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公开(公告)号：CN101101511A
公开(公告)日：2008-01-09
申请号：CN200710070012.1
申请日：2007-07-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及脑机交互中的微弱头皮脑电信号的复原方法。现有的技术在当噪声增强、脑电信号微弱时，很难恢复头皮脑电信号。本发明步骤包括：(1)将检测到的头皮脑电信号转换为数字脑电信号序列，作为系统的输入信号进行处理得到恢复后的信号；(2)在输入脑电信号可以从次阈值信号转换为超阈值信号下，获得系统势垒高度对应的所有系统参数；(3)在步骤(2)范围内选择系统参数，使得数字脑电信号序列满足正负波形概率相等的要求；(4)以数字脑电信号序列的均值作为阈值对系统处理结果进行判别。本发明方法更有利于微弱脑电信号的检测和估计，可以通过系统输出信号的变化来实现信号的复原，复原结果更加接近于原信号。
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公开(公告)号：CN101030298A
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200710067693.6
申请日：2007-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种对医学图像图像增强处理方法。现存图像增强技术都是以特征尺寸为基础，存在一定的缺陷。本发明方法步骤包括：将医学图像分解成金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合；对分解得出的分层系数做调整，包括增强每层图像整体的对比度和增强细节层次图像局部区域的对比度；将调整系数后的各个细节层次图像再合成原图像增强后的图像。本发明提出的多尺度对比度增强方法是一种非常有效的医学图像增强方法，任意大小的低对比度区域可见度都可以得到较大的提高，且不会产生谷粒效应。本发明方法可以较好的满足人眼视觉主观要求，增强效果优于传统单一尺度方法，且运算时间短。
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公开(公告)号：CN114862612B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210494493.3
申请日：2022-05-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了的一种基于Bagging改进的矿井内数据预处理方法。该方法通过多个传感器采集到多组采掘参数与矿井沉降值，通过训练集抽取多个训练子集，并分别建立多个子模型；记录训练集所有数据分别在多个子模型的抽取权重，并计算在多个子模型的误差；根据该误差，计算每组数据在所有子模型中的平均误差；将平均误差按照降序排列，取较大的几组数据为异常数据；利用测试集数据对权重更新前后的训练集所建模型进行测试；如果测试集误差较权重更新前降低，则使用新的训练集返回开始进行循环，否则返回异常数据。本发明在集成学习Bagging的基础上对采集到的数据进行了异常辨识，有效的对矿井内数据进行了预处理。
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公开(公告)号：CN116843702A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310822847.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于监督器改进U‑Net分割网络的肺结节检测方法及系统。本发明根据已有分割模型与生成式对抗网络的基本思想相结合，在传统的训练网络中仅对比网络输出与真实标签之间的不同用以反向传播调整网络参数，本申请结合判别网络为分割网络提供了反向传播的另一条途径，利用更高维度的信息，辨别输入输出的匹配程度，为分割模型的参数优化提供更多元的方式。本发明在原有的U‑Net分割模型基础上添加监督器，从而使分割模型输出的分割图更加合理，其分割结果与CT样本输入匹配度更高，分割准确率更高假阳性率更低。
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公开(公告)号：CN114708712A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210344094.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法。本发明先利用两个过程变量历史数据分别构造标称信度分布表，然后两个过程变量的实时样本分别在线激活对应的标称信度得到每一时刻下的报警置信度，再利用报警置信度区间型融合规则对这两个报警置信度进行动态融合，得到每一时刻的报警证据，基于报警准则判定是否发出报警，这种基于报警置信度区间型融合规则的报警过程可以有效的降低报警器的误报率和漏报率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528664A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210172214.1
