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公开(公告)号：CN119150096A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411187450.6
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及一种基于特征交叉与融合特征选择的分类方法及装置。所述方法包括：构建包括若干条语音数据及标签的数据集；从每条语音数据中提取特征数据并据此构建拼接二维矩阵；根据标签对拼接二维矩阵依次进行第一次融合特征选择、自适应特征交叉、第二次融合特征选择得到待分类数据并将待分类数据划分为训练集与测试集；所述自适应特征交叉为：若特征间线性相关系数大于阈值则先非线性变换再特征交叉，否则直接进行特征交叉；将训练集与标签输入分类学习器，得到训练好的分类学习器；将测试集输入训练好的分类学习器中得到分类结果。所述装置实现了所述方法。本发明使用两次融合特征选择，改善了特征交叉时维度爆炸问题，具有较好的分类鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119150095A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411186919.4
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F3/01
Abstract: 本发明属于数据表征以及信号分类技术领域，涉及一种人脸面部表情分类方法及系统。所述系统，包括面部生物电传感器、硬件数据滤噪模块及上位机；面部生物电传感器，用于采集面部肌电、眼电信号以及姿态数据，所述硬件数据滤噪模块用于处理肌电及眼电信号；所述方法，将数模转换后的肌电与眼电数据进行特征提取得到时域、频域及变换域特征，对特征提取得到的特征计算相关系数并判断后进行交叉与融合；再计算平均MIC后进行筛选与特征对齐，得到的选择后数据进行分类，得到表情类型。所述方法及系统依据相关系数及阈值判断再进行特征交叉及特征融合能增加显著特征的数量及类型；再经统计、筛选及对齐后分类，对比现有方法及系统识别准确率更高。
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公开(公告)号：CN118614869A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410223160.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于动作捕捉技术领域，公开了一种基于物理拓扑特性的膝关节角度预测装置及方法。所述方法，包括：采集包括肌肉电信号和惯性传感信号的膝关节测量数据，对膝关节测量数据进行滤波和归一化预处理，获得归一化膝关节测量数据；对归一化膝关节测量数据进行特征提取和特征筛选，获得膝关节特征数据；将膝关节特征数据转换为包括节点和边的图数据；将图数据输入至图神经网络，输出得到预测的膝关节角度。所述装置依托腿环，包括数据采集设备、数据预处理单元、数据特征处理单元、图数据处理单元以及图神经网络单元。所述膝关节角度预测方法提高了预测膝关节角度准确度。所述装置具有安装简便且对人体运动干扰小的优点，还能准确预测膝关节角度。
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公开(公告)号：CN117442191A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311309580.8
申请日：2023-10-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于传感器控制、健康监测与信号识别技术领域，尤其涉及一种基于阵列与分布式传感器的姿势判别与干预装置。所述装置包括阵列式及分布式传感器、分层分级特征提取单元、空时频特征提取单元、特征筛选单元、脊柱侧弯测量单元、久坐提醒判别单元、压力分布获取单元及不良坐姿判断单元；所述阵列式和分布式传感器受力产生变化信号、采集与提取特征；还分别提取分层分级与空时频特征；再经特征筛选模块得到筛选后特征，筛选后特征分别送入脊柱侧弯测量单元、压力分布获取单元与久坐提醒判别单元，依据压力分布获取单元输出的压力分布给出坐姿分类及提醒信息；脊柱侧弯测量单元给出脊柱侧弯值及警示信息；久坐提醒判别单元给出久坐提醒信息。
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