一种基于嗅觉脑电波和小波包进行感官物质分类的方法

    公开(公告)号:CN108836326A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201810320415.5

    申请日:2018-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于嗅觉脑电波和小波包进行感官物质分类的方法,包括如下步骤:S1、利用脑-机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取;S2、对所获取的脑电图谱数据进行预处理;S3、基于小波包变换对完成预处理的图谱数据进行特征提取,将所得的小波包方差作为特征值;S4、采用随机森林(RF)、基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)进行模式识别。本发明真实还原应试者在品评过程中的人脑信息处理过程的生理形态,这在临床医学和认知科学领域具有极其重要的意义,可普适于物质的感官评价中,使感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性。

    一种基于嗅觉脑电波和PSO-SVM的感官物质分类方法

    公开(公告)号:CN108420430A

    公开(公告)日:2018-08-21

    申请号:CN201810320482.7

    申请日:2018-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于嗅觉脑电波和PSO-SVM的感官物质分类方法,包括如下步骤:S1、利用脑-机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取;S2、对所获取的脑电图谱数据进行预处理;S3、基于线性特性与非线性特性分析对完成预处理的图谱数据进行特征提取,包括:α、β、θ频段的峰值、均值、标准差、中心值、中心频率以及功率和以及谱熵共76维数据作为脑电信号研究中的脑电特征;S4、采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的方法进行模式识别。本发明可普适于物质的感官评价中,感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性。

    一种采用E型燃烧器的超低氮排放锅炉

    公开(公告)号:CN113048460A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110433250.4

    申请日:2021-04-22

    Abstract: 本发明一种采用E型燃烧器的超低氮排放锅炉,包括:给粉装置、锅炉炉膛、E型燃烧器、点火器、喷水减温器,在炉膛外设置E型燃烧器,对煤粉进行预处理,实现氮氧化物超低排放,燃烧产物依据不同气固组分配比进入炉膛后,通过还原燃烧以及二次风和燃尽风的合理配置,可实现氮氧化物的二次脱除,突破了现有燃煤锅炉很难实现NOx超低排放的技术困境,能够满足不同煤种,在不同工况下稳定、可靠、安全工作、适用性强,能够降低燃煤发电机组对环境的污染,实现煤炭的清洁高效利用。

    一种用磁控溅射法制作磁编码器用微型磁栅及其制作方法

    公开(公告)号:CN112304344A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011020267.9

    申请日:2020-09-24

    Inventor: 姜文娟 生迪迪

    Abstract: 本发明一种用磁控溅射法制作磁编码器用微型磁栅,其包括:基片、涂层和栅格。磁栅的设计外形呈圆盘状,中心孔状,方便安装,并且在圆盘上有许多栅格,在栅格上覆盖一层磁性材料,磁栅的多少决定着每旋转一周输出的脉冲数,在相同条件下,脉冲数越多,编码器的分辨率就越高;一种用磁控溅射法制作磁编码器用微型磁栅制作方法,可以增加信号的强度,在有限的范围内,增加了栅格的个数,提高了磁编码器的分辨率,提高精度,尺寸可以根据需要制作,兼容大规模集成电路工艺,可以和接口电路集成制造。

    一种利用嗅觉脑电波进行感官风味物质分类的方法

    公开(公告)号:CN108542385A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810320483.1

    申请日:2018-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种利用嗅觉脑电波进行感官风味物质分类的方法,包括如下步骤:S1、利用脑-机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取;S2、对所得的脑电图谱信息进行预处理;S3、基于小波包变换对完成预处理后的脑电图图谱信息进行特征提取;S4、采用K均值、随机森林(RF)以及基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的模式识别方法,对特征集合进行模式预测。本发明真实还原应试者在品评过程中的人脑信息处理过程的生理形态,这在临床医学和认知科学领域具有极其重要的意义,可普适于物质的感官评价中,使感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性。

    基于高光谱技术的石蜡等级定性分类与定量回归方法

    公开(公告)号:CN108344701A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201810132403.X

    申请日:2018-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱技术的石蜡等级定性分类与定量回归方法,包括如下步骤:S1、通过高光谱分选仪分别获取石蜡样本的高光谱数据;S2、采用GA-PLS、GRA、PCA及PLS优化筛选方法对所获取的高光谱数据进行降维处理;S3、将GA-PLS、GRA、PCA及PLS优化筛选后的原始特征数据集及原始特征全集5个特征集输入SVM、RF和ELM算法,建立模型,对不同细分等级的石蜡样本进行定性分析;S4、分别采用SVM、RF和ELM算法对石蜡样本经GA-PLS、GRA、PCA、PLS优化筛选后的原始特征数据集及原始特征全集5个特征集进行处理,分别构建线性回归模型,实现石蜡样本的评分预测。

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