公开(公告)号：CN109272023B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201810981425.3

申请日：2018-08-27

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及物联网迁移学习方法和系统，包括：在教授者和学习者感知节点同时部署的情况下，通过教授者实时识别与传输半标签的方式辅助学习者进行当前样本的标记工作，利用半标签的性质查找到在学习者数据集合中可以区分但教授者分类器无法区分的模式以及对应的样本所组成的群组。使用半监督的方式寻求人工辅助标记，系统将在学习者数据集中为每个优势能力样本根据其初始状态的半标签向量值、周围样本的半标签值和拥有半监督标记的最相近典型样本的标记值进行半标签的修改，为每个样本赋予该样本半标签向量中最高分量所对应的标签值，从而获得修饰过标签的样本集，以训练学习者模式识别模型，从而实现模式识别能力从教授者到学习者的迁移。

公开(公告)号：CN109635638B

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN201811284383.4

申请日：2018-10-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 张哲 ,  王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种用于人体运动的特征提取方法及系统、识别方法及系统，包括以下步骤：采集人体运动时产生的信号数据；提取所述信号数据中的异义信息，所述异义信息包括肌肉外部运动轨迹信号数据信息和肌肉内部振动信号数据信息；针对所述异义信息进行特征提取，所述特征包括肌肉外部运动轨迹信号特征、肌肉内部振动信号特征以及组合特征，所述组合特征是指根据所述肌肉外部运动轨迹信号数据信息和所述肌肉内部振动信号数据信息获得的关联特征。

公开(公告)号：CN109272020A

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201810948238.5

申请日：2018-08-20

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及肌电数据中离群点的处理方法和系统，包括：获取数据样本的数据集，并将数据集划分为第一类正域、第一类边界区、第二类正域和第二类边界区；将第一类边界区和第二类边界区内数据样本聚类，并根据聚类结果，分别将第一类边界区和第二类边界区划分为多个群组；分别根据第一类边界区内数据样本至第一类正域的距离和第二类边界区内数据样本至第二类正域的距离，确定第一类边界区每个群组至第一类正域的平均距离和第二类边界区每个群组至第二类正域的平均距离，将平均距离大于距离阈值的群组标记为离群点，集合离群点作为离群集合；将数据样本量大于飞地阈值的离群点标记为飞地群组，并删除离群集合中的飞地群组，得到离群点处理结果。

公开(公告)号：CN109272023A

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201810981425.3

申请日：2018-08-27

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及物联网迁移学习方法和系统，包括：在教授者和学习者感知节点同时部署的情况下，通过教授者实时识别与传输半标签的方式辅助学习者进行当前样本的标记工作，利用半标签的性质查找到在学习者数据集合中可以区分但教授者分类器无法区分的模式以及对应的样本所组成的群组。使用半监督的方式寻求人工辅助标记，系统将在学习者数据集中为每个优势能力样本根据其初始状态的半标签向量值、周围样本的半标签值和拥有半监督标记的最相近典型样本的标记值进行半标签的修改，为每个样本赋予该样本半标签向量中最高分量所对应的标签值，从而获得修饰过标签的样本集，以训练学习者模式识别模型，从而实现模式识别能力从教授者到学习者的迁移。

公开(公告)号：CN109272020B

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201810948238.5

申请日：2018-08-20

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及肌电数据中离群点的处理方法和系统，包括：获取数据样本的数据集，并将数据集划分为第一类正域、第一类边界区、第二类正域和第二类边界区；将第一类边界区和第二类边界区内数据样本聚类，并根据聚类结果，分别将第一类边界区和第二类边界区划分为多个群组；分别根据第一类边界区内数据样本至第一类正域的距离和第二类边界区内数据样本至第二类正域的距离，确定第一类边界区每个群组至第一类正域的平均距离和第二类边界区每个群组至第二类正域的平均距离，将平均距离大于距离阈值的群组标记为离群点，集合离群点作为离群集合；将数据样本量大于飞地阈值的离群点标记为飞地群组，并删除离群集合中的飞地群组，得到离群点处理结果。

公开(公告)号：CN109635638A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811284383.4

申请日：2018-10-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 张哲 ,  王念 ,  崔莉 ,  赵泽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种用于人体运动的特征提取方法及系统、识别方法及系统，包括以下步骤：采集人体运动时产生的信号数据；提取所述信号数据中的异义信息，所述异义信息包括肌肉外部运动轨迹信号数据信息和肌肉内部振动信号数据信息；针对所述异义信息进行特征提取，所述特征包括肌肉外部运动轨迹信号特征、肌肉内部振动信号特征以及组合特征，所述组合特征是指根据所述肌肉外部运动轨迹信号数据信息和所述肌肉内部振动信号数据信息获得的关联特征。