Yong Peng

[1] 李平，彭勇，计忠平，徐向华。一种基于稀疏低秩编码的视频动作识别方法。专利号：ZL201610377217.3
[2] 彭勇，李平。数据处理方法、装置、终端及存储介质。专利号：ZL201810462144.7
[3] 彭勇，李晴熙。一种特征权重自学习的睡眠质量检测关键脑区判定方法。专利号：ZL201911269218.6
[4] 彭勇，李晴熙。一种基于结构化数据分解的脑电信号分析方法。专利号：ZL202010114457.0
[5] 彭勇，朱琦，张怿恺。一种特征权重自适应学习的脑电情绪识别方法。专利号：ZL202110075007.X
[6] 彭勇，李幸，张怿恺。一种样本与特征质量联合量化评估的脑电疲劳检测方法。专利号：ZL202110317792.5
[7] 李文政，黄文娜，王文娟，彭勇。联合特征迁移与图半监督标记传播的脑电情感识别方法。专利号：ZL202110428950.4
[8] 彭勇，刘鸿刚。一种实时估计目标被试者情感状态的脑电特征迁移学习方法。专利号：ZL202111491551.9
[9] 陈子源，段舒哲，沙天慧，彭勇。特征贡献度差异化脑电数据重构的情感激活模式发掘方法。专利号：ZL202111608170.4
[10] 彭勇，李幸，张怿恺。一种联合判别子空间发掘与半监督脑电情感识别方法。专利号：202111578215.8
[11] 陈子源，高亦心，阮渊鹏，张炜寒，彭勇。基于半监督判别投影的脉搏数据分类方法及装置。专利号：ZL202210547995.8
[12] 陈子源，宣欣祎，段舒哲，薛苏琪，彭勇。异常自动检测的半监督自适应标记回归脑电情感识别方法。专利号：ZL202211440751.6
[13] 孔万增，崔瑾，彭勇，张建海。基于DDADSM跨被试迁移学习脑电精神状态检测方法。专利号：ZL202011541187.8