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公开(公告)号：CN109272020B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810948238.5
申请日：2018-08-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及肌电数据中离群点的处理方法和系统，包括：获取数据样本的数据集，并将数据集划分为第一类正域、第一类边界区、第二类正域和第二类边界区；将第一类边界区和第二类边界区内数据样本聚类，并根据聚类结果，分别将第一类边界区和第二类边界区划分为多个群组；分别根据第一类边界区内数据样本至第一类正域的距离和第二类边界区内数据样本至第二类正域的距离，确定第一类边界区每个群组至第一类正域的平均距离和第二类边界区每个群组至第二类正域的平均距离，将平均距离大于距离阈值的群组标记为离群点，集合离群点作为离群集合；将数据样本量大于飞地阈值的离群点标记为飞地群组，并删除离群集合中的飞地群组，得到离群点处理结果。
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公开(公告)号：CN106932647B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710054462.5
申请日：2017-01-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种电导率传感器，包括电导率测量装置；直流电源；电极装置；以及与所述电极装置连接的选通电路，所述选通电路被控制为使得所述直流电源或电导率测量装置连接至所述电极装置。本发明的电导率传感器实现了自清洁，无需添加机械装置，成本低、功耗低、体积小。
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公开(公告)号：CN109635638A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811284383.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种用于人体运动的特征提取方法及系统、识别方法及系统，包括以下步骤：采集人体运动时产生的信号数据；提取所述信号数据中的异义信息，所述异义信息包括肌肉外部运动轨迹信号数据信息和肌肉内部振动信号数据信息；针对所述异义信息进行特征提取，所述特征包括肌肉外部运动轨迹信号特征、肌肉内部振动信号特征以及组合特征，所述组合特征是指根据所述肌肉外部运动轨迹信号数据信息和所述肌肉内部振动信号数据信息获得的关联特征。
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公开(公告)号：CN109362122A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811062056.4
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种低功耗广域网内通信数据的传输调度方法和系统，包括：步骤S1、构建广域网，广域网包括通信节点和网关，通信节点以单跳的方式接入网关，接入时网关为通信节点授时并分配通信时隙；步骤S2、通信节点在通信时隙内主动向网关传输通信数据和通信数据的生成时间；步骤S3、网关根据生成时间与通信时隙，更新通信节点的通信时隙；步骤S4、循环步骤S2和步骤S3，以实现广域网的传输调度。由此面向低功耗广域网，本发明可在应用层实现的高信道利用率、低延迟和低功耗传输调度。
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公开(公告)号：CN107301460A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710384473.X
申请日：2017-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N99/005
Abstract: 本发明涉及一种获得邻域和正域的方法和系统，包括：将哈希分桶后的数据集作为算法的输入，遍历每个数据桶中的样本，通过正域标志判断当前样本是否已被标记为非正域样本，若是则对其他样本进行正域判断，否则查找当前样本的邻域样本；判断当前样本和邻域样本的决策属性值是否相同，若是则舍弃邻域样本，检索其它邻域样本，否则判断当前样本和邻域样本是否互为邻域，若是则通过正域标志将当前样本和邻域样本标记为非正域样本，否则舍弃邻域样本，检索当前样本的其它邻域样本。本发明利用邻域关系的对称性、哈希映射函数的局部敏感性和决策属性过滤策略优化了计算邻域和正域的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107274009A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710390314.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于相关性的时间序列数据多步预测方法和系统，包括：根据待测时间序列数据中相邻时间点数据间的相关性，设置输出长度和回归阶数，并根据输出长度和回归阶数将待测时间序列数据拆分为输入输出数据对集合；将输入输出数据对集合为多输出高斯过程模型的训练数据，训练生成预测模型，将待测时间序列数据输入预测模型，得到最终预测值，直到最终预测值的总个数否大于或等于预测步长，输出最终预测值。本方法利用待测时间序列数据中相邻时间点数据间的相关性，基于多输入多输出策略，使用多输出高斯过程模型同时预测多个未来值，同时用迭代的方式逐步向后预测，具有高预测准确度。
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公开(公告)号：CN107168859A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710320717.8
申请日：2017-05-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: Y02D10/34 , G06F11/3447 , G06F11/302 , G06F11/3058 , G06F11/3062 , G06F11/3476 , G06N3/049
Abstract: 本发明提供一种用于安卓设备的能耗分析方法，包括以下步骤：获取待测安卓设备中部件的能耗特征数据集；以所述能耗特征数据集作为输入，利用基于LSTM的神经网络模型获得所述待测安卓设备的能耗数据，其中，所述基于LSTM的神经网络模型通过训练获得的，训练数据集是以已知的能耗特征数据集为输入，以相应时刻的安卓设备的实际能耗为输出。利用本发明的方法可以解决尾电耗带来的影响，精确地测量安卓设备的实际能耗。
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公开(公告)号：CN106932647A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710054462.5
申请日：2017-01-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种电导率传感器，包括电导率测量装置；直流电源；电极装置；以及与所述电极装置连接的选通电路，所述选通电路被控制为使得所述直流电源或电导率测量装置连接至所述电极装置。本发明的电导率传感器实现了自清洁，无需添加机械装置，成本低、功耗低、体积小。
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公开(公告)号：CN106645306A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710071243.8
申请日：2017-02-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01N27/07
CPC classification number: G01N27/07
Abstract: 本发明提供了一种电导率传感器的电极装置，包括：绝缘基板，其包括第一表面和第二表面；位于所述绝缘基板的第一表面的第一金属电极，呈环状的第二金属电极、第三金属电极和第四金属电极，其中，所述第三金属电极位于所述第四金属电极内，所述第二金属电极位于所述第三金属电极内，所述第一金属电极位于所述第二金属电极内；以及位于所述绝缘基板的第二表面的四个焊盘，所述四个焊盘分别与所述第一、第二、第三和第四金属电极电连接。本发明的电极装置呈平板状，结构简单、体积小、测量精度高、响应速度快。
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公开(公告)号：CN103369623B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210084297.5
申请日：2012-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 苏州中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于传感器网络的对目标跟踪方法进行动态切换的方法。该方法首先由信息融合节点基于来自目标跟踪节点的目标状态信息来对运动目标的下一个位置的预测值和实际测量值之间误差的进行估计，以得到动态切换参考值dsr，并且在dsr大于预定的阈值ω时，给协同节点发送消息。协同节点根据经由图像传感器采集的当前场景的图像来判断当前的目标个数，并将其作为判断结果发送给信息融合节点。最后信息融合节点根据动态切换参考值和来自协同节点的判断结果，判断当前是否需要切换目标跟踪方法。该方法充分利用了廉价传感器节点和图像传感器节点的优点，可以更准确、更快速的找到目标切换的时机。
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