部分科研成果
1.论文情况
[1]Ming-ai Li,Xin-yong Luo,Jin-fu Yang. Extracting the nonlinear features of motorimagery EEG using parametric t-SNE,Neurocomputing,218: 371-381, 2016
[2]Ming-ai Li, Hai-na Liu, Wei Zhu andJin-fu Yang.Applying Improved Multiscale Fuzzy Entropy forFeature Extraction of MI-EEG,Appl.Sci., 7(1), 1-20,2017
[3]Ming-ai Li, Wei Zhu, Hai-na Liu andJin-fu Yang.AdaptiveFeature Extraction of Motor Imagery EEG with Optimal Wavelet Packets andSE-Isomap,Appl.Sci.,7(4),1-18,2017
[4Li Mingai, Guo Shuoda, Yang Jinfu and Sun Yanjun.A novel EEG Feature Extraction Method Based on OEMDand CSP Algorithm.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 30(5), 2971-2983, 2016
[5Mingai Li, Xinyong Luo, Jinfu Yang etc. Applying a Locally Linear Embedding Algorithmfor Feature Extraction and Visualization of MI-EEG,Journal ofSensors,doi.10.1155, 2016
[6Mingai Li, Yan Cui, Dongmei Hao andJinfu Yang. An adaptive feature extraction method in BCI-based rehabilitation.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,28(2), 525-535, 2015
[7Mingai Li,Shouda Guo,YanjunSun and Jinfu Yang. Removing ocular artifacts from mixed EEG signals withFastKICA and DWT.Journal of Intelligent& Fuzzy Systems, 28(6),2851–2861,2015
[8]Mingai Li,Yan Cui, Jinfu Yang. Automatic Removal of Ocular Artifact from EEG with DWT and ICA Method.AppliedMathematics & Information Sciences, 7(2) :809-816, 2013
[9]Li Mingai, Ma Jianyong, Yang Jinfu.An AdaptiveOptimal Frequency Band Extraction Method for EEG under Flexion and ExtensionImagery Tasks of Index Finger.InternationalJournal of Digital Content Technology and its Applications, 6(20):1-12, 2012
[10]Mingai Li,Junfiei Qiao andXiaogang Ruan. Infinite-horizon Optimal Control Based onContinuous-time Continuous-state Hopfield Neural Networks,International Journal of Wavelets,Multiresolution and Information Processing, 4(4): 707-720, 2006
[11]李明爱,郭硕达,田晓霞.眼电伪迹自动识别与去除的新方法,电子学报,44(5): 1032-1039, 2016
[12]李明爱,罗新勇,崔燕,杨金福.基于MI-BCI的上肢在线运动康复原型系统.北京生物医学工程,36(3):273-278,2016
[13]李明爱,田晓霞,孙炎珺.基于改进GHSOM网络的脑电信号自适应识别方法,仪器仪表学报, 36(5),1064-1071,2015
[14]李明爱,梅意城,孙炎珺,杨金福.眼电伪迹自动去除方法的研究与分析,仪器仪表学报,35(11), 2515-2523, 2014
[15]李明爱,崔燕,杨金福.脑电信号中眼电伪迹去除方法的研究,电子学报,41(6):1207-1213, 2013
[16]李明爱,崔燕,杨金福.基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法,电子学报, 41(11), 2013
[17]李明爱,马建勇,杨金福.基于小波包和熵准则的最优频段提取方法,仪器仪表学报,33(8):6683-6690, 2012
[18]李明爱,张方堃,刘雷,郝冬梅.基于B样条小波变换的视觉诱发电位的识别方法,中国生物医学工程学报,29(3):353-357,2010
[19]李明爱,刘净瑜,郝冬梅.基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法,中国生物医学工程学报,28(2):136-140, 2009
[20]李明爱,王蕊,郝冬梅.想象左右手运动的脑电特征提取及分类研究,中国生物医学工程学报,28(2):130-135,2009
[21]李明爱,焦利芳,郝冬梅,乔俊飞.基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法,系统仿真学报,20(24):6683-6685,2008
[22]李明爱,乔俊飞,阮晓钢.基于递归神经网络的移动域控制方法,控制与决策,21(8):918-922, 2006
[23]李明爱,乔俊飞,阮晓钢.用连续Hopfeild网络实现无限域上的最优控制,控制理论与应用,23(4): 640-644, 2006
[24]李明爱,阮晓钢.基于连续Hopfield网络的多变量时变系统最优控制,控制与决策,20(9): 1038-1042, 2005
[25]李明爱,乔俊飞,阮晓钢.用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制,控制理论与应用,22(5): 837-842, 2005
2.专利情况
[1]李明爱,刘净瑜,王蕊,乔俊飞等.想象单侧肢体运动的脑电特征的提取方法,发明专利, ZL200810056839
[2]李明爱,张方堃,张诚,阮晓钢等.基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法,发明专利, ZL200910081432.9
[3]李明爱,杨林豹,林琳,杨金福等.一种自适应脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法,发明专利, ZL201010178035.6
[4]李明爱,张诚,张方堃,杨金福等.依据脑电信号判定疲劳状态的方法,发明专利, ZL2009010088914.7
[5]李明爱,马建勇,陆婵婵等.脑机接口的最优电极组自动选取方法,发明专利,ZL201010619660.X
[6]李明爱,陆婵婵,马建勇等.一种基于小训练样本的脑电信号特征提取方法,发明专利, ZL201110274365.X
[7]李明爱,崔燕,李骧,杨金福,郝冬梅等.一种快速的脑电信号中眼电伪迹自动识别和去除的方法,发明专利,ZL201210135556.2
[8]李明爱,李骧,张译帆,崔燕等.一种无需设定阈值的脑电信号中眼电伪迹自动去除的方法,发明专利,ZL201210331193.X
[9]李明爱,郭硕达,田晓霞等.一种运动想象脑电信号的特征提取方法,发明专利,ZL201410319149.6
[10]李明爱,田晓霞,郭硕达等.基于W-PCA和无监督GHSOM的脑电信号识别方法,发明专利,ZL201410274341.8
[11]李明爱,罗新勇,徐金凤等.基于DWT和Parametric t-SNE的运动想像脑电信号的特征提取方法,发明专利, ZL201610125830.6
[12]李明爱,张梦,罗新勇,杨金福.基于小波包和LSTM型RNN神经网络的脑电识别方法,发明专利, ZL201610154659.1
[13]李明爱,徐金凤,张梦,孙炎珺.基于镜像虚拟和Skinner强化学习的个性化MI-EEG训练与采集方法,发明专利, ZL201610154660.4
[14]李明爱,王一帆,杨金福,基于OA-WMNE脑源成像的运动想像脑电信号的解码方法,发明专利, ZL201810956896.9
[15]李明爱,王若图,孙炎珺,基于加权复合多尺度模糊熵的运动想像脑电信号的特征提取方法,发明专利, ZL201810956897.3
[16]李明爱,郗宏伟,孙炎珺,基于增量式L-MVU的脑电特征提取方法,发明专利, ZL201810955270.6
[17]李明爱,张春亭,王一帆,孙炎珺,基于脑源成像技术的电极优选方法,发明专利, ZL201810352470.2
[18]李明爱,南琳,杨金福,一种多时段多元多尺度锁相值的相位特征提取方法,发明专利,ZL201810076888.5
[19]李明爱,刘帆,孙炎珺,杨金福,一种4自由度康复机械臂装置,发明专利, ZL201810023630.9
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