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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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16 篇 专利

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3 篇 湖南大学
3 篇 天津大学
2 篇 国网上海市电力公...
2 篇 华东电力试验研究...
2 篇 北京理工大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 南京优能特电力科...
1 篇 南京大学
1 篇 云南师范大学
1 篇 上海海事大学
1 篇 国网新疆电力有限...
1 篇 北华航天工业学院

作者

3 篇 程军圣
3 篇 丁子杨
3 篇 何知义
2 篇 胡天桢
2 篇 王仲朋
2 篇 李岩
2 篇 陆启宇
2 篇 明东
2 篇 何峰
2 篇 朱梦韬
2 篇 傅晨钊
2 篇 綦宏志
2 篇 高凯
2 篇 司文荣
2 篇 李云杰
2 篇 黄华
2 篇 陈璐
2 篇 胡正勇
1 篇 张润丰
1 篇 陈锋

语言

16 篇 中文

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详细简洁

排序：

机械手臂控制在线脑-机接口系统及实现方法

机械手臂控制在线脑-机接口系统及实现方法

引用

作者：陈志堂綦宏志赵欣明东王仲朋王坤何峰 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明涉及大脑思维与外界环境的直接沟通，为提出一种基于混合特征的精细动作机械手臂在线控制BCI系统,能够实现准确的精细动作识别，对于运动功能损伤患者，有助于特定脑区的训练，有望为中风康复治疗的BCI技术发展开拓思路并奠定技... 详细信息

标准号: CN109657560A

本发明涉及大脑思维与外界环境的直接沟通，为提出一种基于混合特征的精细动作机械手臂在线控制BCI系统,能够实现准确的精细动作识别，对于运动功能损伤患者，有助于特定脑区的训练，有望为中风康复治疗的BCI技术发展开拓思路并奠定技术基础。同时，满足多指令输出。为此，本发明采取的技术方案是，机械手臂控制在线脑‑机接口实现方法，对右手不同手指设计三类动作，包括拇指、食指和小指；通过在拇指和小指两个位置给予电刺激诱发SSSEP特征，提升识别性能，然后通过空间滤波、特征提取和模式识别过程输出决策值，最后通过蓝牙装置发送相应的指令控制机械臂完成指定的动作。本发明主要应用于医疗器械设计制造场合。

关键词：小指拇指精细模式识别过程医疗器械设计大脑思维动作机械动作识别混合特征机械手臂技术发展技术基础接口实现空间滤波蓝牙装置识别性能输出决策特征提取外界环境运动功能在线控制指令控制指令输出电刺激机械臂食指脑区中风手臂损伤右手诱发发送康复治疗应用制造

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基于迁移学习的电力系统主导失稳模式识别方法及系统

基于迁移学习的电力系统主导失稳模式识别方法及系统

引用

作者：姚伟张润丰石重托文劲宇 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明公开了一种基于迁移学习的电力系统主导失稳模式识别方法及系统，属于电力系统稳定性判断领域，方法包括：利用源域训练深度神经网络模型；主导失稳模式识别过程中出现新工况时，仿真获取新工况下的状态数据以形成目标域；将目标... 详细信息

标准号: CN114330571A

本发明公开了一种基于迁移学习的电力系统主导失稳模式识别方法及系统，属于电力系统稳定性判断领域，方法包括：利用源域训练深度神经网络模型；主导失稳模式识别过程中出现新工况时，仿真获取新工况下的状态数据以形成目标域；将目标域和源域中的状态数据分别输入深度神经网络模型，经由特征提取网络进行特征提取后输出相对应的特征数据；基于特征数据之间的局部最大平均差异计算源域与目标域之间的分布差异损失，利用源域计算深度神经网络模型的交叉熵分类损失，并对分布差异损失和交叉熵分类损失进行加权求和得到最终损失；根据最终损失优化深度神经网络模型并进行主导失稳模式识别。令深度神经网络模型具备适应电力系统中未知工况的能力。

关键词：神经网络模型源域目标域失稳分布差异模式识别特征数据特征提取状态数据交叉熵主导电力系统稳定性模式识别过程适应电力系统差异计算电力系统分类求和加权迁移输出优化网络学习

