层节点参数(wi,bi),i＝1,2,…,L；2、用训练数据集的所有训练样本构建隐藏层数据矩阵V；3、将V中的(N×L)个元素按升序排列成(N×L)维隐藏层数据向量vasc；4、给出原激活函数g(·)及其期望输出的区间5、由构建输出向量6、设计需要求解的激活函数尺度变换参数为s和t，计算出最小时对应的s和t；7、以新的尺度变换激活函数g(s·V+t)求其隐藏层的输出矩阵H，输出权重β，得到训练模型完成训练。本发明能够自适应的调整隐藏层中激活函数的参数，使得隐藏层输出能够均匀的分布在期望的输出区间内，此时，隐藏层输出数据的信息熵达到最大，从而提高超限学习机的泛化性能。
一种基于尺度变换激活函数超限学习机改进方法

[发明专利]基于MF‑PLPCC特征的工程机械声音识别方法-CN201710060595.3在审
发明人： 曹九稳;曹敏;王建中 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-01-25 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MF‑PLPCC特征对工程机械声音识别方法。该方法实现过程如下采集工程机械作业时候的声音和周围环境噪声，并将采集的声音信号建立声音样本库；对所有的声音信号进行预加重、分帧和加窗处理；求出每帧声音信号的短时能量谱；求出通过Mel三角滤波器组的短时能量；用立方根对短时能量进行强度‑响度转换；对转换后的信号采用傅里叶逆变换转换到时域中；求出时域中信号的线性预测系数；基于线性预测系数计算倒谱系数；对不同机械的声音特征进行标号，建立样本特征库；基于训练样本特征库，利用正则化极限学习机建立模型；对目标声音进行特征提取后匹配得出分类结果。本发明能够提高识别率。
基于 mf plpcc 特征工程机械声音识别方法

[发明专利]一种基于改进的MFCC声音特征的工程机械识别方法及识别装置-CN201510459030.3在审
发明人： 曹九稳;赵拓;王瑞荣;黄强;王建中 -专利权人：浙江图维电力科技有限公司
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G10L15/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的MFCC声音特征的工程机械识别方法及识别装置，该方法包括声音样本库的建立步骤、样本声音的采集步骤、样本声音分区域步骤、声音样本特征的提取步骤；声音样本特征的提取步骤是分别从每个1.7s左右的声音文件夹中提取相应的样本特征，包括：预处理，加Hamming窗，FFT变化，通过Mel三角滤波器组，求均值和方差，求转置，做FFT变化，通过滤波器组取对数运算，做DCT变化；该方法还包括：样本特征模型建立步骤、目标声音识别步骤。本发明的基于改进的MFCC声音特征的工程机械识别方法及识别装置能够减少误警并且能够提高识别的性能。
一种基于改进 mfcc 声音特征工程机械识别方法装置

[发明专利]基于声音线性预测倒谱系数的工程机械的识别方法-CN201510637964.1在审
发明人： 曹九稳;杨三伟;王建中;王瑞荣;赵伟杰;吴成才 -专利权人：浙江图维电力科技有限公司
申请日： 2015-09-29 - 公布日： 2015-12-02 - 主分类号： G10L25/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于声音线性预测倒谱系数的工程机械识别方法，包含以下步骤：在施工现场真实环境下采集背景噪音信号；将工程机械置于理想环境下，启动工程机械；声音采集装置采集工程机械发出的声音信号；声音信号进行端点检测、加窗、分帧，端点检测通过过零率来实现，采用汉明窗对信号进行分帧；对分帧后的每帧信号提取LPCC；采用支持向量机建立工程机械声音特征指纹库；对实时声音信号提取LPCC后采用支持向量机与特征指纹库进行匹配，实现分类。
基于声音线性预测谱系工程机械识别方法