公开(公告)号：CN104102829A

公开(公告)日：2014-10-15

申请号：CN201410324305.8

申请日：2014-07-09

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 钟寒 ,  钟宁 ,  韩健 ,  陈建辉

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明涉及一种面向抑郁症的脑与智能数据系统，包括客户端层Client、逻辑处理层Business和数据层EIA；Business层获得Client层的请求，处理计算EIA层中的数据，并控制Client层的显示输出。抑郁症数据或信息的语义化使大量数据具有标注独一无二的特性，可方便地获得查询结果。加入语义元素，支持进一步推理功能，为发现数据间关系或发现元素间的关系提供了支持。系统数据主要以RDF语义数据以及本体形式存储，使计算机在一定程度上理解数据。语义技术采用逻辑手段描述数据，使人们可以通过其对应的推理机有效分析数据内容，为知识管理提供基本技术手段，有效提高系统性能。

公开(公告)号：CN104000602A

公开(公告)日：2014-08-27

申请号：CN201410148099.X

申请日：2014-04-14

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 栗觅 ,  吕胜富 ,  王刚 ,  钟宁

IPC: A61B5/16

CPC classification number: A61B3/112 ,  A61B3/113 ,  A61B5/1105 ,  A61B5/165

Abstract: 情感带宽测定及其情感损伤判别方法涉及认知科学和认知心理学领域。情感带宽是指认知个体受外界刺激所诱发的情感体验的大小范围，包括正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。情感带宽测定的主要方法为：让被测试者观看正性、中性和负性图片任务各8～10秒，同时使用眼动装置获得各个注视点信息；计算被测试者在观看正性、中性和负性图片任务时的瞳孔直径大小；最后计算出被测试者正性情感带宽（正性-中性）、负性情感带宽（负性-中性）和正负情感带宽（正性-负性）。本发明首次提出了情感带宽的概念，解决了传统情感体验心理测量的模糊性和不确定性，给出情感体验的客观标准以及情感损伤的判断方法。

公开(公告)号：CN103442078A

公开(公告)日：2013-12-11

申请号：CN201310398838.6

申请日：2013-09-05

Applicant: 北京工业大学 ,  江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司

Inventor： 王海渊 ,  黄智生 ,  钟宁

IPC: H04L29/08

Abstract: 本发明提出一种传感器语义系统，包括传感器节点，局域网，监测中心服务器，Internet和短信报警模块，传感器节点布置在被测部位，与监测中心服务器通过局域网相连接，监测中心服务器内置的web服务器通过Internet向远程用户提供数据服务或发出预警信息，也可以通过短信报警模块发送预警短信，其特征在于传感器节点包含传感器信息语义模块、测点信息语义模块和感测数据语义模块，三个语义模块之间通过属性相关联，为传感器输出的数据增加语义背景，用RDF(Resource Description Framework：资源描述框架)描述上述三个语义模块，并通过URI(Universal Resource Identifier；统一资源定位符)将传感器信息、测点信息和感测数据定义为网络上的资源，感测数据语义模块将数据进行语义标注形成语义数据后进行存储，当存储空间超过限制时，自动覆盖最早存储的数据，同时通过服务器接口模块提交给监测中心服务器。

公开(公告)号：CN109567756B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201811634325.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  陈建辉 ,  杨阳 ,  张丽媛 ,  史斌 ,  赵忠诚 ,  钟宁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。

公开(公告)号：CN109730658A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201811634315.6

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  黄智生 ,  陈建辉 ,  钟宁

IPC: A61B5/0205 ,  A61B5/11 ,  G16H50/30 ,  A61M21/02

Abstract: 本发明涉及一种人工智能床垫系统，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态，还设置了用户睡眠状态评价模块、手机和云端服务器；用户睡眠状态评价模块用于在获得被监测对象睡眠状态的基础上进行睡眠状态评价，采集处理模块将睡眠状态评价数据传至云端服务器；用户通过手机应用程序填充用户个人信息，形成用户个性化信息节点；服务器中的应用程序将睡眠状态评价数据与所述用户的个性化信息节点相关联，记录各个时间段用户的睡眠状态评价数据；根据用户当前睡眠状态评价数据推荐对应的助眠模式。

公开(公告)号：CN104572829B

公开(公告)日：2018-02-23

申请号：CN201410746209.2

申请日：2014-12-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 陈建辉 ,  韩健 ,  钟寒 ,  王宁宁 ,  钟宁

