-
公开(公告)号：CN117577309A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311590611.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性度量的糖尿病足分组式特征选择方法及系统，涉及糖尿病足人工智能辅助诊断技术领域。该方法包括：获取糖尿病足数据集并进行数据清洗操作，得到预处理数据集；将预处理数据集转换成图结构数据集；基于图结构数据集将特征进行分组，得到多个特征分组；对各个特征分组内的特征进行组间分析，选出糖尿病足的高相关特征分组；对糖尿病足的高相关特征分组进行组内分析，挖掘出与糖尿病足高相关低冗余的特征。本发明公开的基于相关性度量的糖尿病足分组式特征选择方法及系统能够高效、准确地挖掘糖尿病足临床相关特征，为糖尿病足提供准确的辅助诊断依据。
-
公开(公告)号：CN108154380A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201710292884.6
申请日：2017-04-28
Applicant: 华侨大学 , 亚尔迪(厦门)科技有限公司
CPC classification number: G06Q30/0282 , G06Q30/0631
Abstract: 本发明涉及一种基于大规模评分数据对用户进行商品在线实时推荐的方法，是一种基于并行朴素贝叶斯回归模型的协同过滤推荐方法。首先，将数据存储于Hadoop的HDFS上，并行读取用户对项目的评分数据，对评分进行四舍五入的取整和离散化；其次，将用户和项目作为独立属性，离散化后的各评分作为类别，利用MapReduce框架实现的并行朴素贝叶斯分类模型计算用户对商品各评分类别的概率；最后，通过求期望来预测用户对商品的评分，应用于商品推荐。本方法解决了传统协同过滤算法时空效率低，预测成功率低和实时性不佳的问题，提高了推荐的时空效率、准确率和成功率，适合于大规模评分数据上对用户进行商品在线实时推荐。
-
公开(公告)号：CN107256204A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710235714.4
申请日：2017-04-12
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种载荷未知条件下多点振动响应频域预测的实验装置、两种传递函数获取方法、以及利用该实验装置在不相关多源未知载荷联合激励工况环境下根据系统已知测点的频域振动响应预测未知测点的频域振动响应的方法。基于传递函数和载荷识别的振动响应预测方法步骤：首先利用历史载荷和测点振动响应求解所有载荷点到已知测点和未知测点的传递函数；然后利用工况环境下已知测点的振动响应和所有载荷点到已知测点的传递函数识别工况环境下不相关多源频域载荷；最后利用识别的工况环境下不相关多源频域载荷和载荷到未知测点的传递函数来预测工况环境下未知测点的频域振动响应。本发明可用于多源不相关载荷未知情况下，利用已知测点的频域振动响应对未知结点频域振动响应进行预测。
-
公开(公告)号：CN107085633A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710235737.5
申请日：2017-04-12
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种载荷未知条件下多点振动响应频域预测的实验装置；一种载荷未知条件下多点振动响应频域预测的实验数据生成方法；一种利用该实验装置和实验数据，在不相关多源未知载荷联合激励下，根据系统已知测点的振动响应预测未知测点振动响应的方法。该振动响应预测方法根据历史实验数据直接利用支持向量机训练出响应数据之间的关系，而不需要已知或辨识系统的传递函数、载荷大小甚至载荷位置。本发明主要针对不相关多源未知载荷联合激励工况环境下，利用已知测点的振动响应对未知结点的振动响应进行预测。本发明可以解决线性系统和非线性系统的响应预测；本发明可以解决一个未知结点和多个未知结点的振动响应预测情况。
-
公开(公告)号：CN104104913A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410333369.4
申请日：2014-07-14
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明涉及基于安卓系统的智能分布式视频采集系统，通过采用套接字通信系统，多媒体服务，嵌入式驱动程序和设备，进程间通信和安卓系统提供的全球定位服务和地图服务，利用GPU对H.264数据的高效处理以及ffmpeg对H.264格式的处理完成了远程地，分布式地采集视频，较好的满足了实际需求，提供了足够的灵活性和可扩展性。本发明设计良好，操作简单，获得了较好的灵活性和方便性，大大降低了传统的视频采集系统的成本。同时，可以应用到许多复杂的环境中，相比传统的视频采集系统造价更低，功能更全，可扩展性更好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103886630A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410092656.0
