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[发明专利]一种基于超图注意力网络的脑功能网络分类方法-CN202111000453.0有效
发明人：冀俊忠;任亚亭;雷名龙 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于超图注意力神经网络的脑功能网络分类方法，属于脑科学研究和深度学习的交叉领域。首先，设计了一个超图生成模块，将每个脑网络建模为一个超图以保存高阶信息。然后，为了能够在节点间不存在显式连接边的超图中进一步提取信息，设计了一个超图注意力聚合模块，该模块共分为两个步骤：节点注意聚合和超边注意力聚合，分别用于节点和超边特征的聚合。最后，本发明在ABIDE‑I和ADHD‑200数据集上的实验结果表明了在脑疾病分类中的有效性。此外，识别的异常连接模式和脑区有望成为脑疾病相关的生物标志物。
一种基于超图注意力网络功能分类方法

[发明专利]基于机器学习模型对脑网络异常边连接的预测方法-CN202211525678.2在审
发明人：胡佳艺;王茜;吴凯;梁劭翀;徐燕婷 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型对脑网络异常边连接的预测方法，步骤如下：基于待预测的脑图谱，选择对应的关联矩阵进行top5％‑25％二值化或阈值化，降维筛选边连接特征；对降维后的关联矩阵建立基于交叉验证结构的机器学习预测评估模型；获得机器学习预测评估模型的准确度和混淆矩阵；同时得到脑网络边连接的结果为加权邻接矩阵，将结果可视化为二维环形加权网络及对应的超阈值子网络、由BrainNet Viewer生成的三维大脑表面加权网络及对应的超阈值子网络本发明通过对输入信号初步降维和超阈值选择筛选特征，在交叉验证结构中结合机器学习和图论，缓解机器学习模型预测问题中的维度灾难、可解释性和泛化性不足的问题。
基于机器学习模型网络异常连接预测方法

[发明专利]一种类脑计算系统、方法及计算机可读存储介质-CN202110782692.X有效
发明人：戚建淮;郑伟范;周杰;唐娟;刘建辉;汪乔 -专利权人：深圳市永达电子信息股份有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种类脑计算系统、方法及计算机可读存储介质。本发明通过登录节点获取用户终端的计算作业请求并将所述计算作业请求发送给管理节点，然后管理节点对所述计算作业请求进行计算任务的分配，并将分配结果发送给多个计算节点，之后多个计算节点根据所述分配结果执行并行计算，最后，存储节点再对并行计算结果进行分布式存储，解决了现有类脑计算能力不强、类脑计算认知不清，面对高密度数据无法进行有效智能分析等问题，为大数据分析等复杂场景应用提供强大的算力支持。
种类计算系统方法计算机可读存储介质

[实用新型]脑电超慢涨落分析仪-CN96244175.9无效
发明人：邹敏伟;蒋文艳;周易水 -专利权人：中国华阳国际技术公司
申请日： 1996-11-21 - 公布日： 1997-06-25 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种脑电超慢涨落分析仪，用于脑功能及神经化学介质水平检测，属于医疗检测仪器，它是由脑电放大器1输出放大了的脑电信号至定时采样与数据预处理装置2，定时采样与数据预处理装置由微处理器、数据存储器、程序存储器、多路分配器、模数转换器、锁存器及辅助元件组成，可独立完成脑电信号的定时模数转换及数据预处理，再将处理后的数据传送给个人计算机3。
脑电超慢涨落分析

[发明专利]一种基于双天线的卫星定位方法-CN202010400667.6在审
发明人：李峰辉;李兴国;王鹏程;温凯;黄满义;刘永成;韩俊博;何林飞;李晓飞;贺健;高阳 -专利权人：天津云遥宇航科技有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：将两个星载天线的信号分别转换为数字信号，形成两组数字信号；两组数字信号进行预处理、载波剥离和伪码相关，每组数字信号形成多个通道的信号，每个通道的信号对应一个导航星星号；信号进行环路处理；对两组信号进行选星判定，选择出用于定位解算的信号；对每个通道的信号用解算出的卫星位置以及参与定位解算的导航星的伪距进行判定，判定该导航星参与定位解算是否导致位置超差，如果位置超差，剔除该导航星星号；完成信号的定位解算，输出卫星的位置、时间信息。本发明对两组天线信号进行适当的处理、比较，选择出合适的导航星及其信号，完成卫星的定位解算。
一种基于天线卫星定位方法

