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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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11 篇 专利

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机构

2 篇 武汉久乐科技有限...
2 篇 青岛大学
2 篇 武汉工程大学
1 篇 南京烽火软件科技...
1 篇 浙江工业大学
1 篇 南京航空航天大学
1 篇 沈阳新松机器人自...
1 篇 中国科学技术大学

作者

2 篇 祁少华
2 篇 张艺军
2 篇 李澜
2 篇 李钟晓
2 篇 徐国庆
2 篇 郝新颖
2 篇 张岚斌
2 篇 于腾
2 篇 张园
2 篇 杨国为
2 篇 庄晓东
2 篇 李耀
2 篇 王涛
2 篇 赵向东
2 篇 高飞
2 篇 王帮德
2 篇 迟洁茹
1 篇 袁慎芳
1 篇 张效初
1 篇 梅寒飞

语言

11 篇 中文

检索条件"主题词=模式识别分类器"

共 11 条记录，以下是1-10 订阅

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排序：

一种基于趣味任务和实时脑电信号的认知调节方法及系统

一种基于趣味任务和实时脑电信号的认知调节方法及系统

引用

作者：张效初干贺帆 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

本发明涉及一种基于趣味任务和实时脑电信号的认知调节方法及系统，前端交互模块获取用户的认知调节需求；根据用户的认知调节需求，前端信号分析处理模块从云端数据库中加载对应的认知数据集，对认知数据集进行预处理和特征提取，利用... 详细信息

标准号: CN115859086A

本发明涉及一种基于趣味任务和实时脑电信号的认知调节方法及系统，前端交互模块获取用户的认知调节需求；根据用户的认知调节需求，前端信号分析处理模块从云端数据库中加载对应的认知数据集，对认知数据集进行预处理和特征提取，利用机器学习算法构建脑电模式识别分类器；前端交互模块加载趣味性神经反馈游戏化训练页面；脑电采集设备获取用户实时脑电信号，并转换为实时数字信号，通过蓝牙通信方式将实时数字信号传输至前端信号分析处理模块；前端信号分析处理模块对实时数字信号进行预处理和特征提取，得到特征值，利用脑电模式识别分类器进行趣味性神经反馈游戏化训练；趣味性神经反馈游戏化训练结束后，前端交互模块向用户发送训练报告。

关键词：认知分析处理模块实时数字信号交互模块前端信号神经反馈游戏化模式识别分类器预处理脑电信号特征提取数据集脑电机器学习算法蓝牙通信方式脑电采集设备获取用户发送用户实时云端构建加载页面数据库趣味传输转换

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基于数字序列阵列二维特征的冲击能量等级判别方法

基于数字序列阵列二维特征的冲击能量等级判别方法

引用

作者：邱雷袁慎芳梅寒飞钱伟锋刘小冬董江 210016 江苏省南京市白下区御道街29号

本发明公开了一种基于数字序列阵列二维特征的冲击能量等级判别方法，属于复合材料结构的冲击事件在线监测及冲击能量等级判别方法。该方法在获得数字序列阵列后，首先计算数字序列阵列中的上升沿持续时间比的平均值 MDR；其次计算数字... 详细信息

标准号: CN103473441B

本发明公开了一种基于数字序列阵列二维特征的冲击能量等级判别方法，属于复合材料结构的冲击事件在线监测及冲击能量等级判别方法。该方法在获得数字序列阵列后，首先计算数字序列阵列中的上升沿持续时间比的平均值 MDR；其次计算数字序列阵列的上升沿个数的平均值MNRS；然后将MDR和MNRS组成二维数字特征向量；最后采用模式识别分类器进行冲击能量等级判别。本方法能够在无法获取冲击响应信号阵列，只能获取数字序列阵列的情况下，对冲击事件的能量等级进行判别，方便维护人员利用无损检测技术实现有针对性的区域检测和视情检测，能够缩短检测时间，降低维护成本。

关键词：数字序列冲击能量等级判别冲击事件上升沿模式识别分类器冲击响应信号复合材料结构无损检测技术二维数字二维特征区域检测特征向量在线监测时间比检测维护

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一种基于表面肌电信号的机械臂交互方法

一种基于表面肌电信号的机械臂交互方法

引用

作者：陈敏杰张跃张剑华刘洪海 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种基于表面肌电信号的机械臂交互方法，包括以下步骤：步骤(1)受试者仔细观察手势动作的图片，熟悉每个动作的动作要领；步骤(2)受试者依次做出握拳、手腕左翻、手腕右翻、手腕内翻、手腕外翻、手腕下切、手腕上切7种动作；步骤(3)对... 详细信息

