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公开(公告)号：CN119310242A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411456655.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开提供了一种基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法，可以应用于计算机技术和传感技术领域。该数据校准模型的训练方法包括：获取针对目标对象的待校准样本序列和参考样本序列；利用待校准样本序列对自监督学习模块进行训练，得到经训练的自监督学习模块；以及，在保持经训练的自监督学习模块的模型参数不变的情况下，利用待校准样本序列和参考样本序列，对时序校准模块进行训练，得到用于目标对象的数据校准模型。
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公开(公告)号：CN112086196B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010973236.9
申请日：2020-09-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明涉及运动视觉领域，具体涉及一种多选择性注意力评估与训练的方法及系统，旨在解决训练结果无法量化，无法针对不同用户实现精准化训练的问题。本发明的评估方法包括：在显示屏上展现多个外观各不相同的目标物；记录多个目标物中被选定目标物的ID号；对多个目标物的外观区别特征进行遮蔽，使之外观相同；根据移动参数控制多个目标物在屏幕上移动，同时获取被测试者观察被选定目标物时的眼动轨迹和脑电信号图谱，并获取移动结束时刻被测试者对被选定目标物位置的判断值；根据被选定目标物的实际运动轨迹、眼动轨迹、脑电信号图谱以及移动结束时刻被测试者对被选定目标物位置的判断值生成评估结果。本发明实现了用户针对性注意力训练和提高。(56)对比文件姜婷婷;吴茜;徐亚苹;王瑶璇.眼动追踪技术在国外信息行为研究中的应用.情报学报.2020,(02),全文.
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公开(公告)号：CN113974589A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111341636.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0205 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/11 , A61B5/145 , A61B5/16 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/30
Abstract: 本发明提供一种多模态行为范式评估优化系统及认知能力评价方法，系统包括：操作平台，用于提供交互测试的操作环境、实时监测生理指标数据以及采集交互指标数据；行为范式计算平台，用于构建认知能力的假设行为范式并根据操作平台实时监测到的生理指标数据和采集的交互指标数据对假设行为范式进行评估，输出认知能力的理想行为范式；数据库，用于存储假设行为范式、交互测试和用户信息；行为范式计算平台包括行为范式构建模块、行为范式评估优化模块和行为输出模块。本发明的系统考虑了不同的行为范式对应的不同指标且测试形式多样化，为测试者和专家提供了一个更科学和人性化的多功能综合测试交互系统。
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公开(公告)号：CN113951897A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111177728.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多模态静息脑电数据干扰消除和标记方法及装置，其中方法包括：确定静息态下本次同步采集的四肢运动数据和肌电数据满足第一干扰处理条件时，对静息态下本次同步采集的脑电数据进行眼动干扰去除处理，得到第一目标静息态脑电数据；确定四肢运动数据和肌电数据满足第一干扰标记条件时，对脑电数据进行肢体干扰段及肌电干扰段标识，得到第二目标静息态脑电数据；分别将第一目标静息态脑电数据和第二目标静息态数据存储为第一目标静息态脑电数据文件和第二目标静息态脑电数据文件。本发明能够自动定位和去除咀嚼、吞咽、身体及头部扭动等小动作，并且能自动去除眼电对于低频段静息脑电数据采集影响，从而获取到高质量的静息态脑电数据。
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公开(公告)号：CN113974589B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202111341636.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0205 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/11 , A61B5/145 , A61B5/16 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/30
Abstract: 本发明提供一种多模态行为范式评估优化系统及认知能力评价方法，系统包括：操作平台，用于提供交互测试的操作环境、实时监测生理指标数据以及采集交互指标数据；行为范式计算平台，用于构建认知能力的假设行为范式并根据操作平台实时监测到的生理指标数据和采集的交互指标数据对假设行为范式进行评估，输出认知能力的理想行为范式；数据库，用于存储假设行为范式、交互测试和用户信息；行为范式计算平台包括行为范式构建模块、行为范式评估优化模块和行为输出模块。本发明的系统考虑了不同的行为范式对应的不同指标且测试形式多样化，为测试者和专家提供了一个更科学和人性化的多功能综合测试交互系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112086196A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010973236.9
