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公开(公告)号：CN115844422B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211490284.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明属于信号处理领域，具体涉及一种神经元锋电位分类方法，包括获取原始锋电位信号，对获取的锋电位信号进行预处理；由启发自适应阈值将预处理后的数据集进行锋电位检测，得到锋电位信号数据集；将锋电位数据由主成分分析法降维，得到特征值和特征向量，并把锋电位点映射到特征向量构建的特征空间中；把特征值和锋电位数据作为K均值聚类的输入，不断进行迭代使聚类中心不再变化的同时保证每个样本到其所属的类中心距离最近，得到分类结果；本发明在提高检测准确率的基础上提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN114462455A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210140934.X
申请日：2022-02-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于计算模型的帕金森状态下闭环DBS刺激效果评价指标计算方法，属于数字医疗仪器领域。该方法包括：S1：信号采集：基于计算模型采集LFP信号；S2：信号预处理：对LFP信号进行滤波及降采样；S3：时域分割：将β爆发从预处理后的LFP信号中分离出来；S4：统计分析：根据步骤S3得到的β爆发持续时间长短进行统计分析，并进行长振荡与短振荡的二分类；S5：量化：将步骤S4得到的二分类结果进行量化，获得闭环DBS刺激效果的评价指标。本发明使得基于模型的闭环DBS刺激效果评估更加全面，更具有可靠性。
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公开(公告)号：CN105221282B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510529105.0
申请日：2015-08-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F02D45/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于线性模型和滑模控制器的HCCI发动机燃烧正时控制方法。根据离散非线性模型选择多元线性回归方法对状态方程的各个参数进行拟合，得到线性离散系统的状态方程。利用BP神经网络设计了黑箱模型对线性后的模型进行误差的修正。黑箱模型以HCCI发动机线性模型预测得到的燃烧正时进气歧管温度Tman、进气歧管压力Pman和燃油当量比φ为输入，修正后的燃烧正时θCA50为输出。利用该黑箱模型和实际HCCI发动机的理想燃烧正时信号通过二分查找方法查找得到对应线性模型的理想燃烧正时信号并利用该理想燃烧正时信号以及线性化后的模型，设计了带卡尔曼滤波器的离散滑模控制器。本发明保证线性模型预测燃烧正时的精度和燃烧正时跟踪理想输入的快速准确性。
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公开(公告)号：CN104696080B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410603657.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，采用扩张状态观测器，根据节气门的实际开度θ(x1)对节气门开度变化量x2进行估计，得到节气门开度变化量的估计值 通过李雅普洛夫稳定性定理结合滑模控制和BP神经网络得到智能双积分滑模控制律及扰动自适应律，对电子节气门开度进行控制并对扰动进行补偿；通过BP神经网络对智能双积分滑模控制器参数进行自适应设计，BP神经网络的输入为节气门实际开度与期望开度的误差e和误差变化 BP神经网络的输出分别作为控制增益kd，kp，ki；通过智能双积分滑模控制器输出控制输入电压u控制电子节气门的直流电机对电子节气门的开度进行控制。本发明确保了电子节气门跟踪期望输入的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462455B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210140934.X
申请日：2022-02-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/70 , G16H20/40 , G16H50/50 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于计算模型的帕金森状态下闭环DBS刺激效果评价指标计算方法，属于数字医疗仪器领域。该方法包括：S1：信号采集：基于计算模型采集LFP信号；S2：信号预处理：对LFP信号进行滤波及降采样；S3：时域分割：将β爆发从预处理后的LFP信号中分离出来；S4：统计分析：根据步骤S3得到的β爆发持续时间长短进行统计分析，并进行长振荡与短振荡的二分类；S5：量化：将步骤S4得到的二分类结果进行量化，获得闭环DBS刺激效果的评价指标。本发明使得基于模型的闭环DBS刺激效果评估更加全面，更具有可靠性。
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公开(公告)号：CN115844422A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211490284.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明属于信号处理领域，具体涉及一种神经元锋电位分类方法，包括获取原始锋电位信号，对获取的锋电位信号进行预处理；由启发自适应阈值将预处理后的数据集进行锋电位检测，得到锋电位信号数据集；将锋电位数据由主成分分析法降维，得到特征值和特征向量，并把锋电位点映射到特征向量构建的特征空间中；把特征值和锋电位数据作为K均值聚类的输入，不断进行迭代使聚类中心不再变化的同时保证每个样本到其所属的类中心距离最近，得到分类结果；本发明在提高检测准确率的基础上提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN104656443A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410848404.6
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的HCCI发动机点火正时自适应PID控制方法，涉及汽车电子控制技术领域。该方法通过控制排气门关闭角度θEVC和进气门开启角度θIVO来实现负阀重叠(NVO)，进而控制HCCI的点火正时，使其燃料燃烧50％时的曲轴转角θCA50在上止点前(bTDC)3°～8°。该控制器的结构采用PID形式，其中，PID的参数由BP神经网络进行自适应调节并提供。BP神经网络的输入为期望θCA50和实际θCA50的误差e和误差变化率输出为kp、ki和kd三个控制参数。通过调节控制参数，本发明所提方法能够很好地克服系统运行中出现的扰动、参数时变及其他不确定因素等问题，因此，具有更强的抗干扰能力和更好的鲁棒性，控制效果更佳。
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公开(公告)号：CN101619984A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200910104460.8
申请日：2009-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于颜色路标的移动机器人视觉导航方法，涉及智能控制领域。本发明设计了带有两个不同颜色环的圆柱体作为机器人视觉导航的路标，在HSI(HSI：Hue，Saturation，Intensity，色调，饱和度，亮度)颜色空间下，以H为主阈值，I为辅助阈值的阈值分割法和基于S分量边缘点数量统计的分割法相结合，有效地实现了彩色路标的分割；通过色环的图像信息，实现了机器人对路标的识别和对准技术。引入改进的灰度相关匹配法，优化了两色环中心垂直距离值。通过建立机器人坐标系和路标的成像模型，得到了路标的全局坐标，并最终引入粒子群算法对其优化。建立数学模型，完成了基于路标的机器人视觉重定位。
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公开(公告)号：CN118828700A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410808644.7
申请日：2024-06-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动边缘计算领域，涉及一种MEC网络中的任务卸载与资源分配方法，包括：构建系统模型；根据系统模型构建任务卸载模型和资源分配模型；基于任务卸载模型和资源分配模型，以最小化MU的任务执行的总成本构建联合优化问题；将联合优化问题转化为马尔科夫决策过程，得到状态空间、动作空间以及奖励函数；根据状态空间、动作空间以及奖励函数利用深度强化学习算法和差分进化算法求解联合优化问题，得到最优任务卸载决策和资源分配决策；本发明基于深度强化学习模型，利用噪声保序量化方法求解任务卸载子问题，利用差分进化算法求解资源分配子问题，实现了更加准确的任务卸载和资源分配。
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