公开(公告)号：CN114202015A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111419247.3

申请日：2021-11-26

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 刘远庆 ,  柳军 ,  王文彬 ,  刘建坡 ,  甘述绍

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种信号数据融合方法和识别方法，其中，融合方法包括以下步骤：获取m个传感器在t～t+h时刻的数据；采用自适应经验模态分解对所述m个传感器在t～t+h时刻的数据进行分解，得到所有数据的本征模函数以及对应的残值；将各个传感器数据在t～t+h时刻的本征模函数按照时刻抽取融合，得到各个传感器数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵；将得到的各个传感器数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵进行堆叠，得到所有数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵。本发明能够在将一维数据转换为矩阵型数据的同时展现更多数据特征细节。

公开(公告)号：CN115423075A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210965221.7

申请日：2022-08-12

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 刘远庆

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的数据回归方法，包括：获取需要回归的数据集，所述需要回归的数据集包括1～n个特征，每个特征有m个数据；对所述需要回归的数据集中每个特征按照预设规则进行折叠，扩展至k维数据，并按每个特征抽取s行数据作为输入数据；将所述输入数据输入至训练好的深度卷积神经网络，得到回归结果。本发明能够对简单的数据进行更好的回归。

公开(公告)号：CN114202015B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202111419247.3

申请日：2021-11-26

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 刘远庆 ,  柳军 ,  王文彬 ,  刘建坡 ,  甘述绍

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种信号数据融合方法和识别方法，其中，融合方法包括以下步骤：获取m个传感器在t～t+h时刻的数据；采用自适应经验模态分解对所述m个传感器在t～t+h时刻的数据进行分解，得到所有数据的本征模函数以及对应的残值；将各个传感器数据在t～t+h时刻的本征模函数按照时刻抽取融合，得到各个传感器数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵；将得到的各个传感器数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵进行堆叠，得到所有数据在t～t+h时刻的模态分解数据矩阵。本发明能够在将一维数据转换为矩阵型数据的同时展现更多数据特征细节。