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一种变压器振动声信号特征提取方法

一种变压器振动声信号特征提取方法

引用

作者：游溢刘冬张维宁赵普志杨柱石何成赵建平王欣欣 830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市高新技术产业开发区(新市区)恒达街200号

本发明公开了一种变压器振动声信号特征提取方法，包括预处理、特征的评价准则以及主成分分析法。本发明通过适当的变换将p个经过提取后的特征转换为m(≤p)个新特征，目的在于一方面降低特征空间的维数，使模式识别过程中分类器的设计... 详细信息

标准号: CN114548142A

本发明公开了一种变压器振动声信号特征提取方法，包括预处理、特征的评价准则以及主成分分析法。本发明通过适当的变换将p个经过提取后的特征转换为m(≤p)个新特征，目的在于一方面降低特征空间的维数，使模式识别过程中分类器的设计在计算上更容易实现；另一方面，消除特征之间可能存在的相关性，减少特征中与分类无关的信息，使新的特征更有利于分类。

关键词：预处理模式识别过程信号特征提取主成分分析法变压器振动评价准则特征空间特征转换分类器新特征分类维数

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非负右偏时间序列的模式识别与预测方法

非负右偏时间序列的模式识别与预测方法

引用

作者：张晓磊 650500 云南省昆明市呈贡区聚贤街768号

本发明提供非负右偏时间序列的模式识别与预测方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括如下步骤：针对数据所具有典型的非负和右偏特征，采用Tweedie分布作为模式识别和预测的基础模型，利用随机效应来刻画个体效应与序列的相关性；通... 详细信息

标准号: CN116151484A

本发明提供非负右偏时间序列的模式识别与预测方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括如下步骤：针对数据所具有典型的非负和右偏特征，采用Tweedie分布作为模式识别和预测的基础模型，利用随机效应来刻画个体效应与序列的相关性；通过对分布函数中的参数进行迭代算法的计算，得到相应的参数值，再对协变量进行预测，结合模式识别过程的参数值给出预测值。通过借助具有随机效应的Tweedie分布，给出针对具有非负右偏特征的时间序列进行模式识别和趋势预测的算法，达到对其趋势进行预测的效果，为后续针对非负右偏特征的时间序列的预测提供算法工具支持，解决经济管理、医学分析和生物统计等方向的时间序列数据分析和预测问题。

关键词：预测模式识别时间序列随机效应算法模式识别过程时间序列数据数据处理技术分析和预测迭代算法分布函数工具支持基础模型趋势预测生物统计医学分析经济管理刻画

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考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法

考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法

引用

作者：司文荣傅晨钊陆启宇黄华高凯胡正勇陈璐 200122 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122号

本发明涉及一种考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法，包括以下步骤：1)在实验室条件下，进行具有准确参考相位超声检测的局部放电信号的模式识别过程；2)对于现场带电检测装置或在线监测系统，进行考虑相位差的超声检测局部... 详细信息

标准号: CN109917245A

本发明涉及一种考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法，包括以下步骤：1)在实验室条件下，进行具有准确参考相位超声检测的局部放电信号的模式识别过程；2)对于现场带电检测装置或在线监测系统，进行考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别过程。与现有技术相比，本发明具有识别精度高等优点。

关键词：局部放电信号超声检测模式识别过程相位差带电检测装置在线监测系统实验室条件参考相位模式识别

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一种普适计算环境上下文一致性检测调度系统及方法

一种普适计算环境上下文一致性检测调度系统及方法

引用

作者：许畅马晓星吕建奚旺 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

本说明书公开了一种新的面向普适计算环境中上下文一致性错误的检测调度方法。这种方法能够从一致性检测的历史数据中自动学习出可能引发错报的上下文变化模式，进而在检测过程中通过对实时上下文变化的自动分析，重新调度检测的执行，... 详细信息

标准号: CN104123469B

本说明书公开了一种新的面向普适计算环境中上下文一致性错误的检测调度方法。这种方法能够从一致性检测的历史数据中自动学习出可能引发错报的上下文变化模式，进而在检测过程中通过对实时上下文变化的自动分析，重新调度检测的执行，从而提高一致性检测的准确度。本方法主要分成两个部分，一个模式识别模块和一个检测调度模块。模式识别模块使用数据挖掘领域的分类算法，自动识别出容易引发误报的上下文变化模式；检测调度模块通过模式识别模块针对实时上下文变化的分类结果，实时调整一致性错误检测的执行。本技术的模式识别过程和检测调度过程都可以自动化，只需要极少的配置就可以大大提升一致性检测过程的准确率。

