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公开(公告)号:CN107693909A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201711013297.5
申请日:2017-10-25
Applicant: 江南大学
CPC classification number: A61M11/00 , A61M31/00 , A61M2205/33 , A61M2210/1025 , A61M2210/005
Abstract: 本发明公开了基于多视角模糊智能系统的手持式智能人工雾化器,包括手持式雾化底座、可拆卸式雾化液筒体、雾化喷嘴和可拆卸式安抚挂件;可拆卸式雾化液筒体上还连接有雾化面罩,雾化面罩包括硬质罩体、面部托板和托架支撑杆,其中面部托板通过若干托架支撑杆连接在硬质罩体的末端,而且托架支撑杆的外侧还包裹有透气罩;雾化面罩的面部托板的周边均匀地布置有至少四个微型压力传感器,本发明的雾化器的多视角模糊智能系统通过其中心控制装置获取这些微型压力传感器的压力数值、使用者的呼吸频率,实时控制雾化面罩的雾化电机的工作电压,最终控制雾化喷嘴的雾化大小,训练患者的呼吸习惯,为该儿童提供合理的雾化速率,具有较高的舒适性能。
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公开(公告)号:CN104523268B
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201510024018.X
申请日:2015-01-15
Applicant: 江南大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种具备迁移学习能力的脑电信号识别模糊系统方法。传统智能识别方法都假设模型的训练集和测试集服从相同的数据分布,因而仅在训练域和测试域数据服从相同分布时方可获取良好的分类性能。本发明所提方法利用迁移学习策略来帮助迁移学习环境下的癫痫脑电信号识别。基于模糊系统构建具备直推式迁移学习能力的0阶TSK型模糊系统建模技术。此技术因具备了迁移学习能力而不再局限于训练域和测试域数据分布一致的假设,允许两者之间存在一定的差异性,不仅在训练域与测试域数据分布相同的场景下保持良好的性能,也大大提高了最终所获模型在多样化的脑电信号识别问题下的识别效果。
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公开(公告)号:CN103617623B
公开(公告)日:2016-03-16
申请号:CN201310667423.4
申请日:2013-12-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了全表示半监督快速谱聚类的医学图像分割方法及系统。方法步骤包括:获取等待处理的医学图像;通过触摸屏在该医学图像中圈画;对全幅医学图像进行像素灰度、空间位置及Gabor纹理特征提取,进行特征归一化和特征降维处理;进行圈画区域参照信息的All-In-One形式表示;生成基于全表示半监督机制的图论松弛聚类模型;聚类模型二次项重新整理成新的正定矩阵;改写为约束型最小包含球形式;基于核心集最小包含球快速逼近策略估算最终解;图示化聚类指示向量决定聚类分割的实际类别数;根据类别数基于K均值算法将聚类指示分量划分成不同子集。系统包括一个FPGA模块及外接设备。本发明方法及系统,操作简单,实时性好,准确性高。
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公开(公告)号:CN103617623A
公开(公告)日:2014-03-05
申请号:CN201310667423.4
申请日:2013-12-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了全表示半监督快速谱聚类的医学图像分割方法及系统。方法步骤包括:获取等待处理的医学图像;通过触摸屏在该医学图像中圈画;对全幅医学图像进行像素灰度、空间位置及Gabor纹理特征提取,进行特征归一化和特征降维处理;进行圈画区域参照信息的All-In-One形式表示;生成基于全表示半监督机制的图论松弛聚类模型;聚类模型二次项重新整理成新的正定矩阵;改写为约束型最小包含球形式;基于核心集最小包含球快速逼近策略估算最终解;图示化聚类指示向量决定聚类分割的实际类别数;根据类别数基于K均值算法将聚类指示分量划分成不同子集。系统包括一个FPGA模块及外接设备。本发明方法及系统,操作简单,实时性好,准确性高。
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公开(公告)号:CN102722753A
公开(公告)日:2012-10-10
申请号:CN201210179827.4
申请日:2012-06-01
Applicant: 江南大学
IPC: G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种具有类人学习能力的TSK模糊系统建模方法。本发明方法主要以TSK模糊系统作为研究对象,在此基础上通过利用传统TSK模型对历史数据训练得到的历史储备(模型参数)融入当前场景训练模型中,进而发明了具有类人学习能力的模糊系统,即TSK类人学习模糊系统。本发明方法的优势在于所得到的TSK模糊系统不但能够充分利用当前场景的数据信息,而且还能够有效地利用历史储备来进行迁移辅助学习,它具有通过继承历史储备来弥补当前场景信息缺失的能力。
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公开(公告)号:CN102496065A
公开(公告)日:2012-06-13
申请号:CN201110363614.2
申请日:2011-11-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种具有历史继承性的模糊系统建模方法。本发明方法主要以ML型模糊系统作为研究对象,在此基础上通过利用RSDE(压缩集密度估计方法)对历史数据以及当前场景数据分别进行概率密度分布估计,进而发明了具有历史继承性的模糊系统,即ML型历史继承模糊系统。本发明方法的优势在于所得到的模糊系统不但能够充分利用当前场景的数据信息,而且还能够有效地利用历史知识来进行学习,它具有通过继承历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。
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公开(公告)号:CN209405531U
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201821759747.5
申请日:2018-10-29
IPC: A61N5/10
Abstract: 本实用新型公开了一种图像引导精准放疗系统,包括设备主体,所述设备主体的中部设有观察窗,所述设备主体的上侧设有支架,所述支架的右下端表面固定连接有触摸屏,所述设备主体的右侧中间内部通过导孔滑动连接有导杆,所述导杆的右端表面设有托板,所述托板的上端表面压紧连接有触摸屏,所述托板的上侧设有卡环座,所述导杆的左端表面设有粘尘板,所述导杆的左侧内部通过定位槽卡接有定位块,所述定位块的下侧外表面滑动连接有设备主体,所述设备主体的右上侧内部通过第一转轴转动连接有拉杆。该图像引导精准放疗系统,实现对观察窗的玻璃内部表面进行灰尘粘除,实现对右侧的触摸屏进行支承和拉住。
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