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公开(公告)号：CN107480635A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710695421.4
申请日：2017-08-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双模态分类模型融合的扫视信号识别方法及系统，属于眼电图技术领域，方法包括：同步采集受试者不同扫视动作类别的EOG数据和视频数据；对EOG数据和视频数据分别进行预处理；对EOG数据和视频数据进行端点检测；选择EOG数据端点检测结果和视频数据端点检测结果中有效数据较长端点作为最终的端点检测结果；将两种模态下的有效眼动数据段分成训练集和测试集并进行特征参数提取；将两种模态下有效眼动数据特征参数送入SVM分类器中进行训练，得到两种分类模型；对两种分类模型进行融合；利用测试集中的数据对模型融合进行测试以对扫视信号进行识别。本发明中融合后的特征具有更多互补信息，提高了信号识别鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107450730A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710695419.7
申请日：2017-08-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积混合模型的慢速眼动识别方法及系统，属于眼电图技术领域，包括采用复值ICA算法对各频点的眼动数据进行盲源分离，得到各独立源信号在相应频点上的频域独立分量；对各频点上的独立分量进行尺度补偿，还原独立分量在观测分量中的真实比例成分；采用约束DOA算法对补偿后的独立分量进行排序调整；对尺度补偿后和排序后的各频点的独立分量进行短时傅里叶逆变换处理，得到时域上多通道独立源完整的时间信号；对多通道独立源完整的时间信号进行小波分解，将得到的分解结果与慢速眼动的评判标准进行对比与分析，与慢速眼动特征均相符的则识别为慢速眼动。本发明在时域中对多通道EOG信号进行小波分析，由于没有其他源信号的干扰能快速的从EOG信号中提取出慢速眼动。
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公开(公告)号：CN101598973B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910117156.7
申请日：2009-06-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/0496 , A61B3/113
Abstract: 基于眼电信号的人机交互系统，其特征是眼电信号采集与放大模块通过眼电信号传感器获取眼电信号，并对其进行放大；在线眼电信号处理模块实现对来自眼电信号采集与放大模块的信号进行在线模式识别，实时判断出操作者的眼部动作；以受控单元实现眼动模式的编码及受控命令的生成。本发明应用性强、测量精度高、识别速度快、操作简单方便，实现了基于眼电的特殊人机交互。本发明可以帮助肢体残疾人象正常人一样实现操控计算机、书写文本、浏览网页等操作或实现对其他电子设备，如对家电的无线控制等人机交互动作；同时还可以用于正常人不便用手操作计算机的场合，比如：矿井、营救手术、航天器、水下等条件苛刻或狭窄的环境中。
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公开(公告)号：CN119166878A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293614.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/00 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双种群交互的社交网络关键节点识别方法，包括以下步骤：1、双种群构建，基于原始网络空间和归减后搜索空间分别生成主种群和辅助种群，完成初始化；2、双种群进化，将步骤1得到的主种群和辅助种群分别进行遗传操作，通过交叉变异产生子代，并根据相应的种群更新方法形成新的种群；3、双种群交互，双种群进化到一定迭代次数满足交互条件时，影响策略和扩展策略交替执行，实现主种群与辅助种群的信息交互；4、个体选择，基于目标函数值对主种群和辅助种群中的个体进行排序，选择最优个体作为关键节点组合输出。本发明能够快速有效地在大规模社交网络中识别关键节点组合，在合理时间内为决策者提供高质量的选择方案。
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公开(公告)号：CN119128076A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411135988.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学 , 安徽省安庆市中级人民法院 , 北京华宇信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/338 , G06F16/33 , G06F16/901 , G06Q50/18 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于课程学习的司法类案检索方法及系统。该方法的过程如下：提取司法数据库中的每个司法案例的五个关键要素；以关键要素为节点，要素间的关联关系为边，将司法数据库转换为图；利用转换的图对案例匹配模型进行初级训练；利用K‑core算法将图划分为不同规模的子图，从子图获取初级课程训练案例对和高级课程训练案例对，并利用其对案例匹配模型进行两轮基于课程学习的初级和高级训练；由案例匹配模型生成查询案例的邻接矩阵；进而确定候选案例。计算查询案例与各个候选案例的相似度，对候选案例按相似度排序后输出。本发明解决现有类案检索无法识别文本语义关联、检索的准确性度不高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118964570A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411050497.8