申请日：2014-03-13
Applicant: 华侨大学
Inventor： 洪欣
IPC: G06T13/00
Abstract: 本发明提供一种分片图片的动画生成方法，1、将完整的图片进行切割，并导入切割好的多个分片图片；2、输入各个分片图片平移的起始坐标、平移的终点坐标、平移时间，获得各个分片图片对应的平移速度，并进行分片图片的平移动画；3、输入各个分片图片旋转的起始坐标、旋转的终点坐标、旋转时间，获得各个分片图片对应的旋转速度，并进行分片图片的旋转动画；4、输入各个分片图片的缩放比例，从而实现各个分片图片的缩放；5、输入父子关系设置，将各个平移、旋转、缩放后的分片图片进行连接，产生动画。本发明还提供了一种分片图片的动画生成系统；其使得分片图片片段在动画场景中可以复用，从而减少动画文件的占用空间，且系统处理动画速度快。
-
公开(公告)号：CN114998414B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210624146.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的零件三维尺寸测量方法、装置和介质，采用三维点云处理技术、桌面应用技术以及三维视觉算法等技术实现，所述方法包括：配置和调整相机拍摄环境，通过双目深度相机生成实时三维点云，或者直接读取离线三维点云数据文件；通过三维点云数据可视化技术实现零件三维点云可视化；使用分割算法完成零件目标分割；实现对零件点云模型的测量功能。本发明实施例设计了两种可进行目标零件三维测量的测量程序，用户可使用此程序，对目标零件进行初步的自动测量与指定位置的手动测量，为三维目标检测提供了方便实用的测量方法；同时使用该程序也不受目标零件摆放位置的影响，较好地解决了二维测量方法所带来的目标摆放位置问题。
-
公开(公告)号：CN117238516A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311130631.0
申请日：2023-09-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了基于多标签特征的糖尿病并发症危险因素挖掘方法及系统，方法包括：S1，对糖尿病并发症数据集进行数据清洗，得到预处理数据，预处理数据包括特征数据和标签数据；S2，构建目标函数，初始化特征权重W；S3，计算特征权重W的行二范数的倒数构建对角矩阵D，利用倒数构建对角矩阵D更新特征权重W；交替更新特征权重W和权重对角矩阵D，直至得到令目标函数收敛的最优特征权重W0；对最优特征权重W0值排序，得到特征的重要性排序，挖掘糖尿病并发症危险因素。本发明通过构建最小二乘法函数，增加特征和标签约束以及稀疏正则化，结合并发症相关性和特征相关性，并且去除了不相关的特征，有效挖掘糖尿病并发症以及特征信息。
-
公开(公告)号：CN115064262A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210642798.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于长短时记忆的阿尔兹海默症病程预测方法，包括：对脑部影像数据进行脑区形态特征提取，得到特征预处理数据，然后将所述特征预处理数据进行时序预处理，得到时序预处理数据；将所述时序预处理数据按照病例进行分组，每一个分组包括同一个病例的多次检查的预处理数据并按时间顺序排序，得到时间序列特征数据；根据深度神经网络的方法通过所述时间序列特征数据中第N次和第N+1次的检查影像对第N+2次影像的状态预测。阿尔兹海默症发展的病程较长，随着时间的推移慢慢出现症状，疾病预测有利于早期的介入治疗，延缓疾病发展过程。本发明提供的方法解决了阿尔兹海默症病程的状态预测问题，为医生的影像诊断提供有效的预测诊断辅助。
-
公开(公告)号：CN113392663A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110640717.2
申请日：2021-06-09
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及RFID技术领域，公开了一种准确稳定的大规模RFID系统批量认证协议，包括以下步骤：RFID阅读器发起一个认证命令，所有的待检测标签接收到命令后，使用该命令所附带的信息分布式地构造一个简单的布隆过滤器向量BFt,该向量中保存着待检测集合的信息，阅读器根据已注册标签的信息构造一个类似的向量BFs,通过将BFt与BFs比较，剔除BFt中包含的已注册标签的信息得到向量BF，通过BF可以较为准确地得出待检测标签集合中有无假冒标签以及假冒标签的数量。本发明得到的估计结果较为准确，并且在多次认证过程中，表现稳定。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.029 seconds)
