潘礼正
- 作品数：74 被引量：108H指数：6
- 供职机构：常州大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信机械工程更多>>
- 二分粒度聚类和KELM的全景图像火焰识别研究被引量：1
- 2021年
- 针对现有灭火机器人视觉系统的窄视野且检测结果受光照变化干扰的问题,提出了一种应用于大视角全景图像火焰识别且抗光照变化干扰的二分粒度聚类优化的核极限学习机方法。首先,对全景图像建立抗光照变化干扰的颜色模型;然后在该颜色模型下利用经过二分和粒度思想改进的K-means聚类算法分割疑似火焰区域与非火区域;最终提取疑似火焰区域的颜色分量等特征参数作为输入向量来训练核极限学习机(KELM)分类器以提取火焰区域。经仿真研究证明,该算法能快速准确识别全景火焰图像,对光照变化具有良好的鲁棒性,且通用性强。
- 段锁林任云婷潘礼正王一凡
- 关键词：聚类分析粒度计算
- 一种握把式多功能手腕运动康复机器人
- 本发明涉及一种握把式多功能手腕运动康复机器人，包括手指康复组件、腕部康复组件和机架组件；手指康复组件通过齿轮组实现由一个电机驱动传动轴控制手指进行两种运动模式的康复训练，即单个手指独立背伸/掌屈运动和五指协同背伸/掌屈运...
- 潘礼正闵云霄史先传石旻弘任春雨代丽君
- 一种融合稀疏学习和二分法的情绪状态特征选择优化方法
- 本发明公开了一种融合稀疏学习和二分法的情绪状态特征选择优化方法，包括获取特征集，并作归一化处理，所述特征集根据预处理生理信号特性，进行特征提取，初步筛选出表征效果好的单特征组建；利用稀疏学习算法，通过最小范数最小二乘方法...
- 潘礼正王顺超丁忆赵路
- 一种腕部功能康复训练机
- 本发明涉及一种腕部功能康复训练机，包括机械本体和控制系统。机械本体包括腕关节屈伸及前臂旋前旋后运动机构、机体等，控制系统包括主控模块、驱动执行模块、显示及按键模块、报警指示模块等。本发明基于不同齿轮组啮合分别实现腕关节屈...
- 潘礼正佘世刚周振中田玉祥史先传朱大帅庄众戴臻豪
- 文献传递
- 基于患肢状态观察器的被动康复训练运动控制被引量：2
- 2013年
- 针对机器人辅助被动康复训练运动很少考虑训练过程中患肢状态变化的情况,提出了基于患肢状态观察器的被动康复训练运动控制方法。该方法用患肢状态观察器根据位置和速度跟踪误差提取患肢运动特征,运用模糊推理逻辑实时评估患肢物理状态;然后动态规划决策机制根据患肢状态自适应地调整规划运动速度;最后利用位置阻抗控制实现训练运动。定量和定性两类实验结果表明,该方法较传统方法具有更好的跟踪性能和运动平稳性,且能够实现人性化和智能化的康复训练运动。
- 潘礼正宋爱国徐国政李会军徐宝国
- 关键词：康复机器人康复训练运动控制
- 基于表面肌电信号时空域特征的动作辨识方法
- 本发明涉及人机交互分类识别研究技术领域，尤其涉及一种基于表面肌电信号时空域特征的动作辨识方法，包括以下步骤，表面肌电信号采集；信号样本预处理，并划分测试集和训练集；对测试集与训练集样本提取时域特征，通过循环比较的方式确定...
- 潘礼正马昕辰史先传黄小霞朱谭童
- 基于自适应极限学习机的齿轮故障诊断方法和系统
- 本发明公开了一种基于自适应极限学习机的齿轮故障诊断方法，包括步骤：获取齿轮在故障类型状态时的振动信号，基于振动信号辨识齿轮故障状态；提取振动信号的故障特征形成特征样本，将特征样本划分为训练集和测试集；将提取的特征样本的训...
- 潘礼正李军远周远方刘希陈博文唐伟
- 基于时-频-空域特征表征方法的自闭症儿童诊断
- 2024年
- 自闭症谱系障碍是一组复杂的神经系统疾病,通常出现在幼儿期,目前,自闭症儿童的诊断主要依赖于行为观察和诊断量表,然而由于儿童的某些行为症状可能不明显,诊断结果往往存在一定的主观性。为了提高自闭症儿童早期诊断辨识的准确性,本文提出一种基于时-频-空三域特征以及改进快速相关滤波算法的诊断方法。首先利用脑电信号中时-频-空特征之间的互补性全面分析脑功能网络。其次,采用改进快速相关滤波算法进行特征优化,筛选出相关但非冗余的特征,最后采用BP-Adaboost分类器辨识诊断。通过实验对比分析发现,该模型效果较为优异,BP-Adaboost分类器具有较高的辨识精度,平均诊断准确率达到98.72%,该模型可用作辅助神经科医生诊断自闭症的辅助工具。
- 王亚民潘礼正闵云霄石旻弘
- 关键词：自闭症模式识别
- 一种教室教学管控系统
- 本发明公开了一种教室教学管控系统，包括上位机系统、通讯模块、下位机控制系统。上位机系统由短信收发模块、人机界面和数据库组成，人机界面包括教室资源控制模块和教管信息查询模块。下位机系统包括微控单元、检测模块、语音模块、驱动...
- 潘礼正何于阎崔树旗丁静费洋
- 文献传递
- 一种基于改进的ReliefF多路信号特征优化方法
- 本发明公开了一种基于改进的ReliefF多路信号特征优化方法，所述方法包括获取预处理信号；根据信号特性，进行单路信号特征提取；选出各单路信号下合适的维度特征，进行多信号多特征的融合，并进行归一化处理；利用ReliefF算...
- 潘礼正王顺超丁忆
- 文献传递
