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- [发明专利]基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法-CN201910664430.6有效
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杭文龙;冯伟;梁爽;刘学军
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南京工业大学
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2019-07-23
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2020-07-03
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A61B5/0476
- 本发明提供一种基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法,包括以下步骤:首先对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号进行预处理并提取特征;用提取出的原始EEG信号特征作为输入训练第一层支持矩阵机(Support Matrix Machines,SMM)得到第一层的预测输出;利用矩阵随机投影将第一层预测输出投影到原始EEG特征空间并与原始EEG信号特征叠加得到第二层EEG信号特征,将其作为输入训练第二层SMM得到第二层的预测输出;按照这种方式得到更深层的EEG信号特征并训练SMM,直到精度收敛得到最终分类模型。本发明可以准确判断不同类型的EEG信号,保证基于EEG的BCI系统安全可靠的运行。
- 基于深度堆叠支持矩阵电信号识别方法
- [发明专利]三相36槽4极电机-CN201611264578.3有效
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孙军建;严伟灿;杭文龙
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卧龙电气集团股份有限公司
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2016-12-30
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2019-07-23
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H02K3/12
- 本发明公开一种三相36槽4极超高效电机,每相包括两个大线圈和四个小线圈;所述两个大线圈和四个小线圈呈单层排列,并依次按小—大—小排放在定子槽中,其中,每相的两个大线圈和四个小线圈中具有线圈Ⅰ、线圈Ⅱ、线圈Ⅲ;所述线圈Ⅰ、线圈Ⅱ、线圈Ⅲ的跨距依次为:(1~9)、(2~11)、(10~18),平均跨距大于等于8.33。本发明采用角星混合连接绕组布线技术,绕组跨距(1~9,2~11,10~18),平均跨距大于等于8.33,具有更高的平均线包跨距和绕组系数Kdp,使得相比常规的单层交叉式而言,使得该种绕组结构对降低铜耗、谐波附加损耗,提高电机效率、降低噪声及振动方面具有显著效果。
- 三相36高效电机
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