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公开(公告)号：CN107252317A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710454993.3
申请日：2017-06-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/165 , A61B5/0476 , A61B5/7203 , A61B5/7264
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的情绪识别方法，包括：步骤1、脑电信号的采集：采用多通道脑电采集设备采集被试脑电信号；步骤2、脑电信号的预处理：对步骤1所得的脑电信号进行预处理，以减少伪迹干扰，提高最终分类识别率；步骤3、特征提取与选择；步骤4、情绪模式的学习和分类。本发明针对基于EEG的情绪识别技术在稳定性、准确性和实用性方面的要求，对基于EEG进行情绪识别中的伪迹自动去除方法、特征选择方法以及利用fMRI辅助的EEG通道选择方法等问题进行了研究，得到较好的情绪分类识别效果。
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公开(公告)号：CN107222308A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710423654.9
申请日：2017-06-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 电力系统中物理信息安全传播方法，属于电力系统物理信息安全技术领域，本发明为了解决电力系统中物理信息在传输过程中以及通信链路上存在冒充、窃听、重放等类型网络威胁的问题。包括步骤一，建立信息安全传播网络；步骤二，建立信息安全密钥；步骤三，下载安全密钥；步骤四，申请物理信息传输请求；步骤五，物理信息通信；步骤六，更新安全密钥。本发明的电力系统中物理信息安全传播方法能够对电力系统中需要传输的物理信息进行加密传输，提高物理信息的安全性。
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公开(公告)号：CN104778462A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510208600.1
申请日：2015-04-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于移动终端的人脸识别方法及装置，所述方法包括：获取待识别图像；通过预定方法检测所述待识别图像中的人脸图像；将所述人脸图像在特征脸空间进行投影，并根据所述投影获得的投影系数与投影系数库的比较结果对所述人脸图像进行识别。本发明通过将人脸图像在特征脸空间中进行投影，并根据投影获得的投影系数与投影系数库的比较结果对人脸图像进行识别，可以广泛用于各种智能终端，在公共安全领域、移动支付领域可以被广泛应用。
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公开(公告)号：CN107153825A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710368929.3
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6269 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种癫痫脑电分类领域，具体涉及一种基于支持向量机的癫痫脑电分类方法。本发明对现有技术中癫痫脑电信号分类准确率低、分类类别少的问题，依据粒子群算法和支持向量机理论，提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机参数的信号分类方法。本发明的癫痫脑电分类方法包括步骤：选取实验数据，在数据库中分别选取健康人清醒时的脑电信号，癫痫病人发发作间期的脑电信号和癫痫病人发作期的脑电信号三组信号，各100段，并进行分解重构，提取有效波段；求解特征向量；利用支持向量机对实验数据分类；用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ。本发明适用于正常，癫痫发作和癫痫发作状态的脑电信号分类。
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公开(公告)号：CN105933145A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610227395.8
申请日：2016-04-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145
Abstract: 本发明提供了一种基于邻接矩阵的相依网络系统及其脆弱性检测方法。相依网络系统的网络结构信息采用邻接矩阵表示，所述相依网络系统包括第一网络和第二网络，所述第一网络为有权网络，而所述第二网络为无权网络；其中，在所述第一网络和所述第二网络中的每个网络的内部，节点之间由连接边连在一起，表示内部节点之间的连接关系；而在所述第一网络和所述第二网络之间，跨网络的节点之间由相依边连在一起，表示网络之间节点的相依关系。本发明的上述技术能够有效地检测相依网络系统的脆弱性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104243296A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410545891.9
申请日：2014-10-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种以太网-PSTN网关，包括：DDA模块，用于铃流检测并输出、根据摘/挂机控制信号进行摘/挂机操作；FSK接收模块，用于解码FSK制式来电信息后输出；MCU模块，用于检测铃流检测输出确定来电并将该铃流检测信号转换为振铃信息后输出，将模拟电话信号从RX线路A/D转换成数字电话信号或将数字电话信号从TX线路D/A转换为模拟电话信号后输出，从FSK接收模块输出中提取来电信息，并将来电信息输出，以及将拨号控制信息转换为摘/挂机控制信号及DTMF拨号信号后输出；以太网模块，用于以IP数据报承载来电信息、振铃信息、拨号控制信息和数字电话信号。本发明针对单线路和中国PSTN电话信号特点，通过合理安排时序控制采用单MCU的简洁设计，成本低十分方便实惠。
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公开(公告)号：CN107194372A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710453192.5
申请日：2017-06-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00348
Abstract: 本发明提供了一种基于步态的身份识别方法，旨在于解决现有技术中没有基于步态的身份识别方法的问题，其技术要点在于：包括以下步骤：一、提取步态轮廓；二、检测步态周期；三、提取有效的步态特征并对步态特征进行处理，在提取步态特征前，在步态序列中提取出一个周期的子序列；四、模式分类，利用分类器来完成分类识别。本发明比生物识别技术更加的简单实用，对低质量的侧面轮廓具有很好的适应性，并能够快速地进行身份识别，对于逮捕罪犯有很大的帮助。
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公开(公告)号：CN105740983A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610068773.2
申请日：2016-02-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种智能用电优化方法、装置及系统，其中方法步骤包括：根据预定家庭用电数据；根据所述预定家庭用电数据通过动态规划算法得到最优用电方案。本发明基于预定家庭用电数据通过动态规划算法得到最优用电方案，使得用户可以采用最优用电方案进行用电，以根据该最优用电方案对家用电器进行智能控制，达到节能减耗的效果。
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公开(公告)号：CN107203758A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710418711.4
申请日：2017-06-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06K9/0061 , G06K9/6218 , G06K2209/05 , G06T7/12 , G06T2207/30041
Abstract: 糖尿病人视网膜血管图像分割方法，属于图像处理技术领域。本发明的步骤1、按照预设的二值化阈值对经过预处理的眼底图像进行二值化处理，并提取二值化处理后的眼底图像中的中心线和边缘，得到血管树；步骤2、对所述的血管树分叉处做断开处理得到血管段，并对各个血管段进行线分割得到血管，得到原始血管集；步骤3、确定误分割血管，并从原始血管集中去除得到全局血管集。本发明在得到原始血管集后进一步还利用血管的背景和形状确定误分割的血管，可以有效去除因为拍照造成的环状反光、视盘周围的非血管的跃阶边缘、斑状病变以及出血病变等原因造成的误分割血管。
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公开(公告)号：CN105913175A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610213076.1
申请日：2016-04-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06N3/126 , G06Q50/06
Abstract: 基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测方法，它涉及电网负荷预测方法。本发明的目的是为了解决现有技术预测短期电力负荷时存在预测精度低，迭代时间长的问题。本发明根据历史数据建立短期负荷值的原始数据矩阵；利用主成分分析法对步骤一的原始数据矩阵进行降维处理得到新的数据矩阵；利用遗传优化神经网络算法对步骤二的新的数据矩阵进行训练，得到负荷的预测模型。本发明提高了短期供电负荷预测的准确率，减少了训练时间。
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