-
公开(公告)号：CN103366224B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201310293407.3
申请日：2013-07-15
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明公开了一种基于公交网络的乘客需求预测系统和方法，该方法综合考虑非均匀性、突发性和周期性等因素，通过随时间变化的泊松模型，加权时间变化的泊松模型，综合自回归移动平均模型等预测模型和基于滑动窗口的整合框架最终得到公交网络中的乘客需求预测。本发明预测得到的乘客需求量能够为乘客提供更加便捷舒适的公交出行环境，如减少乘客的等车时间、避免公交车过度拥挤或者过度松散的情况。
-
公开(公告)号：CN108962393A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810451719.5
申请日：2018-05-12
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩图神经网络的自动心律失常分析方法，它包括：两种采样方式生成多通道心电图样本；所得600维心电信号沿第二个维度拼接，原始心电信号为两导联时，等效为4*600*1维心电信号样本，将四个通道的输入信号输入到合并层中合并，输出600*4维信号。在合并层单元和卷积层单元间有图像编码层用于将心电信号由一维编码为二维图像。图像编码层后串联三层卷积层单元；卷积层单元包括使用二维卷积提取二维心电信号编码图片特征的卷积层以及依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；串联一个激励单元为softmax的全连接层；输出；学习深度神经网络的参数，对样本进行自动识别；解决了现有心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求的问题。
-
公开(公告)号：CN105137498B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510594047.X
申请日：2015-09-17
申请人： 鲁东大学
IPC分类号： G01V3/38
摘要： 本发明涉及一种基于特征融合的地下目标探测识别系统及方法。所述方法包括检测与采集探地雷达的回波信号；对采集的回波信号进行预处理；对经预处理的回波信号进行增强处理；提取经增强处理的回波信号的时域特征和小波包能谱特征，并对经增强处理的回波信号进行Welch功率谱估计及高阶谱分析，分别得到Welch功率谱和高阶谱；对回波信号的时域特征、小波包能谱特征、Welch功率谱和高阶谱进行融合；对融合的四类信号特征通过小波神经网络进行目标识别；输出目标识别后的结果。本发明基于多特征信息融合进行地下目标的综合探测识别，可有效地实现对不同形状和材质的地下目标体进行识别，识别准确度高。
-
公开(公告)号：CN105139428A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510490354.3
申请日：2015-08-11
申请人： 鲁东大学
IPC分类号： G06T7/40
摘要： 本发明涉及一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法，包括以下步骤：输入一幅彩色图像；将彩色图像中每一个像素点的颜色信息用纯四元数表示，得到一个纯四元数矩阵用于表示彩色图像；寻找每一个特征点的主方向；沿着每一个特征点的主方向，以特征点为中心形成一个矩形区域，计算每一个特征点的特征向量；将每一个特征点的特征向量转换成纯四元数范数的特征向量，从而实现基于四元数的彩色图像SURF特征描述。本发明一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法，能够对彩色图像特征进行描述。
-
公开(公告)号：CN114420211A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210310706.2
申请日：2022-03-28
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于注意力机制的RNA‑蛋白质结合位点预测方法，其中包括卷积神经网络、残差神经网络、注意力机制和RNA序列数据处理等技术，旨在提高深度学习模型对RNA‑蛋白质结合位点的预测性能。首先，使用长度为101和501个核苷酸长度的窗口分别处理RNA序列；其次，把处理好的2个RNA序列通过单热编码方式编码成2个矩阵，使用每个单热编码矩阵训练一个深度学习模型，并保存训练好的模型用于预测；最后，将需要预测的RNA序列经过处理并转化为2个单热编码矩阵，分别输入保存好的2个模型中得到2个预测概率，取2个模型预测概率的平均值作为预测结果。
-
公开(公告)号：CN108937912B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810451728.4
