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公开(公告)号：CN119885205A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510041633.5
申请日：2025-01-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F21/57 , G06F11/3668
Abstract: 本发明公开了一种面向AI移动应用的自动化模糊测试方法，属于智能设备安全技术领域，包括对AI移动应用进行分类，对每个类型生成一危险或禁止问题集，并制作一适用于所有危险或禁止问题集的通用越狱场景模板；获取一AI移动应用，识别潜在AI入口；确认潜在AI入口是否为AI入口；得到该AI入口对应AI移动应用的类型；结合类型对应的危险或禁止问题集和通用越狱场景模板，生成攻击问题，攻击AI移动应用得到生成信息，并用大语言模型判断是否存在安全漏洞。本发明首次提供了全自动方法来检测AI移动应用中的安全漏洞问题，不仅能提升测试效率和测试充分性、还能提高移动应用的健壮性和可靠性。可广泛应用于AI移动应用自动化安全测试领域。
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公开(公告)号：CN114052750B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111579890.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准模板肌电分解的脑肌信息传递规律提取方法。首先，安排受试者执行相应动作记录下同步的肌电信号和脑电信号。通过小波去噪先对sEMG信号完成预处理，再利用先验知识而总结提出的模板进行模板匹配，将肌电信号中的波形按照模板匹配的规则进行剥离MUAP进行分解。接着对分解出的信号序列分别提取MUAP数量、MUAP波幅、MUAP瞬时传导速度特征，构建肌电特征与同步脑电信号之间的实时变化关系图谱，显示在同一动作下脑肌电信号间的信息传递规律。本发明可以更为细化精确的找出脑肌间的信息传递方式，让所提取的特征更为敏感的响应每一次同步脑电的变化，这样可以更好地探究脑肌的信号变化规律率。
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公开(公告)号：CN114027857B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111578460.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号测量运动能力的方法。本发明使用脑功能网络和样本熵，分别检验在伪刺激和两种刺激范式下被试的不同复杂性和功能连通性，并提取脑网络特征和非线性动力学特征。此外，利用共空间模式算法分析了脑电信号的空间特征，并将其输入支持向量机模型中进行分类识别，以此评估运动康复的效果。本发明提高了关于经颅直流电刺激对运动康复评估的准确性和科学性。
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公开(公告)号：CN114176609A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111624138.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的卒中严重程度分类预测模型建立方法。首先，在实验过程中记录了受试者的脑电信号。对脑电信号进行预处理。然后通过方差分析筛选delta频带相对功率、theta频带相对功率、alpha频带相对功率、beta频带相对功率、delta频带相对功率与alpha频带相对功率之比、较慢频率相对功率与较快相对功率之比、大脑对称指数中的特征值。最后使用机器学习构建模型来区分卒中严重程度。本发明提出了以方差分析为基础筛选特征值，搭配机器学习输出正确率的方法构建卒中严重程度分类方法。本发明提供的模型，根据正常人以及不同卒中严重程度患者脑电提取的特征值，能够更加有效的区分卒中严重程度。
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公开(公告)号：CN114259242B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111611263.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间尺度传递谱熵的功能性皮质肌肉耦合分析方法。首先，在实验过程中采集受试者的脑电信号和上肢相关肌肉的肌电信号。然后对脑电信号和肌电信号去除伪影，去噪，滤波处理。计算处理后的脑电信号和肌电信号之间的多时间尺度传递谱熵以及尺度为s时，特定频段内的显著性面积值。然后分析双侧运动区的脑电信号与指浅屈肌的肌电信号之间的功能性皮质肌肉耦合。本发明的多时间尺度传递谱熵不仅抑制了虚假耦合，而且还描述了局部频段内的信息传递。此外，多时间尺度传递谱熵为研究功能性皮质肌肉耦合的多尺度特性提供了新的视角，而且可以更好的分析功能性皮质肌肉耦合的耦合强度、信息流、局部频带等特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114027857A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111578460.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号测量运动能力的方法。本发明使用脑功能网络和样本熵，分别检验在伪刺激和两种刺激范式下被试的不同复杂性和功能连通性，并提取脑网络特征和非线性动力学特征。此外，利用共空间模式算法分析了脑电信号的空间特征，并将其输入支持向量机模型中进行分类识别，以此评估运动康复的效果。本发明提高了关于经颅直流电刺激对运动康复评估的准确性和科学性。
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公开(公告)号：CN114259242A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111611263.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间尺度传递谱熵的功能性皮质肌肉耦合分析方法。首先，在实验过程中采集受试者的脑电信号和上肢相关肌肉的肌电信号。然后对脑电信号和肌电信号去除伪影，去噪，滤波处理。计算处理后的脑电信号和肌电信号之间的多时间尺度传递谱熵以及尺度为s时，特定频段内的显著性面积值。然后分析双侧运动区的脑电信号与指浅屈肌的肌电信号之间的功能性皮质肌肉耦合。本发明的多时间尺度传递谱熵不仅抑制了虚假耦合，而且还描述了局部频段内的信息传递。此外，多时间尺度传递谱熵为研究功能性皮质肌肉耦合的多尺度特性提供了新的视角，而且可以更好的分析功能性皮质肌肉耦合的耦合强度、信息流、局部频带等特性。
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公开(公告)号：CN114052751A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111579894.0
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑肌电的运动功能皮层肌肉耦合方法。本发明首先，通过传递熵计算脑电与肌电两两通道之间的耦合值，构建传递熵连接矩阵；其次将传递熵矩阵的每个边作为一个特征，设置标签，构建成数据集D；然后通过Relief‑F算法对数据集D进行特征提取，同时将提取的特征可视化，分析每个动作之间皮层与肌肉耦合差异；将选择的特征整合成一个新的数据集D1，输入SVM和LR分类器进行动作识别对提取特征的有效性进行验证。
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公开(公告)号：CN114052750A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111579890.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准模板肌电分解的脑肌信息传递规律提取方法。首先，安排受试者执行相应动作记录下同步的肌电信号和脑电信号。通过小波去噪先对sEMG信号完成预处理，再利用先验知识而总结提出的模板进行模板匹配，将肌电信号中的波形按照模板匹配的规则进行剥离MUAP进行分解。接着对分解出的信号序列分别提取MUAP数量、MUAP波幅、MUAP瞬时传导速度特征，构建肌电特征与同步脑电信号之间的实时变化关系图谱，显示在同一动作下脑肌电信号间的信息传递规律。本发明可以更为细化精确的找出脑肌间的信息传递方式，让所提取的特征更为敏感的响应每一次同步脑电的变化，这样可以更好地探究脑肌的信号变化规律率。
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公开(公告)号：CN207090483U
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201721031321.3
申请日：2017-08-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种点取菜装置，包括机架、滑杆传送机构、机械手臂机构、补菜机构、传送带机动机构、位置辨识模块、控制模块；机架上平行并排均匀设置若干补菜机构；位置辨识模块由若干磁控开关组成，磁控开关的磁感应触头布置在相邻两个补菜机构之间，磁铁安装在滑杆传送机构上；滑杆传送机构设置在机架上，机械手臂机构设置在滑杆传送机构上，滑杆传送机构驱动机械手臂机构移动到指定位置；滑杆传送机构、机械手臂机构、传送带机动机构、补菜机构以及位置辨识模块均与控制模块相连。整个点取菜装置通过滑杆传送机构、机械手臂机构、补菜机构以及送带机动机构的配合高效完成对菜品的运送，从而让整个点取菜过程变得高效且省力。
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