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公开(公告)号：CN102904885A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210363891.8
申请日：2012-09-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种多身份认证复合方法，可应用于身份认证、办公自动化等领域。具体包括采集合法认证对象的身份认证信息，计算并保存特征信息矩阵，采集未知的待认证对象J的身份认证信息，计算待认证对象J的单身份认证概率，单身份认证信息特征判定，计算多身份认证信息特征复合判定量，多身份认证信息特征复合判定，该方法可以解决单一身份认证方法精度有限、适用范围有限的问题，以及应用过程中大范围部署问题和专业的办公业务流程带来的大量工作量问题，达到了提升单一认证准确率并扩展了单一身份认证的适用性的技术效果。
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公开(公告)号：CN103310109B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310251851.9
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于医学信息处理技术领域，公开了一种患者随访提醒周期自适应调整方法，包括：步骤一，采集患者随访数据；步骤二，建立患者随访系统；步骤三，更新随访管理系统数据。本发明以多维纵向检测指标为输入，以生存质量评分为输出，建立变系数模型，对生存质量评分进行预测，根据生存质量评分的变化情况来相应调整随访周期的长短，最终输出患者下次应到访的时间。与仅利用单次诊疗数据的方案对比，本发明能更好地利用随访数据间的互相关性对患者随访时间进行预测，并为医生提供诊疗辅助。本发明能够根据患者病情的发展情况，通过自适应算法动态地调整随访方案，降低不必要的医疗成本，同时可为患者及医生提供病情跟踪等服务。
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公开(公告)号：CN102904885B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210363891.8
申请日：2012-09-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种多身份认证复合方法，可应用于身份认证、办公自动化等领域。具体包括采集合法认证对象的身份认证信息，计算并保存特征信息矩阵，采集未知的待认证对象J的身份认证信息，计算待认证对象J的单身份认证概率，单身份认证信息特征判定，计算多身份认证信息特征复合判定量，多身份认证信息特征复合判定，该方法可以解决单一身份认证方法精度有限、适用范围有限的问题，以及应用过程中大范围部署问题和专业的办公业务流程带来的大量工作量问题，达到了提升单一认证准确率并扩展了单一身份认证的适用性的技术效果。
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公开(公告)号：CN103499920B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201310393336.4
申请日：2013-09-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 向量时间序列预测专家模糊变比控制参数优化方法和系统，可应用到控制、决策、人工智能等领域。本发明方案：（1）根据控制系统各状态和输出的时间序列采用向量时间序列预测方法预测输出作为控制参数在线优化整定的输入，（2）采用专家规则表或模糊控制器预测控制参数在线优化整定的变比值进而在线优化整定控制参数，（3）将上述两点结合经典的控制方法形成了向量时间序列预测专家模糊变比控制参数优化方法，进一步设计具体的装置、链接关系并构成了系统。本发明使得控制器参数可以根据工作环境的差异和不确定性进行在线优化整定控制参数，控制系统可以对于环境的各种突发性变化进行应对，动态性能和抗扰性能、静态性能提高；克服了超调。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103499920A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310393336.4
申请日：2013-09-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 向量时间序列预测专家模糊变比控制参数优化方法和系统，可应用到控制、决策、人工智能等领域。本发明方案：（1）根据控制系统各状态和输出的时间序列采用向量时间序列预测方法预测输出作为控制参数在线优化整定的输入，（2）采用专家规则表或模糊控制器预测控制参数在线优化整定的变比值进而在线优化整定控制参数，（3）将上述两点结合经典的控制方法形成了向量时间序列预测专家模糊变比控制参数优化方法，进一步设计具体的装置、链接关系并构成了系统。本发明使得控制器参数可以根据工作环境的差异和不确定性进行在线优化整定控制参数，控制系统可以对于环境的各种突发性变化进行应对，动态性能和抗扰性能、静态性能提高；克服了超调。
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公开(公告)号：CN103310109A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310251851.9
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于医学信息处理技术领域，公开了一种患者随访提醒周期自适应调整方法，包括：步骤一，采集患者随访数据；步骤二，建立患者随访系统；步骤三，更新随访管理系统数据。本发明以多维纵向检测指标为输入，以生存质量评分为输出，建立变系数模型，对生存质量评分进行预测，根据生存质量评分的变化情况来相应调整随访周期的长短，最终输出患者下次应到访的时间。与仅利用单次诊疗数据的方案对比，本发明能更好地利用随访数据间的互相关性对患者随访时间进行预测，并为医生提供诊疗辅助。本发明能够根据患者病情的发展情况，通过自适应算法动态地调整随访方案，降低不必要的医疗成本，同时可为患者及医生提供病情跟踪等服务。
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公开(公告)号：CN102122133B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110023943.2
申请日：2011-01-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统及方法，可应用到经济管理异常检测、图像识别分析、视频检索、音频检索、信号异常检测、安全检测等领域。该系统包括采集装置、变送装置、A/D转换装置、自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类处理机、显示交互装置、异常报警装置、异常处理装置七个部分构成。自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统的异常检测故障诊断分类对象是待检测系统自适应小波神经网络对样本可以自动建立自适应机制，通过小波变换多尺度分析能有效提取信号的特征信息，并能够得到更加准确的异常检测、故障诊断定位结果。采用该方法的装置具有通用性，在上述应用领域中准确度高，可实时监控，而且成本低。
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公开(公告)号：CN102122133A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110023943.2
申请日：2011-01-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统及方法，可应用到经济管理异常检测、图像识别分析、视频检索、音频检索、信号异常检测、安全检测等领域。该系统包括采集装置、变送装置、A/D转换装置、自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类处理机、显示交互装置、异常报警装置、异常处理装置七个部分构成。自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统的异常检测故障诊断分类对象是待检测系统自适应小波神经网络对样本可以自动建立自适应机制，通过小波变换多尺度分析能有效提取信号的特征信息，并能够得到更加准确的异常检测、故障诊断定位结果。采用该方法的装置具有通用性，在上述应用领域中准确度高，可实时监控，而且成本低。
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公开(公告)号：CN202119467U
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201120150280.6
申请日：2011-05-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本实用新型是一种自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统，可应用到经济管理异常检测、图像识别分析、视频检索、音频检索、信号异常检测、安全检测等领域。该系统包括采集装置、变送装置、A/D转换装置、自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类处理机、显示交互装置、异常报警装置、异常处理装置七个部分构成。自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统的异常检测故障诊断分类对象是待检测系统自适应小波神经网络对样本可以自动建立自适应机制，通过小波变换多尺度分析能有效提取信号的特征信息，并能够得到更加准确的异常检测、故障诊断定位结果。采用本装置具有通用性，在上述应用领域中准确度高，可实时监控，而且成本低。
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