申请日：2024-08-01
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型标签分类的可解释朋友推荐方法，包括以下步骤：获取用户的文本属性信息和关注信息；构建用户的文本属性词库，基于文本属性词库对用户文本属性重新分词并更新，获得更新后的文本属性信息集合；将更新后的文本属性信息集合作为大语言模型Q&A问答模式的输入并进行特征提取和分类；计算用户之间的相似度、关注度、推荐度；基于推荐度，获得为所推荐的候选推荐列表CRL；利用多目标进化优化框架对候选推荐列表CRL进行优化，得到最优推荐列表。本发明旨在实现用户之间的推荐结果的可解释性，最终得到同时满足用户需求的均衡解集来解决个性化朋友推荐问题。
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公开(公告)号：CN117854744A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311689333.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G16H80/00 , G16H50/20 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F40/30 , A61B5/378 , A61B5/00 , A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP脑电信号的智能查房方法和系统，方法包括：获取用户在视觉刺激下的第一脑电信号并定义参考信号；将第一脑电信号分解为子带分量，计算子带分量自身、参考信号自身以及子带分量与参考信号之间的差异，获取每个子带分量的总空间滤波器并滤波，重新排列成第二脑电信号；采用变分模态分解获取多个变分模态分量，并对每个通道下的权重进行寻优以重构得到第三脑电信号；基于第三脑电信号的自特征、参考信号获取诱发刺激频率确定用户意图，完成智能查房。本方法通过多次对信号分解与重构，增强有效部分使得具有更高的信噪比，并采用平均特征进一步保证了频率识别的准确性，大大提高了用户与医护人员进行沟通交流的能力。
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公开(公告)号：CN116953642A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310782312.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G01S7/41 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应编码VisionTransformer网络的毫米波雷达手势识别方法，包括：利用毫米波雷达对待分类手势进行采集；对采集到的手势回波数据进行特征提取，并将提取到的微动多普勒特征和俯仰方位角特征按三通道合成RGB手势特征图；利用去噪扩散隐式模型对RGB手势特征图进行扩充；将扩充得到的拟合图像和RGB手势特征图混合形成数据集，并将数据集划分为训练数据集和验证数据集；构建自适应编码VisionTransformer网络模型；利用训练数据集对自适应编码VisionTransformer网络模型进行训练；将验证数据集输入训练好的自适应编码VisionTransformer网络模型中进行分类。本发明采用自适应编码VisionTransformer网络模型，计算复杂度降低，识别精度提高，且易于低算力状态下的部署。
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公开(公告)号：CN115601801A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211113140.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 安徽大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统，包括以下步骤：S1：在远距离场景下，使用图像采集设备对用户进行面部视频数据采集，获取用户的面部近景图像；S2：利用人脸检测算法获取人脸区域，并在远距离的高动态场景下，获取人脸中的稳定区域SROI作为检测区域，并使用稳定感兴趣区域跟踪算法在每帧图像中确定该检测区域；S3：对所述SROI图像序列进行预处理、分割和降维，由SROI二维图像序列生成多通道原始观测数据；S4：利用FastICA算法从多通道原始观测信号中分离多种生理信号，通过计算短时峭度的方法从多通道生理信号中确定BVP信号，并进行心率计算。
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公开(公告)号：CN112801692B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110048824.6
申请日：2021-01-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于影响力指标的广告营销有效用户识别方法，该方法利用重叠社团检测方法得到的重叠社团结构信息，设计基于局部‑全局社团结构的影响力指标，来识别在社交网络中有助于广告营销的有效用户。本发明通过设计变异策略、交叉策略以及修复策略，在社交网络中找出广告营销的有效用户，在满足资金预算的前提下为决策者提供最优选择。
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