标准号: CN111522435A

一种基于表面肌电信号的机械臂交互方法，包括以下步骤：步骤(1)受试者仔细观察手势动作的图片，熟悉每个动作的动作要领；步骤(2)受试者依次做出握拳、手腕左翻、手腕右翻、手腕内翻、手腕外翻、手腕下切、手腕上切7种动作；步骤(3)对所采集的表面肌电信号进行预处理并采用5种特征提取方法进行特征提取；步骤(4)对特征提取后的数据采用模式识别分类器进行分类并训练模型；步骤(5)受试者任意做出指定动作，电脑客户端上实时显示识别结果；步骤(6)将分类得到的手势结果通过局域网传输到Baxter机械臂控制端，机械臂做出对应的动作。本发明能够满足实时处理表面肌电信号并与机械臂交互，识别率满足操作要求。

关键词：手腕表面肌电信号特征提取机械臂预处理模式识别分类器机械臂控制局域网传输操作要求动作要领实时处理实时显示手势动作数据采用训练模型客户端识别率分类内翻外翻手势采集观察电脑图片

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古漆器漆膜大数据复合特征判别方法

古漆器漆膜大数据复合特征判别方法

引用

作者：徐国庆李澜张艺军郝新颖张岚斌 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号

本发明公开了一种基于古漆器漆膜大数据复合特征的判别方法，包括以下步骤：对现有的古漆器漆膜正品样本进行数据特征提取，包含化学成分特征、显微图像特征、扫描电镜X‑射线能谱特征、傅里叶变换红外光谱仪特征、拉曼光谱仪特征；根据... 详细信息

标准号: CN110286139A

本发明公开了一种基于古漆器漆膜大数据复合特征的判别方法，包括以下步骤：对现有的古漆器漆膜正品样本进行数据特征提取，包含化学成分特征、显微图像特征、扫描电镜X‑射线能谱特征、傅里叶变换红外光谱仪特征、拉曼光谱仪特征；根据提取的数据特征，建立样本库和古漆器漆膜的模式识别分类器，对现有的古漆器漆膜正品样本，分别进行标签标定；获取待检测和鉴定的未知漆器漆膜的数据特征，并与样本库中的参数进行比对，获取最优匹配结果，如果匹配成功则认定该待测样品的类别、工艺及年代预测结果，否则分类器提示异常信息，完成漆器漆膜的鉴定。本发明为进行漆器漆膜的文物真伪推断、年代鉴别、工艺判别提供了科学方法。

关键词：漆器漆膜数据特征正品样本库样本傅里叶变换红外光谱仪模式识别分类器化学成分特征数据特征提取拉曼光谱仪标签标定待测样品复合特征匹配成功扫描电镜射线能谱显微图像异常信息预测结果最优匹配大数据分类器比对推断真伪鉴别提示检测文物

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基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法

基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法

引用

作者：杨国为李耀祁少华于腾庄晓东李钟晓迟洁茹 266071 山东省青岛市市南区宁夏路308号

本发明属于安防系统技术领域，公开了一种基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法，通过构建模式识别分类器，并利用数据训练集对模式识别分类器进行训练和测试，当分布式光纤系统采集到振动信号时，通过采集到振动信号的... 详细信息

标准号: CN111951505B

本发明属于安防系统技术领域，公开了一种基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法，通过构建模式识别分类器，并利用数据训练集对模式识别分类器进行训练和测试，当分布式光纤系统采集到振动信号时，通过采集到振动信号的传感器的位置对入侵点进行定位，通过模式识别分类器对振动信号的具体入侵模式进行识别。本发明通过构建模式识别分类器，可以对获取的分布式光纤系统水位振动信号的具体入侵模式进行识别，为安防人员的应对提供依据，同时避免了在室外复杂环境下误报率过高的问题；采用布拉格光栅阵列作为传感单元，其在不同温度、不同应力及不同振动信号条件下均表现出了良好的检测结果，进一步保证了监测的准确度。

