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公开(公告)号：CN109758145B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811540387.4
申请日：2018-12-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于脑电信号因果关系的自动睡眠分期方法。该方法包括：使用无线脑电采集设备分别采集不同睡眠分期的多导脑电信号；对所述多导脑电信号进行数据预处理，消除所述多导脑电信号中的伪迹和噪声干扰；利用希尔伯特‑黄变换提取数据预处理后的多脑电信号中的不同频段信号；提取所述不同频段信号之间的因果特征，基于所述不同频段信号之间的因果特征利用随机森林模型对所述多导脑电信号进行分类，识别出所述多导脑电信号对应的不同睡眠分期。本发明的方法通过希尔伯特‑黄变换对非线性多导脑电信号进行时频处理，提高了信号处理的自适应性，提升了现有技术对不同睡眠分期的脑电信号识别和检测的准确率，提高了分类模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN109758145A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811540387.4
申请日：2018-12-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明提供了一种基于脑电信号因果关系的自动睡眠分期方法。该方法包括：使用无线脑电采集设备分别采集不同睡眠分期的多导脑电信号；对所述多导脑电信号进行数据预处理，消除所述多导脑电信号中的伪迹和噪声干扰；利用希尔伯特-黄变换提取数据预处理后的多脑电信号中的不同频段信号；提取所述不同频段信号之间的因果特征，基于所述不同频段信号之间的因果特征利用随机森林模型对所述多导脑电信号进行分类，识别出所述多导脑电信号对应的不同睡眠分期。本发明的方法通过希尔伯特-黄变换对非线性多导脑电信号进行时频处理，提高了信号处理的自适应性，提升了现有技术对不同睡眠分期的脑电信号识别和检测的准确率，提高了分类模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN109558436B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811305071.7
申请日：2018-11-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种基于转移熵的机场航班延误因果关系挖掘方法。该方法包括：获取多个待测机场的航班信息，对各个待测机场航班的延误时间进行聚合，生成各个待测机场的航班延误时间序列；从所述多个待测机场中选取一个目标机场，将剩余的机场作为其它机场，根据所述目标机场、其它机场的航班延误时间序列，利用转移熵计算出所述目标机场的航班延误与各个其它机场之间的航班延误的定量化因果关系。本发明的方法能够准确地提取非线性、多变量机场航班延误时间序列的因果关系，不依赖于既定模型且定量地刻画了机场航班延误的因果相关性。并且利用滑动平均窗口法进行缺失数据的补偿，在一定程度上抑制了数据缺失对因果分析的影响。
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公开(公告)号：CN109558436A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811305071.7
申请日：2018-11-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种基于转移熵的机场航班延误因果关系挖掘方法。该方法包括：获取多个待测机场的航班信息，对各个待测机场航班的延误时间进行聚合，生成各个待测机场的航班延误时间序列；从所述多个待测机场中选取一个目标机场，将剩余的机场作为其它机场，根据所述目标机场、其它机场的航班延误时间序列，利用转移熵计算出所述目标机场的航班延误与各个其它机场之间的航班延误的定量化因果关系。本发明的方法能够准确地提取非线性、多变量机场航班延误时间序列的因果关系，不依赖于既定模型且定量地刻画了机场航班延误的因果相关性。并且利用滑动平均窗口法进行缺失数据的补偿，在一定程度上抑制了数据缺失对因果分析的影响。
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