申请日：2022-02-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于正态云模型区间证据融合的电机轴系故障风险模式辨识方法。该方法基于对故障典型数据的分析，构建各种故障样板模式的云模型；根据在线监测电机轴系不同故障特征下的数据，构建故障待检模式云模型；将待检模式与各种故障样板模式的云模型进行匹配，获得该待检模式对不同故障样板模式的匹配度区间；对获取的匹配度区间进行归一化得到用于融合的区间证据；对区间证据进行融合，并依据一定的辨识准则，进行故障风险模式判定。本发明利用正态云模型描述客观对象模糊性和随机性的优势，通过构建待检模式以及故障样板模式的云模型以获得更为精准的区间证据，使得基于区间证据融合所获得的故障风险模式辨识结果更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN107805294A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711227441.5
申请日：2017-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: C08F292/00 , C08F220/32 , C08F220/56 , C08F220/06 , C08F220/36 , H01F1/00 , B01J20/26 , B01J20/30 , B01J20/28
Abstract: 本发明公开了一种光敏型磁性纳米粒子的制备方法及其应用。将表面含有可聚合双键基团的SiO2包覆的Fe3O4纳米粒子分散在溶剂中，温度调节至40-80℃，在惰性气体的保护下加入光敏感单体、亲水性单体和引发剂，反应2-24h后得到表面浸润性可控的光敏型磁性纳米粒子。本发明制备过程简单，只需要通过可见光与紫外光的切换照射，就可以实现磁性粒子浸润性在两亲性与亲水性之间转换，从而控制磁性粒子在乳化油滴表面的吸附与脱附，进而使磁性粒子表现出优异的乳化油水分离性能以及便捷环保的循环使用性能。
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公开(公告)号：CN101030297A
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200710067692.1
申请日：2007-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种图像纹理分割方法。本发明方法步骤包括：采用矩不变的自动门限法对图象进行二值化；利用Hilbert曲线对纹理图像进行扫描，使二维的图像信息转换成一维序列；对一维序列进行进行加窗处理后，提取KC复杂性纹理特征和C0复杂性纹理特征，得到描述纹理复杂性特征的一个4维特征向量；采用支持向量机方法，得到纹理分割后的图像。本发明方法从非线性学领域的角度描述了纹理图像的复杂性，揭示了纹理图像的混沌特性，实现了复杂性测度的纹理图像分割。与之前的方法相比其分割效果相当的情况下，其鲁棒性和分割速度大大提高。
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公开(公告)号：CN1789984A
公开(公告)日：2006-06-21
申请号：CN200510061995.3
申请日：2005-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/78
Abstract: 本发明公开了一种用于氢离子识别的光化学复合敏感膜的制备方法。方法的步骤如下：1)首先将55克丙烯酰胺溶于20－30毫升蒸馏水中，进行过滤，然后将过滤后的液体冷却至室温，再进行抽滤，待其结晶并自然晾干后，真空干燥，得到纯丙烯酰胺；2)把10克纯丙烯酰胺、0.04－0.05克的过硫酸铵、0.15－0.25克的N，N亚甲基丙烯酰胺、0.01－0.012克的亚甲酚紫、0.02－0.022克的溴酚兰溶于蒸馏水中，用氮气去氧并逐步加温，得到基于亚甲酚紫和溴酚兰的H+离子敏感聚合物；3)使用高速离心机旋转将上述聚合物形成光化学复合敏感膜。本发明工艺简单、成本低，制备的敏感膜响应速度、温度特性、重复性好。能有效扩大对氢离子的敏感范围，可用于制造氢离子光化学传感器的识别器的敏感部分。
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公开(公告)号：CN102813514A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210314697.0
申请日：2012-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种基于对称导极的脑电信号分析方法。现有的脑电信号分析方法取单一导极来分析脑电，不能完全分析脑电信号中所包含的信息；另外不同脑区在同一时刻的活跃程度并不相同，所得脑电信号的幅度大小有差异，由此得到的特征值不具有可比性，则不能反映出不同脑区的脑活动是否存在差异。本发明利用脑结构的对称性，将大脑左右侧对应位置导极上获取的特征参数做比值，然后以该比值作为新的特征参数，从而来比较不同位置上该参数是否存在差异性。因为脑结构的对称性，那么大脑左右侧对应位置上导极获取的脑电信号具有极大的相似性。以比值来量化脑电信号的特征，由此获得的数据才存在可比性，对应的结果才具有良好的可靠性。
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