公开(公告)号：CN113378650A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110546546.7

申请日：2021-05-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘柯 ,  吴萍 ,  徐铭浩 ,  寇宇涵 ,  周璐 ,  张孝

IPC: G06K9/00 ,  G06N7/00 ,  A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及信号特征提取领域，特别涉及一种基于脑电源成像和正则化共空间模式的情绪识别方法，包括采集脑电信号并进行预处理；通过搭建脑电源成像，重构大脑皮层神经电活动；通过最小模算法，重构的EEG时间序列被投影到Brodman分区上，Brodman分区包括26个空间感兴趣的区域，利用26个空间感兴趣的区域互信息构建脑功能连接矩阵；基于脑功能连接矩阵采用正则化的方式构建泛化样本的协方差矩阵，提取特征向量；将历史数据的特征输入分类器进行训练，并将待分类数据的特征向量输入分类器获得脑电情绪分类；本发明减少了估计偏差，提高了估计稳定性，最终分类出的结果准确率提高。

公开(公告)号：CN109582706A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811353720.0

申请日：2018-11-14

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡峰 ,  余春霖 ,  代劲 ,  刘柯 ,  于洪 ,  张清华

IPC: G06F16/2458

Abstract: 本发明请求保护一种基于Spark大数据平台的邻域密度不平衡数据混合采样方法，涉及计算机信息获取和处理技术。本发明通过Spark将数据存储到RDD中，经过归一化处理后，依据邻域密度，结合三支决策理论，将RDD划分到正域空间，负域空间和边界域空间，再对边界域的数据采用SMOTE算法采样，对负域的数据采用混合采样算法进行采样,最后将三个域中的数据合并得到最终的数据集。通过将每个数据划分到不同的域，并针对不同域的特性进行处理，可以适当的增加少数类数据，同时适当减少多数类数据。最后调用MLLib算法库，使用机器学习分类器评估效果。该方法可以有效的减缓不平衡数据的类间比例不平衡问题，提升算法的精度。

公开(公告)号：CN107958266A

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201711164678.3

申请日：2017-11-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡峰 ,  胡宗容 ,  刘柯 ,  张清华 ,  高延雨 ,  邓维斌 ,  于洪 ,  邓欣 ,  张其龙 ,  欧阳卫华

IPC: G06K9/62 ,  G06F9/54

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06F9/546

Abstract: 本发明请求保护一种基于MPI并行将连续属性进行离散化的方法，涉及粗糙集，离散化，并行计算，聚类等概念。首先，读取信息系统的数据，将信息系统水平划分为m个样本数据子集，通过通信分配给n个节点；其次，每个节点并行对数据进行归一化处理，得到新的数据，再并行对属性进行聚类，通过通信合并聚类结果；最后根据聚类结果进行区间划分，并对不同的区间进行属性编码，从而得到连续属性离散化的结果，构造出属性离散化后的信息系统，从而能利用粗糙集知识进行属性约简等后续工作。本发明结合了粗糙集连续属性离散化方法和MPI并行计算，从而使得连续属性离散化过程可以并行求得，提高算法的效率。