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于脑信息学领域，涉及一种脑信息学研究推荐方法。所述方法包括：获得研究者过去发表的文献；统计研究者发表的每篇文献中对认知功能兴趣侧面的兴趣；计算认知功能兴趣侧面每个兴趣的保留兴趣值；计算认知功能兴趣侧面的最大兴趣保留值的兴趣；计算其它兴趣侧面即设备类型、被试类型和感知觉通道的最大保留兴趣；根据四个兴趣侧面的最大保留兴趣编写查询语句，将研究者的兴趣加入到查询语句中，获得推荐结果。本发明将脑信息源作为文献的元数据，能够更准确地表达文章的内容，以及研究者的研究兴趣。根据研究者对脑信息源模型的兴趣改善查询，与现有方法相比，解决了查询过剩问题，大大提高了查询结果的准确性。

公开(公告)号：CN104504404B

公开(公告)日：2018-01-12

申请号：CN201510037404.2

申请日：2015-01-23

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 栗觅 ,  吕胜富 ,  马理旺 ,  钟宁

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于视觉行为的网上用户类型识别方法及系统，对一个或多个不同类型用户的眼动数据进行采集和处理，获得注视信息数据集与用户类型集，根据注视信息数据集中的注视信息，获得一个或多个眼动特征数据，以形成采样数据集，从中选择眼动特征数据输入支持向量机，训练得到用户类型分类器，完成机器学习过程获得分类器，将采集的网上任意用户的眼动数据输入到训练好的用户类型分类器，根据分类器识别网上任意用户的用户类型。主要利用眼动追踪技术，获取计算用户浏览网页时三种眼动特征数据，根据眼动特征数据的不同，判断网上用户类型。基于视觉行为的用户识别，能够主动记录网上用户的眼动数据，提取数据简便可靠，准确率高，可信度高。

公开(公告)号：CN104572829A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201410746209.2

申请日：2014-12-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 韩健 ,  钟寒 ,  王宁宁 ,  陈建辉 ,  钟宁

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30522

Abstract: 本发明属于脑信息学领域，涉及一种脑信息学研究推荐方法。所述方法包括：获得研究者过去发表的文献；统计研究者发表的每篇文献中对认知功能兴趣侧面的兴趣；计算认知功能兴趣侧面每个兴趣的保留兴趣值；计算认知功能兴趣侧面的最大兴趣保留值的兴趣；计算其它兴趣侧面即设备类型、被试类型和感知觉通道的最大保留兴趣；根据四个兴趣侧面的最大保留兴趣编写查询语句，将研究者的兴趣加入到查询语句中，获得推荐结果。本发明将脑信息源作为文献的元数据，能够更准确地表达文章的内容，以及研究者的研究兴趣。根据研究者对脑信息源模型的兴趣改善查询，与现有方法相比，解决了查询过剩问题，大大提高了查询结果的准确性。

公开(公告)号：CN104200227A

公开(公告)日：2014-12-10

申请号：CN201410441415.2

申请日：2014-09-01

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 栗觅 ,  吕胜富 ,  周宇 ,  钟宁

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06K9/0061 ,  G06K9/42 ,  G06K9/6232

Abstract: 本发明提供了一种用于人类认知模式识别的特征归一化方法及系统，该方法通过将特征数据按用户分组以形成特征矩阵，基于预定的归一化函数对特征矩阵进行分组参数估计以得到每个分组对应的分组参数，能够基于分组参数对特征矩阵的每个分组分别构建归一化函数，并利用构建的归一化函数对特征矩阵进行分组归一化处理。本方法采用多个归一化函数对认知模式特征数据进行归一化处理，既保留了现有特征整体归一化方法的优点，又减少了特征数据内部分布尺度过大的问题，从而提高了分类正确率，并具有很强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN103876736A

公开(公告)日：2014-06-25

申请号：CN201410145752.7

申请日：2014-04-11

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王凯明 ,  钟宁 ,  周海燕 ,  杨剑 ,  黄佳进

IPC: A61B5/0476 ,  G06F19/00

Abstract: 本发明提出了一种基于功率谱划分的复杂度谱脑电预测和诊断方法，属于脑电信号（EEG）分析和脑精神疾病预测和诊断领域，本发明主要包括：一种基于功率谱划分的脑电信号复杂度谱定义、分析和提取方法和一种非线性罗辑斯蒂（Logistic）复杂度谱参考模型构建方法。首先对脑电信号定义了一个基于功率谱划分的复杂度谱，并给出其计算方法，然后利用本发明对此映射生成的数据序列进行计算，据此建立一个脑电信号的分析复杂度谱参考模型，并分析各结构谱线序列的大小、数量和分布所反映的物理生物意义，画出该映射基于功率谱划分的复杂度谱参考空间分布模型。本发明可以对脑精神疾病作出预测和诊断。