张建海
- 作品数：100 被引量：46H指数：4
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学轻工技术与工程更多>>
- 基于EEG交叉频率耦合的卒中脑功能评估装置
- 本发明公开了基于EEG交叉频率耦合的卒中脑功能评估装置。对卒中状态或健康状态被试在运动想象任务下的多通道脑电数据进行采集和预处理，提取刺激后的有效数据段；计算每个数据段的频段内以及频段间相相耦合关系；提取多尺度脑网络指标...
- 任彬张建海杨岩松朱莉孔万增
- 一种基于生物动力学的下肢膝关节主动肌肌电拟合方法
- 本发明公开了一种基于生物动力学的下肢膝关节主动肌肌电拟合方法，本发明通过角度信号和肌纤维募集模型求得意图相关肌电；再次，通过身高、体重和角度求得运动过程中产生的有用力矩，随后通过逆hill肌力模型求得肌力相关肌电；然后，...
- 戴海烽张建海施强强胡帅黄时凯马润林
- 文献传递
- 一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法
- 本发明公开了一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法，该解码方法采用多被试数据合并对抗训练运动想象分类模型，交替使用正向训练与逆向训练来训练运动想象分类模型，使模型专注于运动想象任务的特征提取，在跨时段和跨被试方...
- 孔万增赵添逸张建海朱莉
- 计算机科学与技术“创新实践”课程教学模式探索
- 高等教育的任务是培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才,随着高校改革工作的深入推进,大学生创新实践能力在人才培养中的重要意义愈加明显.本文针对杭州电子科技大学计算机科学与技术专业4个学期“创新实践”必修课程教学模式进行...
- 张建海仇建张桦许晔
- 关键词：计算机科学与技术专业教学模式
- 一种疲劳驾驶检测中的脑电信号通道选择方法被引量：1
- 2022年
- 针对传统的基于全通道脑电信号(EEG)的疲劳驾驶检测方法中存在数据冗余和硬件设施复杂的问题,提出一种基于阈值筛选的通道选择方法。首先对多个特征计算标准差等指标分别筛选出每个特征各自的理想通道;其次使用多层感知超限学习机(H-ELM)和使用粒子群优化算法(PSO)优化后的多层感知超限学习机(PSO-H-ELM)分别对理想通道的数据进行二分类,并且与全通道数据的分类结果进行对比。分别采用了2组实验数据(一组数据通过实验室的模拟驾驶设备采集,受试6人;一组数据来自于公开数据集,受试12人;两者采集设备不同)对提出的方法进行了验证。实验结果表明,对于18名受试者,使用集合经验模态分解(EEMD)所获得的有限个本征模函数(IMF)的功率谱(PSD)特征普遍能够得到较多理想通道,并且对于同一设备,理想通道的分布大致相同并且通道数较少(分别为8个和11个通道)。同时,此通道选择方法还极大提高了疲劳驾驶检测的分类准确率(18名被试在使用理想通道数据下的平均准确率达到了99.75%,比使用全通道数据的准确率提高19.36%)。此外,样本熵的理想通道与功率谱的理想通道几乎不重合,说明两种特征具有很好的互补性,两者特征结合提高了本方法的实用性,在疲劳驾驶检测的应用上具有一定参考价值。
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- 关键词：脑电信号
- 一种基于张量化高阶互注意力机制的多源域适应方法
- 本发明公开一种基于张量化高阶互注意力机制的多源域适应方法。通过共享子网络构建初级特征提取器以提取多源域数据的浅层共有特征。其次，分别构造不同源域的深层特征提取器，目标域数据分别通过这些深层特征提取器以提取与不同源域相关的...
- 孔万增金宣妤唐佳佳张建海朱莉
- 一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法
- 本发明公开了一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法。本发明采用深度学习技术对复杂水下环境进行声纳图像仿真成像。本发明打破了传统的声纳仿真技术注重底层的物理建模，在多类别、多背景的情况下存在着图像可调性差、逼真...
- 孔万增潘泽宇贾明洋张建海
- 一种基于脑眼融合的多模态视频流目标检测方法
- 本发明公开了一种基于脑眼融合的多模态视频流目标检测方法。该方法采集被试观看步复杂视频内容时的脑电数据与眼动数据，制作脑电正负样本对、眼动正负样本对，以及在通道维度拼接的脑电—眼动拼接样本。然后将正负样本对输入特征提取模型...
- 孔万增马龙杰洪晨益陈承瑞莫凯麟何秉峰张建海
- 基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法及脑机系统
- 本发明公开了基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法及脑机系统。本发明基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法，具体如下：一：n个训练人员进行运动想象；二、对步骤一获得的脑电数据分别进行预处理，并打标签。三、将训练集中各训练...
- 孔万增王鑫洋朱莉杨宇张建海
- 文献传递
- 基于超图表征的协作式运动想象解码方法及脑机系统
- 本发明公开了一种基于超图表征的协作式运动想象解码方法，包括如下步骤：S1、对事先采集好的多脑运动想象数据集进行预处理；S2、利用超图表征方法，从数据中提取个体间的交互信息；S3、将提取后得到的交互信息使进行核心特征提取以...
- 彭勇柳友洋朱莉刘日恒孔万增张建海
