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[发明专利]一种能够自主选择隐藏层神经元个数的自主学习算法-CN202310848823.9在审
发明人：邢建川;陈洋;曾凤;周春文;付鱼;辛旺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0499 文献下载
摘要：本发明公开了一种能够自主选择隐藏层神经元个数的自主学习算法；本申请所述的算法是以分布式并行存储以及并行的协同信息处理为基础，依靠复杂的网络系统，调整网络中不同层节点之间的连接关系以及层与层之间的权值，最终得到能够处理具体信息的网络。它具备传统BP神经网络的优点，能够进行并行信息处理、模式分类、记忆学习以及非线性映射，同时还具有自主学习和自适应的特点，能够自主确定隐含层神经元个数。因为本算法增加了神经元个数自主选择算法，省略了人工选择神经元个数的步骤，故提高了自身自主学习的能力。
一种能够自主选择隐藏神经元个数学习算法

[发明专利]基于移动终端的动作识别方法-CN202310103596.7在审
发明人：邢建川;杨布雨;周春文;陈洋;曾凤;付鱼;张杨 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04M1/72454 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动终端的动作识别方法，属于移动终端的动作识别技术领域。本发明包括：获取移动终端的加速度，x和y轴的加速度均大于或等于第一阈值，则基于加速度识别移动终端的翻转状态；若x和y轴的加速度与第一阈值的偏差在指定范围内，则基于线性加速度识别移动终端的翻转状态；若x和y轴的加速度均小于第一阈值，且与其偏差不在指定范围内，则结合线性加速度识别移动终端的运动状态：匀速和加速；以及结合光线传感器和接近传感器识别移动终端的接电话状态。本发明借助于传感器采样技术，通过对获得的数据进行分析，根据不同区域所进行的互动，计算出移动终端大致的运动或者位置，从而实现手机动作识别的人机交互。
基于移动终端动作识别方法

[发明专利]复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法-CN202310196144.8在审
发明人：邢建川;莫国坤;曾凤;陈洋;周春文;付鱼;王菲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法，属于目标检测技术领域。本发明包括：对待检测的图像进行尺寸归一化处理，然后进行分组卷积处理，接着再进行下采样后通过四层堆叠的残差模块层对第二特征图进行多尺度特征提取；采用阶梯型结构特征融合方式对第二层、第三层和第四层的残差模块层的输出特征图进行多尺度融合处理，得到融合特征图；最后通过分类检测判定器对融合特征图进行弱小目标检测处理，得到弱小目标的检测处理结果；本发明通过对检测网络的改进，以使得本发明的网络模型算法具备特征信息更加丰富的特点。本发明在有效提高精度表现的同时，减少了误检率，降低了模型复杂度。
复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法

[发明专利]基于视点追踪的智能人机交互方法-CN202310196143.3在审
发明人：邢建川;刘梓然;曾凤;陈洋;周春文;付鱼;杨布雨 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视点追踪的智能人机交互方法，属于基于视点追踪的人机交互技术领域。本发明包括：通过计算机自带的摄像头采集图像，并对采集到的图像进行人脸检测，基于人脸检测框提取人脸图像；对人脸图像进行人脸特征点检测，得到人脸图像的人脸特征点；对人脸特征点进行头部姿态估计获取眼睛图像，基于深度学习的视点追踪处理，基于视点追踪的人机交互处理。本发明实现一种仅通过计算机自带摄像头，不借助其他任何硬件设备，在没有任何约束的条件下利用深度学习算法实时对用户视点进行追踪，并监控用户面部姿态变化，利用视点和面部姿态变化实现基于视点追踪的人机交互。
基于视点追踪智能人机交互方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的定向语音分离方法-CN202211622172.3在审
发明人：邢建川;曾凤;付鱼;陈洋;周春文;刘梓然 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G10L21/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的定向语音分离方法，属于语音处理技术领域。本发明方法包括：提取语音的时频谱特征：提取混合人声以及纯净人声的时频谱特征，其中，纯净人声的时频谱特征用于人声分离网络的训练；使用声纹编码器提取语音的声纹向量，以提取与纯净人声不同的参考人声的声纹向量；构建并训练人声分离网络，其中，所述人声分离网络的激活函数采用Mish函数；将时频谱和声纹向量共同输入人声分离网络，输出从混合人声中提取到的目标人声。本发明有效的提升了定向人声分离的处理性能。
一种基于深度神经网络定向语音分离方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的声纹识别方法-CN202211622180.8在审
发明人：邢建川;曾凤;付鱼;陈洋;周春文;莫国坤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的声纹识别方法，属于语音处理技术领域。本发明包括：训练声纹特征提取网络和声纹识别打分网络，基于训练好的声纹特征提取网络预测注册语音的声纹特征向量，基于注册声纹特征向量构建声纹特征数据库；获取待识别的声学特征，基于声纹识别打分网络获取其与声纹特征数据库的打分结果以确定识别结果。本发明所提取的声纹特征向量更为细腻，使得语音特征更好地被保留。提取的Fbank特征减少了语音预处理过程中的计算量，加快了特征构建速度。通过给网络设置更大的通道数，增强了神经网络模型的拟合能力。打分网络使用训练PLDA算法得到的参数进行网络参数的初始化，加快了网络收敛速度，并获得了更好的效果。
一种基于深度神经网络声纹识别方法

[发明专利]基于记忆曲线的认知记忆功能障碍辅助诊断装置-CN202211364948.6在审
发明人：邢建川;孔渝峰;周春文;陈洋;曾凤;付鱼 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于记忆曲线的认知记忆功能障碍辅助诊断装置，属于记忆认知辅助诊断技术领域。本发明的辅助诊断装置包括：数据预处理单元、脑网络特征获取单元、指定脑区的活动信号特征提取单元、基于记忆曲线的记忆模型生成单元和认知记忆功能障碍检测单元。脑网络特征获取单元用于基于预处理的核磁共振成像数据构建对应的脑网络并进行脑网络特征提取，并结合提取的活动信号特征做作为认知记忆功能障碍检测单元的输入，基于预置检测模型输出辅助诊断结果；辅助诊断结合辅助诊断结果、脑网络拓扑图生成对应的记忆模型并可视化输出显示。本发明可用于提升认知记忆功能障碍辅助诊断的准确率，以及可实现对检测对象的记忆遗忘过程的可视化显示。
基于记忆曲线认知功能障碍辅助诊断装置

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