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    公示

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    科技成果轉(zhuǎn)化公示〔2022〕4號——腦機接口4項專利

    來源:    作者:    發(fā)布時間:2022-01-27    閱讀量:


    根據(jù)《華中科技大學科技成果轉(zhuǎn)化管理辦法》規(guī)定,對人工智能與自動化學院伍冬睿團隊“腦機接口4項專利”成果轉(zhuǎn)化相關(guān)事項公示如下:

    一、成果名稱及簡介

    該成果包含如下4項知識產(chǎn)權(quán):

    (1)發(fā)明專利:一種針對以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的EEG腦機接口的攻擊方法

    專利號:ZL201811543220.3

    發(fā)明人:伍冬睿、張瀟

    簡介:本發(fā)明公開了一種針對以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的EEG腦機接口的攻擊方法,包括:使用白盒攻擊構(gòu)造EEG腦機信號的白盒對抗樣本,使用灰盒攻擊構(gòu)造EEG腦機信號的灰盒對抗樣本,使用黑盒攻擊構(gòu)造EEG腦機信號的黑盒對抗樣本;分別使用EEG腦機信號的白盒對抗樣本、灰盒對抗樣本、黑盒對抗樣本攻擊EEG腦機接口的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明針對不同的攻擊情形提供了三種的攻擊方法,三種攻擊方式都不需要提前知道EEG腦電樣本的真值標簽,更加適用于腦機接口的應用場景,彌補了腦機接口針對對抗樣本缺乏安全性測試的空白,保證了其有效性與實用性,使得其能夠成為一種較好的測試EEG腦機接口系統(tǒng)魯棒性的方法。

    (2)發(fā)明專利:一種用于恒河猴眼動決策解碼的多視圖學習方法和系統(tǒng)

    專利號:ZL201910586165.4

    發(fā)明人:伍冬睿、石振華、趙昶銘

    簡介:本發(fā)明公開了一種用于恒河猴眼動決策解碼的多視圖學習方法和系統(tǒng),屬于侵入式腦機接口中的多視圖解碼領(lǐng)域,所述方法包括:構(gòu)建包括特征節(jié)點提取網(wǎng)絡(luò)、增強節(jié)點提取網(wǎng)絡(luò)和預測網(wǎng)絡(luò)的眼動決策解碼模型;將恒河猴侵入式腦機接口中側(cè)額葉皮層輔助眼區(qū)局部場電位、動作電位與獨熱編碼后的眼動決策方向數(shù)據(jù),輸入所述眼動決策解碼模型進行訓練,得到訓練好的眼動決策解碼模型;將待解碼的局部場電位與動作電位輸入訓練好的解碼模型中,得到眼動方向的解碼結(jié)果。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)使用限制少且計算復雜度低,適合用于侵入式腦機接口中動作電位與局部場電位信號的解碼以及其他各種多視圖學習場景。

    (3)發(fā)明專利:一種基于EEG的腦機接口回歸系統(tǒng)白盒目標攻擊方法

    專利號:ZL201910896360.7

    發(fā)明人:伍冬睿、孟璐斌

    簡介:本發(fā)明公開了一種基于EEG的腦機接口回歸系統(tǒng)白盒目標攻擊方法,屬于腦機接口安全領(lǐng)域。包括:獲取基于EEG的腦機接口回歸系統(tǒng)中的回歸模型;獲取輸入到回歸模型的原始樣本;針對回歸模型設(shè)計目標函數(shù),并確定最終優(yōu)化函數(shù);尋找使最終優(yōu)化函數(shù)最小的對抗擾動;將對抗擾動疊加到原始樣本得到對抗樣本。本發(fā)明將分類問題中的白盒目標攻擊轉(zhuǎn)化為回歸問題中的白盒目標攻擊時,定義實施白盒目標攻擊的要求,提出基于兩種原理不同的方法檢驗腦機接口回歸系統(tǒng)的抗干擾能力和安全性,通過優(yōu)化的方法去尋找對抗樣本,能夠生成高質(zhì)量的對抗樣本;通過梯度誤差信息來尋找對抗樣本,能夠快速地生成對抗樣本。

    (4)發(fā)明專利:一種用于腦機接口校準的異構(gòu)標簽空間遷移學習方法

    專利號:ZL201911100099.1

    發(fā)明人:伍冬睿、何赫

    簡介:本發(fā)明公開了一種用于腦機接口校準的異構(gòu)標簽空間遷移學習方法,涉及腦機接口領(lǐng)域,包括:對新用戶的腦電信號樣本集進行標注和分組,計算每個分組內(nèi)的的平均協(xié)方差矩陣;對輔助用戶的腦電信號樣本集的所有樣本按標簽類別進行分組,計算每個分組內(nèi)的平均協(xié)方差矩陣;根據(jù)滿足設(shè)定對應關(guān)系的平均協(xié)方差矩陣,對輔助用戶的樣本進行變換,并將新用戶的標簽按照所述對應關(guān)系賦給輔助用戶樣本,得到變換后的輔助用戶數(shù)據(jù);將變換后的輔助用戶數(shù)據(jù)以及標注的新用戶樣本合并作為訓練集,并在該訓練集上構(gòu)建機器學習模型。本發(fā)明方法能夠借助異構(gòu)標簽空間的輔助用戶數(shù)據(jù),提升新用戶的模型學習能力,大幅度減少新用戶所需校準數(shù)據(jù),從而有效減少校準時間。

    二、擬交易價格

    協(xié)議轉(zhuǎn)讓:25萬元

    三、價格形成過程

    學校委托開元資產(chǎn)評估有限公司湖北分公司對該項目進行資產(chǎn)評估,評估價值為人民幣24.72萬元。經(jīng)全體發(fā)明人同意,并與北京烽火萬家科技有限公司協(xié)商,雙方同意該成果以協(xié)議定價25萬元轉(zhuǎn)讓。

    特此公示,公示期15日,自2022年1月28日起至2022年2月10日。如有異議,請于公示期內(nèi)以書面形式實名向我院反映。

    聯(lián)系人:曹老師

    聯(lián)系電話:87558732

    科學技術(shù)發(fā)展院

    2022年1月28日

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