[发明专利]超算设备、算力板的在位检测方法及存储介质-CN202110605596.8在审
发明人：张书浩;杨涛 -专利权人：北京比特大陆科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F1/18 文献下载
摘要：本申请提供一种超算设备、算力板的在位检测方法及存储介质，该方法包括：至少一个算力板，所述算力板包括第一类型信号针和第二类型信号针，第一类型信号针和第二类型信号针的长度不同；算力板接口，算力板插接在算力板接口中；电平检测电路，电平检测电路与算力板接口电性连接；主控电路，主控电路与电平检测电路连接；其中，电平检测电路用于检测第一类型信号针对应的第一电平信号和第二类型信号针对应的第二电平信号，主控电路根据第一电平信号和第二电平信号确定算力板的在位信息
设备算力板在位检测方法存储介质

[发明专利]基于法向量位置模型的船舶惯导容错阻尼方法及系统-CN202210731456.X有效
发明人：冯国虎;吴文启;曾观林 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：方法包括：S1、判断外部参考速度的误差变化是否大于第一预设值，若是则从阻尼惯导解算模型切换至无阻尼惯导解算模型，由无阻尼惯导解算模型输出；S2、判断外部参考速度的误差变化是否小于第二预设值，若是则继续使用无阻尼惯导解算模型输出，直至重新阻尼的舒勒回路恢复稳定再切换阻尼惯导解算模型输出。本发明同时具备无阻尼惯导解算和阻尼惯导解算，阻尼切换方便，可避免阻尼切换过程引起的超调振荡；阻尼惯导解算在无阻尼惯导解算外部完成，解算过程以及结果不影响无阻尼惯导解算，以输出校正形式实现了反馈校正效果，
基于向量位置模型船舶容错阻尼方法系统

[发明专利]一种计算单元超大集群架构的系统-CN201911106966.2在审
发明人：罗应建 -专利权人：罗应建
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06F15/173 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算单元超大集群架构的系统，包括超算程序分解模块、分段程序分发模块、数据库、计算结果纠错和补算模块、计算单元软硬件信息及算力评估模块、计算保障及计算安全模块、计算结果整合模块、浏览器集群计算模块本发明的计算单元超大集群架构系统针对超高清3D电影，渲染时间很长，超大集群计算就能在较短时间内完成，地震、气象、天文、科学计算都可以通过本集群计算模式完成，如果国家有急需，在超级计算机停摆或任务排满的时候，每个人的手机、个人电脑将成为超超级计算机的一个单元
一种计算单元超大集群架构系统

[发明专利]一种基于输入特征参数选择的驾驶风格识别方法-CN202310796448.8有效
发明人：刘艳芳;李炳贤;赵俊玮;刘学武;徐向阳;董鹏;王书翰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于输入特征参数选择的驾驶风格识别方法，属于驾驶风格识别技术领域，解决了现有技术中难以有效减少输入特征参数导致模型识别效果不佳、模型做出单次预测所需消耗的算力资源大、算时长以及模型超参数的调节不便的问题本发明以具有嵌入式特征选择功能的LassoNet作为核心，基于改进遗传算法构建了包裹式LassoNet特征选择器，该选择器能够有效降低驾驶风格识别模型的输入特征参数数量，进而减少模型训练所需消耗的时间，对模型超参数的调节带来便利；减少模型做出单次预测所需消耗的算时和计算资源；有效减少输入特征参数，使得最终构建的驾驶风格识别模型具有优良的识别效果。
一种基于输入特征参数选择驾驶风格识别方法

[发明专利]一种基于ATCA架构的超级计算机集群-CN201510103736.6在审
发明人：韩文报;胡景铭;吴建元;周东浩 -专利权人：江苏微锐超算科技有限公司;韩文报;胡景铭
申请日： 2015-03-10 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： G06F15/16 文献下载
摘要：采用了计算节点可重构方案，可以灵活的决定集群的规模，也可以根据需求采用不同的计算节点，不但可以成为不同专用领域的高性能计算集群，同时也提供了一个用途广泛的超算平台，提高了超算集群的性价比，增加了潜在的用户群体
一种基于 atca 架构超级计算机集群

