专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于矩阵变量高斯模型的运动想象脑电特征提取方法-CN202010109597.9有效
  • 祝磊;杨君婷;胡奇峰 - 杭州电子科技大学
  • 2020-02-22 - 2023-04-07 - G06F18/2411
  • 本发明公开了一种基于矩阵变量高斯模型的运动想象脑电特征提取方法。现有技术中运动想象脑电特征提取方法精度不足。本发明如下:一、进行脑电测试建立样本集。二、将训练样本集x进行滤波器组共空间模态运算;三、构建类间权重矩阵和类内权重矩阵;四、计算类内空间协方差矩阵和类内频率协方差矩阵;五、拆分类间散布矩阵。六、建立投影矩阵。七、计算特征数对;八、获取用于训练的d维特征。九、训练SVM模型。十、对被测人员的运动想象进行检测和识别。常规处理方法忽略了脑电信号中的空间信息。本发明使用矩阵化降维处理,并引入了矩阵变量高斯模型的思想,进一步提高了空间信息的利用率。
  • 一种基于矩阵变量模型运动想象特征提取方法
  • [发明专利]一种运动想象迁移学习的源域样本筛选方法-CN202111669390.8在审
  • 祝磊;楚超;杨君婷;张建海;何光发 - 杭州电子科技大学
  • 2021-12-31 - 2022-06-10 - A61B5/369
  • 本发明公开了一种运动想象迁移学习的源域样本筛选方法,包括以下步骤:截取受试者的脑电信号作为运动想象数据;将一名受试者的运动想象数据设为测试集,其他受试者的数据设为训练集;使用EA对齐方法对测试集和训练集的脑电信号进行对齐;使用TS算法对训练集进行过滤运算,得出最终的源域训练集;利用CSP提取脑电信号中的特征;利用最终的源域训练集数据调整LDA参数,对测试集数据进行分类,识别受试者的运动想象的具体肢体部位。通过对齐从本质上减少了源域样本与目标样本间的差异,再剔除与目标样本差异较大的源域样本,最大化地减少两者之间的差异。
  • 一种运动想象迁移学习样本筛选方法
  • [发明专利]一种基于Wasserstein距离的表征相似对抗网络-CN202110818889.4在审
  • 祝磊;丁旺盼;朱洁萍;杨君婷;何光发;尤宇望 - 杭州电子科技大学
  • 2021-07-20 - 2021-11-19 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于Wasserstein距离的表征相似对抗网络模型,先通过减小Wasserstein距离的方法最大程度的减小源域受试者和目的域受试者的边缘概率分布,再通过关联强化的方法减小条件概率分布,即加强类别的内在联系,包括步骤:采样、过滤噪音、映射、设置域混淆器的Wasserstein距离、设置域混淆器的梯度惩罚、采用关联强化的分类器、求源域到目的域特征表征的相似度、求目的域到源域特征表征的相似度、得到特征在源域目的域的往返概率、计算源域标签概率、采用交叉熵损失计算Lzw和Psts的损失、设定访问概率、设置目的域标签概率、采用交叉熵损失计算Lop和Pv的损失、设置分类器损失、设置源域预测分类损失、设置迭代次数N,当训练次数达到设定的迭代次数后停止。
  • 一种基于wasserstein距离表征相似对抗网络

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