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公开(公告)号：CN109711469B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201811615503.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/774 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督邻域判别指数的乳腺癌诊断系统，包括数据获取模块、特征提取模块、特征筛选模块、分类模块，能够获取有标签的乳腺细胞数据样本和无标签的乳腺细胞数据样本，并提取出乳腺细胞数据样本的多个特征，然后计算各个特征的半监督邻域判别指数，并从这些特征中筛选出半监督邻域判别指数满足预设条件的特征，最后根据筛选出的特征对待诊断的乳腺细胞数据样本进行诊断，得到诊断结果。可见，该方法基于半监督学习实现，通过计算各个特征的半监督邻域判别指数，筛选出与乳腺癌关联程度最大的特征，并在诊断过程中从待诊断数据样本中提取出这些特征数据，最后得到诊断结果，避免了为大量数据增加标签的过程，大大节省了开销。
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公开(公告)号：CN109670552B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201811585699.7
申请日：2018-12-24
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法，该方法在计算众多图像的特征权重矩阵时，仅关注不同图像之间的距离，而不关注图像的类别，因此当众多图像中包括多类别的图像时，该方法仍然适用；并且该方法处理的图像集合中包括有标签图像和无标签图像，因此能够很好地处理有标签图像和无标签图像。所以本发明打破了现有的图像分类方法的局限，提高了图像分类方法的通用性。相应地，本发明公开的一种图像分类装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
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公开(公告)号：CN114848932A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210483999.4
申请日：2022-05-05
Applicant: 苏州大学附属儿童医院
IPC: A61M1/00
Abstract: 本发明公开了一种危重病人智能自适应负压引流设备包括安装罩、医用海绵和储液瓶，所述医用海绵镶嵌在所述安装罩中，所述储液瓶端部固定装有抽液管和负压管，所述抽液管与所述安装罩相通，所述安装罩内部固定装有给药装置和闭合装置，所述给药装置中设有用于注射药液的配药筒和均匀分配药液的分配盒，所述给药装置与闭合装置之间通过连接轴连接，所述给药装置给药时带动连接轴和闭合装置对抽液管进行闭合。本发明公开一种危重病人智能自适应负压引流设备，能够解决现有对伤口涂抹药液时需要将负压引流设备拿开之后才能进行的问题。
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公开(公告)号：CN114610877A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210169563.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于判别方差准则的影评情感分析预处理方法，包括对获取的原始影评数据进行分词、清洗和标准化的预处理，并整理得到影评语料库，其中影评语料库包括影评和特征项；基于影评语料库得到影评频次矩阵和词频矩阵；基于影评频次矩阵计算判别方差准则，利用判别方差准则计算影评语料库中每个特征项的判别相关性得分，按照得分降序排列得到特征项重要程度序列；将特征项重要程度序列输入至训练好的分析模型中，输出影评情感分析结果，并对影评情感分析结果进行评估。本发明判别方差准则有效地结合了方差和监督信息，利用判别方差准则对影评文本进行预处理，使得具有较高总体散度和较低类散度的特征项更具判别性，提高影评情感分析的性能。
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公开(公告)号：CN108052974B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201711320019.4
申请日：2017-12-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种故障诊断方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：分别获取目标设备在正常运行和故障运行时的与初始特征集对应的特征数据集，得到包括正常特征数据集和故障特征数据集的训练数据；分别计算正常特征数据集中每一特征数据与故障特征数据集中相应的特征数据之间对应的KL距离，得到KL距离集；采用支持向量机分类在训练数据上进行交叉验证；根据验证结果以及KL距离集中KL距离的大小，从初始特征集中确定出与故障运行相关的特征，得到最优特征集；当获取到目标设备的待诊断数据，则从待诊断数据中确定出与最优特征集对应的特征数据，然后利用该特征数据对目标设备进行相应的故障诊断。本申请有效地提升了后续故障诊断结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108805054B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810529645.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质，其中该方法包括：获取人脸数据样本集；基于预设的二次规划公式及其约束条件求解人脸数据样本集对应的稀疏系数和偏移量，以基于稀疏系数和偏移量对人脸数据样本集进行分类；其中，二次规划公式及其约束条件为将目标函数转化成二次规划形式得到的公式及条件；目标函数为将传统的支持向量机的分类函数中的二范数正则参数替换为一范数正则参数，并在分类函数中增加拉普拉斯正则参数得到的函数。实验证明，本发明提供的一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质的分类速度快，相比于现有技术的分类效率更高。
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公开(公告)号：CN108629373B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810426685.4
申请日：2018-05-07
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/13 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像分类方法、系统、设备及计算机可读存储介质。方法包括提取待分类图像的目标特征集，目标特征集包含的特征由与待分类图像的特征维数相同且各特征代表的意义相同的样本图像的最优特征子集确定；将待分类图像的目标特征集输入支持向量机分类器，获取待分类图像所属的标签类型；最优特征子集确定过程为：计算各样本图像在权重空间的间隔，并根据各间隔迭代计算特征权重向量直至满足迭代结束条件，得到各样本图像每个特征的权重值，根据各权重值对各特征进行组合生成多个特征子集；利用各特征子集训练支持向量机分类器，确定满足最佳分类效果条件的特征子集为最优特征子集。本申请提高了图像分类的准确度和精度。
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公开(公告)号：CN114140699A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111416367.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于在线局部Fisher矢量机的SAR图像目标识别方法及系统，包括：S1、对SAR图像训练数据进行裁剪并在行上堆叠为向量数据，对向量数据划分预训练集并利用预训练集中的SAR图像训练数据进行分类模型预训练，以得到一次更新的分类模型参数；S2、将一次更新后的分类模型参数作为初值输入分类模型，并将预训练集加入缓冲池，在分类模型接收到任意样本数据时，将样本数据加入缓冲池对分类模型进行训练，并遍历所有样本数据以得到二次更新的分类模型参数；S3、对SAR图像检测数据进行裁剪并在行上堆叠为向量数据，利用二次更新的分类模型参数来计算分类模型函数值并对数据进行预测分类。本发明具有更高效、更准确、可适应大规模数据的优势。
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公开(公告)号：CN112972131B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110381989.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 苏州大学附属儿童医院
Abstract: 本发明公开了一种带有指纹识别的便携式转运药箱，包括：箱体、透气板和加固板，所述箱体的内部设置有透气板，所述箱体的内部通过支撑杆设置有内箱体，且内箱体位于透气板的上方，所述内箱体的顶部嵌合设置有药盒，所述箱体的顶部通过合页活动设置有箱盖，且箱盖位于药盒的上方，所述箱体的正面通过螺栓设置有指纹锁，所述箱体的外侧通过螺栓固定设置有加固板。本发明通过安装的加固板在放置箱体时对箱体进行加固，避免箱体受到碰撞后倾倒，同时将水气从箱体内部引到透气板下方，并对水气进行处理，保持箱体内部的干燥。
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公开(公告)号：CN113642480A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110943787.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种字符识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集原始字符图像，生成训练集；构建密集残差神经网络；该网络包括多个连续的残差密集块、紧密连接所有残差密集块且以求和运算构造的全局密集块、由两个卷积层组成的下采样块、转录块；使用训练集对该网络进行训练，利用残差密集块提取局部特征，利用全局密集块提取全局特征，利用下采样块减小全局特征的大小并提取目标特征，以及利用转录块对提取到的目标特征进行预测，并将预测结果转换为识别结果；将待处理字符图像输入至训练完成的密集残差神经网络进行处理，输出字符识别结果。这样可以捕获深层次的结构特征用于字符识别，有效提升字符的识别能力。
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