公开(公告)号：CN107169307A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710549362.X

申请日：2017-07-07

Applicant: 中北大学

Inventor： 王黎明 ,  杨阳 ,  韩星程 ,  李璇 ,  路宇 ,  庞永丽 ,  张宏达 ,  张一凡 ,  杨涛

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明提供一种健康风险评估方法和装置，该方法至少包括数据采集步骤和风险分析步骤；数据采集步骤，采集至少一种用户生理体征数据，并保存所述数据；风险分析步骤，根据所述数据评估数据等级，所述数据等级结合所述数据的影响权重计算用户发病的风险系数。本发明的健康风险评估方法，可结合用户终端采集的生理体征数据输出可靠的疾病风险评估结果，使得应用该健康风险评估方法的装置，可以为用户提供准确、可靠、便携的医疗健康服务。

公开(公告)号：CN107403061A

公开(公告)日：2017-11-28

申请号：CN201710549371.9

申请日：2017-07-07

Applicant: 中北大学

Inventor： 王黎明 ,  杨阳 ,  韩星程 ,  李璇 ,  路宇 ,  庞永丽 ,  张宏达 ,  张一凡 ,  杨涛

IPC: G06F19/00 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0205

CPC classification number: A61B5/0205 ,  A61B5/7267

Abstract: 本发明提供一种用户医疗评估模型构建方法和医疗评估服务器，该模型包括：步骤101：构建样本数据U和样本输入数据V，所述样本数据U经模糊变换得到所述样本输入数据V，V＝Ω.U，其中Ω为模糊量化的权重向量；步骤102：基于样本数据U的临床诊断结果，构建样本输出结果y，步骤103：建立样本输入数据V与样本输出结果y之间神经网络映射关系；步骤104：对所述模型的神经网络进行训练；将所述样本输入数据V作为所述模型的神经网络输入，所述样本输出结果y作为所述模型的神经网络输出；通过样本训练学习，确定所述模型的神经网络中的权值。本发明的用户医疗评估模型构建方法和医疗评估服务器，结合智能终端的采集数据，可以为用户提供便携可靠的医疗诊断服务。

公开(公告)号：CN106291515A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610573679.2

申请日：2016-07-20

Applicant: 中北大学

Inventor： 王黎明 ,  郭亚静 ,  张智敏 ,  王少娟 ,  李宁 ,  韩星程 ,  路宇 ,  李璇 ,  庞永丽

IPC: G01S7/52

CPC classification number: G01S7/52

Abstract: 本发明属于通信技术领域，特别涉及一种混沌声呐信号产生方法。本发明主要是解决现有声呐信号存在的序列信号持续时间较长、效率低、抗多径干扰能力不强以及正交性差的技术问题。本发明采用的技术方案为：一种混沌声呐信号产生方法，包括以下步骤：1)、设置一个混沌序列发生器，表达式为xn+1＝F(xn,μ)＝μxn(1-xn)；2)、选取分型参数μ∈(3.5699456,4)，并设置混沌初始密钥x0∈(0,1)；3)、将步骤2中混沌初始密钥和分型参数分别输入混沌序列发生器中，开始进行迭代；4)、记录每次迭代后的混沌序列的值Xn，迭代次数N为5000；5)、将产生的窄带混沌序列加载到FPGA的只读存储器中，并依次输出到14位的D/A转换器中，得到对应的混沌声呐信号波形。