申请日：2020-09-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明涉及运动视觉领域，具体涉及一种多选择性注意力评估与训练的方法及系统，旨在解决训练结果无法量化，无法针对不同用户实现精准化训练的问题。本发明的评估方法包括：在显示屏上展现多个外观各不相同的目标物；记录多个目标物中被选定目标物的ID号；对多个目标物的外观区别特征进行遮蔽，使之外观相同；根据移动参数控制多个目标物在屏幕上移动，同时获取被测试者观察被选定目标物时的眼动轨迹和脑电信号图谱，并获取移动结束时刻被测试者对被选定目标物位置的判断值；根据被选定目标物的实际运动轨迹、眼动轨迹、脑电信号图谱以及移动结束时刻被测试者对被选定目标物位置的判断值生成评估结果。本发明实现了用户针对性注意力训练和提高。
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公开(公告)号：CN119539185A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411665836.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/04 , G01N33/00 , G06N3/0442 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及传感器数据处理技术领域，公开了一种氨气传感器的数据优化和预警方法，包括：获取目标氨气传感器的历史测量数据；对历史测量数据进行预处理；将预处理后的历史测量数据按照时间窗口进行分段，得到多段历史测量数据；对每段历史测量数据进行优化处理；将优化处理后的目标段历史测量数据输入到目标氨气传感器数据预测模型，得到第一预测值集合；根据多段历史测量数据对应的多个第一预测值集合，确定目标氨气传感器的预警结果。本发明实施例采用基于GRU网络和特征强化网络构建的氨气传感器数据预测模型对历史测量数据进行预测，并根据预测结果进行预警，提高了氨气监测精确度和安全程度。
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公开(公告)号：CN119510709A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411547968.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N33/24 , G01D18/00 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本公开提供了一种基于编码机制的土壤多参数传感器时序数据校准方法，应用于传感器校准技术领域。该方法包括：获取在目标时间段内测量的针对目标土壤的目标测量数据，目标测量数据包括目标属性的测量数据和相关属性的测量数据，相关属性表征对目标属性存在影响的土壤属性；将目标测量数据输入目标校准模型中，输出针对目标属性的目标校准数据，目标校准模型是在校准模型的数据校准模块的网络参数保持不变的情况下，利用第一训练样本数据对校准模型的自注意力模块进行自监督训练，得到中间模型；在中间模型的自注意力模块的网络参数保持不变的情况下，利用第二训练样本数据对中间模型的数据校准模块进行有监督微调得到的。
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公开(公告)号：CN118732839A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410611609.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于神经反馈的脑电控制系统及其运行方法，该系统包括：采集模块，用于对目标对象的EEG信号依次进行转换、去噪和时频信息提取处理，得到脑电时频信息；分析模块，用于从EEG时频信息中提取出训练指标数据，指标数据用于表示目标对象的专注度和放松度；编程模块，用于根据对训练指标数据进行编程，得到控制参数；控制模块，用于根据控制参数生成控制动作指令；神经反馈模块，用于根据控制动作指令控制机器人的运动方向、运动速度、发声和发光状态。本发明系统能够控制机器人在复杂场景下完成特定动作，从而帮助玩家定期监控增强训练效果的缺陷，提高了用户进行增强训练的效率。
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公开(公告)号：CN113951897B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111177728.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多模态静息脑电数据干扰消除和标记方法及装置，其中方法包括：确定静息态下本次同步采集的四肢运动数据和肌电数据满足第一干扰处理条件时，对静息态下本次同步采集的脑电数据进行眼动干扰去除处理，得到第一目标静息态脑电数据；确定四肢运动数据和肌电数据满足第一干扰标记条件时，对脑电数据进行肢体干扰段及肌电干扰段标识，得到第二目标静息态脑电数据；分别将第一目标静息态脑电数据和第二目标静息态数据存储为第一目标静息态脑电数据文件和第二目标静息态脑电数据文件。本发明能够自动定位和去除咀嚼、吞咽、身体及头部扭动等小动作，并且能自动去除眼电对于低频段静息脑电数据采集影响，从而获取到高质量的静息态脑电数据。
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