申请日：2018-05-12
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的自动心律失常分析方法，它包括：三种采样方式生成多通道心电图样本；所得的600维心电信号沿第二个维度拼接，心电信号由600*1维扩增为600*3维，输入多个依次串联的卷积层单元和LSTM层单元，卷积层单元和LSTM层单元间有attention层；卷积层单元包括一个使用一维卷积的卷积层以及该卷积层输出端依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；所述卷积层，用于提取一维心电信号的特征；LSTM层单元的输出串联一个激励单元为softmax的全连接层；输出；学习深度神经网络的参数，对样本进行自动识别；解决了现有心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求的问题。
-
公开(公告)号：CN111907910A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010884553.3
申请日：2020-08-28
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明公开了一种便于调节的计算机物联网信号线固定收纳装置，包括收纳箱体、收纳箱盖、提手、拉动把手，所述收纳箱体的前端安装有开合机构，所述开合机构包括第一通孔，所述第一通孔开设在收纳箱体的前端表面靠顶端处，所述第一通孔的内部设置有按钮，所述按钮的顶端固定设置有第一限位块，所述按钮的后端表面设置为与按钮的顶端表面夹角呈度的斜面；所述收纳箱体的前端内部开设有空槽，所述空槽的后端表面活动设置有移动块，所述移动块的底端表面固定设置有弹簧，通过设计了安装在第一通孔内部的按钮和安装在空槽内部的移动块以及开设在收纳箱盖底端的插孔，便于通过按动按钮来推动第一通孔，从而实现方便打开和关闭收纳箱盖。
-
公开(公告)号：CN107145847B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710283958.X
申请日：2017-04-26
申请人： 鲁东大学
摘要： 本发明公开了基于中心字典的遥感图像识别方法，它包括：在大量遥感图像中挖掘信息和识别遥感图像；所述的在大量遥感图像中挖掘信息包括提取训练集遥感图像的底层特征、建立训练集遥感图像的中心字典、提取训练集遥感图像的编码特征、执行逻辑正则回归分类器训练算法，所述的大量遥感图像的数量M大于500；所述的识别遥感图像包括提取待识别遥感图像底层特征、利用中心字典提取待识别遥感图像的编码特征、执行逻辑回归识别算法。使用中心字典对遥感图像进行稀疏编码特征，使用装置自动生成的中心字典对遥感图像进行编码，解决了特征袋采用稀疏字典或K均值聚类字典需要对样本进行线性组合计算，导致图像元素失真问题，显著提高了识别精度。
-
公开(公告)号：CN106998126B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710292416.9
申请日：2017-04-28
申请人： 鲁东大学
IPC分类号： H02K41/03
摘要： 本发明公开了一种横向磁通磁场调制式直线电机，包括：初级和次级；两个次级呈“C”型形状、镜像设置，“C”型形状的内侧三面等距分布着次级槽和次级齿，初、次级间存在三面气隙；初级包括两个相同的初级铁心和连接两个初级铁心的连接梁，初级铁心的上面、下面以及和连接梁反向的面均设有等距分布的相同的凸极齿；凸极齿靠近气隙端开有等距的虚齿；凸极齿上绕有电枢绕组；相邻电枢绕组首尾相连，且上面的凸极齿的电枢绕组绕制方向与下面的凸极齿的电枢绕组绕制方向相反，和连接梁反向的面上的凸极齿的电枢绕组绕制方向与下面的凸极齿的电枢绕组绕制方向相同，三个面上的凸极齿的电枢绕组相互串联形成一相绕组；凸极齿靠近气隙端设有永磁体。
-
公开(公告)号：CN110141245A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910538632.6
申请日：2019-06-20
申请人： 鲁东大学
IPC分类号： A61B5/117 , A61B5/0402 , A61B5/0456 , A61B5/00
摘要： 一种心电图特征向量提取方法，它包括：1）导入数据；2）去除心电信号的噪声；对数组变量S内每一个数组执行小波分解重构算法，结果存储为数组变量S1；3）提取R波；4）构建特征；5）对样本进行自动识别；6）输出分类结果a；与现有技术相比，本发明的优势是：本发明截取R波顶点前后1.2秒信号进行识别，有效减小了身份识别需要的信号采集时间。本方法中对训练集采用k-means聚类，原理比较简单，实现很容易，收敛速度快。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
56 条记录 (耗时 0.024 秒)
