一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法

    公开(公告)号:CN109858412A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910049839.7

    申请日:2019-01-18

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法。本发明方法,包括如下步骤:对采集到的待识别视频进行预处理,获取每帧待识别视频的唇部图像序列;将预处理后的唇部图像序列作为输入,馈送入构建的混合卷积神经网络进行短期时空特征和长期时空特征提取;将所述长期时空特征输入连接时序分类器获得识别概率结果,对所述识别概率结果进行解码处理,获得唇语识别结果。本发明通过混合卷积神经网络同时学习唇部运动的空间和时间特征,同时通过两层Bi-GRU网络将短期时空特征和长期时空特征结合起来,并使用连接时序分类训练网络,提高了唇语识别的速度与精确度。

    一种基于多次采样的时间数字转换电路

    公开(公告)号:CN109104190A

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201811142043.8

    申请日:2018-09-28

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于多次采样的时间数字转换电路,包括使能复位信号生成模块、Start延迟环、Stop延迟环、信号检测器、Start延迟环和Stop延迟环计数器、计数器寄存器、ROM存储器、ROM存储器寄存器、数据处理器、数据处理器寄存器。Start、Stop信号输入电路中,分别进入Start和Stop延迟环中传播,每个延迟环的最后一个延迟单元后连接计数器,输出连接寄存器,使能复位信号生成模块接在计数器上,同时每个延迟环的输出分别接16个信号检测器对信号进行多次采样,采样结果输入ROM存储器中,输出连接寄存器,计数器寄存器、ROM存储器寄存器的结果作为数据处理器的输入,输出连接寄存器。本发明的技术方案解决了现有的时间数字转换器测量精度低的问题,实现了更高的测量精度。

    一种融合贝叶斯网络与回归分析的治疗费用预测方法

    公开(公告)号:CN112802567B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202110108182.4

    申请日:2021-01-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及治疗费用预测技术领域,提供一种融合贝叶斯网络与回归分析的治疗费用预测方法,包括:步骤1:获取初始电子病历数据集:获取确诊为预设疾病的多份历史电子病历,确定与预设疾病相关的评价指标,抓取与预设疾病相关的评价指标数据、治疗方案类型数据、治疗费用数据,并对描述型评价指标进行数值化处理;步骤2:分析数据缺失程度,对部分缺失变量插值;步骤3:构建并训练基于高斯贝叶斯网络的治疗方案分类模型;步骤4:构建并训练每个治疗方案类型下基于回归分析的治疗费用预测模型;步骤5:对确诊为预设疾病的病人的治疗费用进行预测。本发明充分利用了文本电子病历数据,能够在数据量较小时提高治疗费用预测的精度和鲁棒性。

    一种面向风电消纳的热-电综合系统输储鲁棒规划方法

    公开(公告)号:CN112994053B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202110475209.3

    申请日:2021-04-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向风电消纳的热‑电综合系统输储鲁棒规划方法,通过配置蓄热电锅炉、电储能装置以及增大输电线路传输能力来抑制风电快速波动、缓解输电线路堵塞;提出风电不确定性模型和储能系统消纳风电控制策略;以输电网前期投资成本和系统运行成本最小为目标,综合考虑系统中各机组的运行约束、储能系统的运行约束,以及系统电/热平衡等约束条件,建立一种面向风电消纳的热‑电综合系统输储鲁棒规划模型;最后采用分层迭代法对其鲁棒模型进行求解,得出储能最优位置、容量及功率和输电线路最佳规划方案,提升输电网风电消纳能力。

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