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公开(公告)号:CN105263107A
公开(公告)日:2016-01-20
申请号:CN201510554894.3
申请日:2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的面向无身份标识无线传感器网络的高效无锚点定位方法,包括:a).Sink节点的邻居节点的激活和定位,或与Sink节点间的角度和距离,实现自身激活;b).判断接收到激活包节点的状态;c).外层节点的激活和定位,利用两个节点与Sink节点的距离和角度,以及该未被激活节点与两个节点之间的距离和角度,计算出与Sink节点的距离和角度,实现节点的激活;d).孤立节点和新加入节点的激活和定位。本发明的定位方法,与现有的无锚点定位算法相比,节点无需ID,增加了整个无线传感器网络的灵活性,节点定位计算量小,能量消耗少,延长了整个无线传感器网络的寿命,有益效果显著,便于推广应用。
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公开(公告)号:CN105120200A
公开(公告)日:2015-12-02
申请号:CN201510553799.1
申请日:2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 发明的基于定制light-udp协议的物联网医疗系统的视频通信方法,包括:a).用户认证,每个用户通过向web服务器注册获取具有自身唯一标识的用户ID;b).light-udp通道的建立;c).数据传输,双方通过路由器经Internet网络进行视频流的传送,无需经过web服务器和视频服务器的中转;d).数据校验,双方用户端对接收到的light-udp数据包只进行数据域中前8个字节的校验;e).视频播放。本发明的基于定制light-udp协议的通信方法,通过双方建立的light-udp通道进行数据的收发,保证了视频传输的时效性。同时,只对数据域中的前8个字节进行校验,避免了因少量字节错误而造成整个数据包被丢弃现象的发生,进一步保证了数据的时效性。
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公开(公告)号:CN104442830A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410615070.8
申请日:2014-11-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: B60W40/105 , B60W40/068
CPC classification number: B60W40/105 , B60W40/068 , B60W2520/10 , B60W2550/148
Abstract: 本发明的四轮转向/驱动车辆的速度估计和摩擦辨识方法,包括:a).建立车体坐标系 ;b).建立车辆动力学方程;c).建立车轮子动态方程;d).建立车轮速度方程;e).建立车轮滑移率方程;f).求取车轮的纵向、侧向力;g).摩擦模型的参数化;h).建立描述车辆速度、横摆角速度和加速度关系的运动学方程;i).在可测信号包括纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、车轮角速度、转向盘转角的情况下,设计观测器;j).定义持续激励条件。本发明的速度估计和摩擦辨识方法,不仅建立了估计车辆纵向速度和侧向速度的非线性自适应观测器,同时还根据路面条件的变化实时估计轮胎路面摩擦参数,对速度的估计更加准确。
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公开(公告)号:CN117958831A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311479336.6
申请日:2023-11-08
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于自监督学习的多导联心电分类方法,涉及心电信号分类技术领域,首先采用多种不同数据增强的方式对原始信号进行处理,设计合适的编码器模块和利用大量易获得的无标签数据提取心电特征,使编码器学习到更多关于心电信号类别的信息。最后利用少量标注数据微调模型编码器进行特征优化,通过训练模型,不断优化特征提取器的参数,使得生成的特征能够更好地反映输入数据的结构和信息。自监督学习的方式在一定程度上减少心电分类需要大量昂贵人工标注数据造成的阻碍,提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号:CN116129143B
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310100687.5
申请日:2023-02-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法,属于医学影像边缘轮廓提取技术领域,科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息,自动学习不同的特征权重,强化目标区域特征,又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合,提高CTA影像轮廓清晰度,保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度,而是纵向扩展了网络,增加了模型的非线性,降低了相邻像素点的相关性,更有利于清晰边缘的提取。
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公开(公告)号:CN115357805B
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202210920144.3
申请日:2022-08-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 一种基于内外部视角的群组推荐方法,基于外部视角,将群组与餐厅和用户与餐厅的交互看作两个独立的过程,利用图卷积分别学习这两种交互行为中隐含的偏好信息,使模型学习到用户作为个体时的个人偏好以及群组作为整体时的固定偏好。基于内部视角,将群组决策过程中成员之间存在的互动商讨过程考虑在内,采用图注意力神经网络学习此过程中产生的成员间的相互影响,使模型能够准确捕捉受影响后的成员偏好变化。基于内部视角,不同成员在群组中的作用与影响力不同,导致在群组决策中的贡献度不同,采用注意力机制学习成员贡献度大小,能够以一种动态的方式学习聚合策略,更好的权衡不同成员的偏好,解决偏好冲突问题。
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公开(公告)号:CN111460953B
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202010221886.8
申请日:2020-03-26
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法,使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的,减少了域间差异,源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用,网络训练结束后,保存最优模型,将新的心拍样本输入到保存的最优模型中,获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性,更加全面的提取心电信号的细节信息,同时使用对抗域自适应学习的方法,可改善不同域样本分布不同的现象,获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征,通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型,可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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公开(公告)号:CN110755069A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911027439.2
申请日:2019-10-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0452
Abstract: 一种跳跃突变噪声的动态心电信号基线漂移校正方法,通过准确检测心电信号中包含的跳跃突变区域,并分段单独处理,可以改善传统滤波方法处理该类区域时基线提取不准确导致的心电信号变形问题。适用于各种含有基线漂移的心电信号的基线漂移校正处理,尤其是可穿戴式的动态心电信号。得到的基线漂移校正信号的波形明显优于其他方法。
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公开(公告)号:CN110547786A
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201810555348.5
申请日:2018-06-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/04
Abstract: 一种基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法,通过本基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法,相对于传统的心电图识别,本发明可以更精准的定位峰值位置和范围所在,通过本融合算法可以有效减少由于选择检测尺度不当或是P/T形态多变条件下检测P/T波所造成的损失。特别是对P/T波异常的心电图有更好的检测效果。本发明算法具有容错性高、精确度高等特点,特别是在P/T波检测中,可以有效避免由于P/T波能量集中频率不一致造成的错检和漏检,有效减少因检测不当所造成的误诊等情况。
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公开(公告)号:CN105263107B
公开(公告)日:2018-07-24
申请号:CN201510554894.3
申请日:2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明的面向无身份标识无线传感器网络的高效无锚点定位方法,包括:a).Sink节点的邻居节点的激活和定位,或与Sink节点间的角度和距离,实现自身激活;b).判断接收到激活包节点的状态;c).外层节点的激活和定位,利用两个节点与Sink节点的距离和角度,以及该未被激活节点与两个节点之间的距离和角度,计算出与Sink节点的距离和角度,实现节点的激活;d).孤立节点和新加入节点的激活和定位。本发明的定位方法,与现有的无锚点定位算法相比,节点无需ID,增加了整个无线传感器网络的灵活性,节点定位计算量小,能量消耗少,延长了整个无线传感器网络的寿命,有益效果显著,便于推广应用。
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