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公开(公告)号：CN113434756B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110683196.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 一种基于图双向聚合网络链接预测模型的个性化评论推荐方法，在用户‑评论二部图中，聚合评论特征至用户特征。再结合社交网络，融合用户邻居特征得到用户的嵌入表示。然后将用户嵌入表示去除用户原始特征后聚合到评论中，通过对比评论聚合前后的差值来调整用户的嵌入表示。在此基础上，结合转发网络，通过边两端用户节点特征的内积计算边的得分，最后根据分数的高低进行推荐。通过推荐系统协助用户进行筛选，将评论的推荐任务转化为小范围内用户之间的链接预测任务。并提供能够处理异类型数据的特征提取方法，使得最终结果更具可表示性。
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公开(公告)号：CN113868537A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111212853.8
申请日：2021-10-19
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06Q30/02
Abstract: 一种基于多行为会话图融合的推荐方法，使用目标用户和相似用户的联合多行为序列数据构建多行为带权无向会话图。在此基础上，根据不同权重聚合邻居信息得到项目多行为嵌入，串联项目多行为嵌入并结合注意力机制获取用户兴趣表征。最终，使用项目嵌入和用户兴趣表征进行内积得到归一化分数决定是否推荐项目。相较其他会话型推荐方法，一是从建模用户多行为序列数据，能够得到包含更多行为意图的项目嵌入；二是将序列构建为带权无向图，解除了聚合邻居信息时的单向束缚，模型能学习到项目间的双向关系；三是使用相似用户补充目标用户数据，模型能够学习到没有出现在目标用户历史数据中的“新颖”的项目，进而提高推荐结果的多样性和准确性。
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公开(公告)号：CN113705498A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111024200.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于分布传播图网络的车轮滑转状态预测方法，利用车辙图像对车轮滑转状态进行估计，能够有效利用视觉传感器获取的信息，避免了安装其他传感器造成的成本上升；利用深度学习完成视觉图像特征的提取，降低了传统图像处理特征工程的计算开销，采用分布传播图神经网络进行预测，解决了滑转状态下车辙图像样本数量少的问题。
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公开(公告)号：CN113434756A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110683196.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 一种基于图双向聚合网络链接预测模型的个性化评论推荐方法，在用户‑评论二部图中，聚合评论特征至用户特征。再结合社交网络，融合用户邻居特征得到用户的嵌入表示。然后将用户嵌入表示去除用户原始特征后聚合到评论中，通过对比评论聚合前后的差值来调整用户的嵌入表示。在此基础上，结合转发网络，通过边两端用户节点特征的内积计算边的得分，最后根据分数的高低进行推荐。通过推荐系统协助用户进行无视，将评论的推荐任务转化为小范围内用户之间的链接预测任务。并提供能够处理异类型数据的特征提取方法，使得最终结果更具可表示性。
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公开(公告)号：CN111436926B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010257349.9
申请日：2020-04-03
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于统计特征和卷积循环神经网络的房颤信号检测方法，通过对两种不同类型不同维度的特征进行融合，得到特征集，使用粒子群优化算法训练支持向量机，并使用带权重的支持向量机对心电信号进行分类，将统计特征和卷积循环神经网络结合起来，有效解决了目前房颤信号检测存在的问题，更加全面的概括了房颤信号的特征，提高了房颤限号检测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107969030B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711186231.6
申请日：2017-11-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种无线体域网共存的博弈论功率控制方法，包括如下步骤：建立网络共存分布模型、建立节点网络连通度函数、建立效用函数及进行迭代计算。在网络连通度和网络共存之间干扰关系的基础上，结合非合作博弈论的基本原理，提出了一种基于网络连通度的博弈论功率控制方法。通过仿真图3表明，在选取合适的常数因子的情况下，传输功率可以在6~8次迭代即达到收敛。本发明是在保证节点的信干燥比满足的情况下，尽量减少传输功率，从而节省节点的能量消耗，延长网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN111835360A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010677703.3
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H03M7/30
Abstract: 一种基于基追踪去噪的稀疏信号重构方法，通过压缩感知的重构性能对噪声非常敏感，即噪声的引入会大大降低压缩感知的重构性能，通过基追踪降噪，实现了心电信号噪声的滤除和信号的重构。通过数值最优化算法准确重构出原始信号，得到了原有的波峰波谷信息，利用了心电信号的稀疏性特点重构了原有的心电信号，并有效的去除了噪声，保证了心电信号的真实性。
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公开(公告)号：CN110755069B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201911027439.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0452
Abstract: 一种跳跃突变噪声的动态心电信号基线漂移校正方法，通过准确检测心电信号中包含的跳跃突变区域，并分段单独处理，可以改善传统滤波方法处理该类区域时基线提取不准确导致的心电信号变形问题。适用于各种含有基线漂移的心电信号的基线漂移校正处理，尤其是可穿戴式的动态心电信号。得到的基线漂移校正信号的波形明显优于其他方法。
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公开(公告)号：CN110840445A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911279110.5
申请日：2019-12-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 一种动态心电信号的自动降噪方法，通过生成器输入有噪声的心电信号，通过不断的训练学习后产生干净的无噪声的心电信号，并自定义了损失函数，判别器对生成最后输出的干净信号和原始干净的心电信号进行判别，如果信号一致则输出为真，否则输出假。最后通过不断的学习实现动态心电信号降噪的目的。可以从混有噪声的动态心电信号当中过滤噪声，获得干净的原始心电信号。通过建立动态心电信号噪声模型,实现了如何有效地去除动态心电数据存在的各种复杂噪声，保留信号中的有效成分，提高心电信号的质量。
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公开(公告)号：CN110263684A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910489830.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的心电图分类方法，通过单导联心电图数据和轻量级神经网络模型实现心律失常自动分类的方法。首先，肢体II导联心电信号蕴含足够的信息；其次，使用卷积核大小为1的卷积层和全局平均池化层压缩特征维度；最后使用流线型的深度可分离卷积快速提取特征。利用单导联数据集和轻量级神经网络模型可以在保证模型准确率的基础上大幅度提高模型运算速度。
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