关键词：上下文变化检测一致性检测模式识别模块调度模块模式识别过程普适计算环境错误检测调度过程分类结果分类算法历史数据实时调整使用数据通过模式重新调度自动分析自动识别自动学习准确度准确率误报自动化调度挖掘配置

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一种基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法

一种基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法

引用

作者：丁子杨杨路航程军圣何知义 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号

本发明公开了一种基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法，首先在机械设备的各个故障状态下从不同的传感器提取工作信号；分别进行时域、频域和时频域特征提取，得到各个工作信号的特征向量，基于这些特征向量获取每个故障状态的... 详细信息

标准号: CN111044287A

本发明公开了一种基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法，首先在机械设备的各个故障状态下从不同的传感器提取工作信号；分别进行时域、频域和时频域特征提取，得到各个工作信号的特征向量，基于这些特征向量获取每个故障状态的训练样本集和验证样本集；分别对训练样本集进行基于概率输出弹性凸包方法的多分类模型的训练以建立最佳诊断模型，根据最佳诊断模型对测试样本进行分类；根据分类结果识别滚动轴承的工作状态和故障类型。本发明提出的基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法，在模式识别过程中具有较高的识别度。

关键词：概率输出凸包滚动轴承故障诊断训练样本集工作信号故障状态滚动轴承模式识别过程特征向量获取多分类模型时频域特征诊断测试样本分类结果故障类型机械设备特征向量识别度样本集传感器频域时域验证分类

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一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法

一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法

引用

作者：李云杰朱梦韬李岩 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开了一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法，可以对所含模式个数可变、模式长度可变、非理想情况未知的复杂多功能雷达工作模式脉冲序列，实现已训练工作模式的脉冲级自动识别和标注；利用深度网络的自动特征学习... 详细信息

标准号: CN111444790B

本发明公开了一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法，可以对所含模式个数可变、模式长度可变、非理想情况未知的复杂多功能雷达工作模式脉冲序列，实现已训练工作模式的脉冲级自动识别和标注；利用深度网络的自动特征学习表征能力，能够有效提取模式内部和模式间的时间序列特征，进而在极端非理想条件下也能够有效实现模式序列识别；模式识别结果可以标注到脉冲级别，一方面能够给出脉冲流中各个雷达工作模式的转换边界，另一方面也可以给脉冲序列更精细地分析和处理提供了条件；另外，本发明给出的脉冲级别模式序列识别方法，可以在已知模式识别过程中同时将输入模式序列中的虚假脉冲标注为单独类别。

关键词：工作模式标注多功能雷达脉冲级别脉冲序列模式序列脉冲雷达工作模式模式识别过程时间序列特征非理想条件表征能力长度可变个数可变模式识别输入模式虚假脉冲有效实现智能识别自动识别自动特征非理想脉冲流精细转换分析网络学习

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一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法

一种对多功能雷达工作模式序列的脉冲级智能识别方法

引用

作者：李云杰朱梦韬李岩 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

标准号: CN111444790A

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一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法

一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法

引用

作者：丁子杨胡天桢程军圣何知义 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号

本发明公开了一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法，具体步骤为：测量物体在不同工作状态或故障类型下的振动信号；从振动信号中提取常用于齿轮故障诊断的特征；将不同工作状态的特征值分为训练样本和测试样本；利用训练样本对... 详细信息

标准号: CN111122155A

本发明公开了一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法，具体步骤为：测量物体在不同工作状态或故障类型下的振动信号；从振动信号中提取常用于齿轮故障诊断的特征；将不同工作状态的特征值分为训练样本和测试样本；利用训练样本对可伸缩移位超圆盘分类器进行训练以建立最优诊断模型；使用最优诊断模型对测试样本进行分类；根据分类结果识别物体的工作状态或故障类型。本发明提出的基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法，在模式识别过程中具有较高的识别度。

关键词：齿轮故障诊断可伸缩移位测试样本故障类型训练样本振动信号模式识别过程诊断分类结果分类器识别度测量分类

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