[发明专利]一种脑PET图像超分辨率方法、系统、设备及处理终端-CN202111289499.9在审
发明人：周芃;王经伟;李学俊;王华彬;韩先君 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于医学图像重构技术领域，公开了一种脑PET图像超分辨率方法、系统、设备及处理终端，所述脑PET图像超分辨率方法包括：获取带有标签的脑PET高分辨率图像数据集，将数据集分为训练集与测试集；对图像进行双三次下采样本发明通过引入医学先验知识与简单注意力机制，提高脑PET图像的分辨率。
一种 pet 图像分辨率方法系统设备处理终端

[发明专利]一种基于输出校正的容错水平阻尼方法-CN202011368821.2有效
发明人：冯国虎;吴文启;刘潺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明在无阻尼纯惯导解算的系统外部采用基于输出校正形式实现水平阻尼，阻尼并不会影响无阻尼的导航参数解算，根据外参考速度误差变化自动进行阻尼切换并输出阻尼或无阻尼的导航参数解算结果。相对传统方法，这种方法切换方便，可靠性高，可以避免变阻尼瞬间的大幅度超调振荡，具有重大实用价值。
一种基于输出校正容错水平阻尼方法

[发明专利]一种脑机交互中的脑电信号复原方法-CN200710070012.1无效
发明人：范影乐;李轶;周丽霞;张小鹏;郭浙伟;陈可;刘亚景 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2007-07-13 - 公布日： 2008-01-09 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及脑机交互中的微弱头皮脑电信号的复原方法。现有的技术在当噪声增强、脑电信号微弱时，很难恢复头皮脑电信号。本发明步骤包括：(1)将检测到的头皮脑电信号转换为数字脑电信号序列，作为系统的输入信号进行处理得到恢复后的信号；(2)在输入脑电信号可以从次阈值信号转换为超阈值信号下，获得系统势垒高度对应的所有系统参数；(3)在步骤(2)范围内选择系统参数，使得数字脑电信号序列满足正负波形概率相等的要求；(4)以数字脑电信号序列的均值作为阈值对系统处理结果进行判别。本发明方法更有利于微弱脑电信号的检测和估计，可以通过系统输出信号的变化来实现信号的复原，复原结果更加接近于原信号。
一种交互中的电信号复原方法

[发明专利]多基站Multi-GNSS长基线近实时形变监测方法-CN201710672999.8有效
发明人：崔红正;范国泽 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G01B7/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多基站的Multi‑GNSS长基线近实时形变监测方法，为了提高长基线解算精度，本发明利用超快速Multi‑GNSS卫星轨道产品减少轨道误差对基线解算的影响；利用多次后验残差编辑迭代，尽量提出数据异常对基线解算的影响；利用滑动窗口批处理模式，可以实现近实时高精度基线解算；利用多基准站联合处理模式，可以提高基线解算的精度与稳定性；采用创新的模糊度处理策略，进一步提高基线解算精度。为了提高数据处理效率，本发明利用法方程叠加技术，充分利用以前法方程信息，规避解算重复性；利用共用基准站处理，规避相同基准站的重复处理；利用非差处理模式，可以充分利用分布式计算优势，提高数据处理效率。
基站 multi gnss 基线实时形变监测方法

[发明专利]一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法-CN201810123845.8在审
发明人：李阳;高鑫强;黄杰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法。该方法首先以DTI结构连接作为约束，并将其融合到fMRI脑功能网络构建过程中，构建多模态超连接网络模型；然后，根据超网特性提取点度、边度、合度作为原始特征集合，并使用多任务特征选择方法(semi‑M2TFS与现有单模态超连接网络建模方法相比，本发明所构建多模态超连接网络能更加真实反映大脑功能连接机理，在分类识别的准确度方面表现更加优异，对辅助帕金森临床诊断和自动识别具有重要意义。
帕金森多模态连接网络自动识别建模最优特征子集原始特征脑网络构建集合多核支持向量机模式分类器大脑功能分类识别患者分类结构连接临床诊断任务特征特性提取特征子集网络构建重要意义最大差异准确度单模态脑功能筛选诊断融合表现

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