关键词：振动信号分布式光纤系统模式识别分类器入侵构建布拉格光栅阵列采集准确度安防系统传感单元复杂环境检测结果模式识别数据训练通过模式分类器误报率传感器安防围栏室外水位测试监测保证表现

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基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法

基于分布式光纤系统的围栏振动入侵定位和模式识别方法

引用

作者：杨国为李耀祁少华于腾庄晓东李钟晓迟洁茹 266071 山东省青岛市市南区宁夏路308号

标准号: CN111951505A

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状态校正方法、装置及可穿戴设备

状态校正方法、装置及可穿戴设备

引用

作者：王涛高飞王帮德张园赵向东 430000 湖北省武汉市关山一路光谷软件园A2栋7楼

本发明实施例提供了一种状态校正方法、装置及可穿戴设备，通过在不同的历史佩戴状态下，利用电容电极采集到的电容值、加速度传感器采集到的运动参数值、生命参数采集器采集到的生命体征信息以及当前电容值，并结合构建的模式识别分类... 详细信息

标准号: CN108416388A

本发明实施例提供了一种状态校正方法、装置及可穿戴设备，通过在不同的历史佩戴状态下，利用电容电极采集到的电容值、加速度传感器采集到的运动参数值、生命参数采集器采集到的生命体征信息以及当前电容值，并结合构建的模式识别分类器输出佩戴状态结果，再结合历史佩戴状态得到最终的可穿戴设备的当前佩戴状态，以实现对可穿戴设备的佩戴状态的校正。该状态校正方案在不增加成本的基础上，结合利用电容电极、加速度传感器及生命参数采集器等的采样结果，并利用构建的模式识别分类器完成对可穿戴设备的佩戴状态的识别，提高了识别的准确率。

关键词：佩戴可穿戴设备模式识别分类器加速度传感器生命参数采集电容电极状态校正电容采集构建生命体征信息采样结果状态结果准确率校正输出

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古漆器漆膜大数据复合特征判别方法

古漆器漆膜大数据复合特征判别方法

引用

作者：徐国庆李澜张艺军郝新颖张岚斌 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号

标准号: CN110286139B

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一种基于表面肌电信号的手势识别方法

一种基于表面肌电信号的手势识别方法

引用

作者：胡俊王宏玉刘世昌宋吉来朱洪彪陈禹希 110168 辽宁省沈阳市浑南新区金辉街16号

本发明公开了一种基于表面肌电信号的手势识别方法，利用传感器采集表面肌电信号数据；对表面肌电信号数据采用七种特征提取组合算法进行特征提取；对进行特征提取后数据采用三种不同的分类器进行分类对比；计算每组表面肌电信号数据的... 详细信息

标准号: CN109213305A

本发明公开了一种基于表面肌电信号的手势识别方法，利用传感器采集表面肌电信号数据；对表面肌电信号数据采用七种特征提取组合算法进行特征提取；对进行特征提取后数据采用三种不同的分类器进行分类对比；计算每组表面肌电信号数据的分类结果的平均准确度，将分类结果的平均准确度中最大值所对应的特征提取值算法和模式识别分类器的组合作为最优组合，确定该表面肌电信号属于何种手势。本发明实施例采用七种特征提取组合算法和三种分类器进行分类，从而有效地提高手势识别的迅速性及稳定性，应用于灵巧手控制中可带来更好的用户体验。

关键词：表面肌电信号特征提取准确度分类结果手势识别数据采用组合算法分类器模式识别分类器传感器采集用户体验最优组合灵巧手有效地分类算法手势应用

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一种图像人脸检测方法

一种图像人脸检测方法

引用

作者：王康 210000 江苏省南京市建邺区云龙山路88号A幢1801室

本发明涉及一种图像人脸检测方法，基于大量不同角度人脸二进制编码样本特征和Random Fern模式识别分类器，采用更加方便的训练方法，能够有效适用于各种环境下的人脸检测，克服了现有技术中检测条件的局限性，并且大大提高了人脸检测... 详细信息

标准号: CN104268536B

本发明涉及一种图像人脸检测方法，基于大量不同角度人脸二进制编码样本特征和Random Fern模式识别分类器，采用更加方便的训练方法，能够有效适用于各种环境下的人脸检测，克服了现有技术中检测条件的局限性，并且大大提高了人脸检测的精确度。

关键词：人脸检测模式识别分类器二进制编码检测条件样本特征人脸图像

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