治疗方案推荐系统的模型优化方法及系统

    公开(公告)号:CN109243561A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201810911078.7

    申请日:2018-08-10

    Abstract: 本发明提供了一种治疗方案推荐系统的模型优化方法及系统,包括:对每一个待推荐治疗方案的病例,选定用于计算的属性,确定相应的机器学习算法以及优化算法,初始化所选定属性的属性权重;计算每一个历史病例的复杂程度;对训练集中的每个历史病例,基于当前属性权重,使用机器学习算法计算当前属性权重的结果,并对其中错误的结果进行类别划分;根据历史病例的复杂程度及对应的类别划分计算优化算法的目标函数,将目标函数代入机器学习算法中优化属性权重;循环进行权重结果计算划分以及目标函数计算至收敛,得到最优的属性权重。本发明能够充分使用医生决策结果来度量病例的复杂程度以优化推荐结果,同时能充分考虑不同错误类型对结果的影响。

    病例复杂度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN109215795A

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201810909242.0

    申请日:2018-08-10

    Abstract: 本发明提供了一种病例复杂度预测方法及系统,包括:计算每个历史病例的讨论分歧度;获取每个历史病例的特征数据;根据历史病例的特征数据和讨论分歧度建立回归模型;根据建立的回归模型和目标病例的特征数据预测目标病例的讨论分歧度;根据历史病例的特征数据和对应的治疗方案建立治疗方案推荐模型;利用治疗方案推荐模型给出目标病例的推荐结果,计算推荐结果的不确定性;线性组合目标病例的讨论分歧度和推荐结果的不确定性,从而确定反应目标病例复杂度的综合指标。本发明能够充分利用多学科医疗决策团队的历史投票数据和历史病例数据,从多个维度,即讨论的分歧度和推荐结果的不确定性,定义病例的复杂度指标。

    通讯高效的联邦个性化特征选择方法及系统

    公开(公告)号:CN119990372A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510172673.3

    申请日:2025-02-17

    Abstract: 本发明提供了一种通讯高效的联邦个性化特征选择方法及系统,方法包括步骤S1:在多个数据所有者的本地设备上进行特征分析,将初步分析结果发送至中心服务器;步骤S2:中心服务器接收初步分析结果,为多个本地设备生成个性化特征选择策略;步骤S3:各本地设备根据接收到的个性化特征选择策略训练模型,将更新后的模型参数发送至中心服务器;步骤S4:中心服务器汇总各个设备发送的模型参数,更新全局模型。本发明通过引入一种适应于各数据所有者本地数据特性的个性化特征选择机制,克服了传统全局特征选择方法在处理具有不同特征维度、数据分布和样本量的异质性数据时的不足,从而提升了联邦学习模型的整体性能和本地适应性。

    基于隐马尔科夫的多噪声感知的地图匹配校正方法及系统

    公开(公告)号:CN115265555B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202210878302.3

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于隐马尔科夫的多噪声感知的地图匹配校正方法及系统,通过对区域网格化,得到平滑的轨迹;将平滑后的轨迹输入隐马尔科夫模型进行匹配;匹配的过程中计算观测点的波动情况;波动幅度超过阈值删除当前观测点;在邻近区域内删除掉连续的轨迹点,对删除点位置做预测,评估预测位置和观测位置的误差范围,误差小于阈值判定该段采样轨迹处有地图错误;将删除的点作为地图生成器的输入,根据计算的拐点位置,将缺失的路段划分为一系列区间,区间内计算出穿过拐点间的线段。本发明创新性地提出了能检测地图错误与删除低质量采样点的地图匹配框架,能与基于隐马尔科夫模型的地图匹配算法相结合,纠正匹配结果并提升其匹配精度。

    面向时空感知发布/订阅系统的高效匹配方法及系统

    公开(公告)号:CN111949913B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202010813627.4

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 本发明提供了一种面向时空感知发布/订阅系统的匹配方法及系统,包括:步骤M1:选择符合预设条件的且分布均匀的属性作为索引属性,对索引属性的值域进行混合划分,实现订阅中区域谓词和事件属性值到划分单元的映射;步骤M2:通过级联多个进行混合划分的索引属性构造MO‑Tree,实现订阅和事件到MO‑Tree中叶子节点的映射;步骤M3:根据索引属性值,基于MO‑Tree实现订阅匹配和事件匹配;本发明解决方案完整性:事件和订阅都可以在MO‑Tree中进行索引。

    一种面向跨域信息系统的实时按需数据汇聚方法及系统

    公开(公告)号:CN111949717B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202010818115.7

    申请日:2020-08-14

    Abstract: 本发明提供了一种面向跨域信息系统的实时按需数据汇聚系统及方法,包括:部署在目的信息系统中的汇聚端和部署在多个源信息系统中的多个源端;所述汇聚端连接器与所述源端连接器建立虚拟局域网隧道相互通信,形成覆盖网络;所述汇聚器收集目的信息系统内各种应用对源数据的汇聚需求,形成汇聚规则;将源信息系统中满足汇聚规则的数据进行汇聚;所述过滤器根据汇聚器的汇聚规则,对源信息系统中的数据执行过滤操作,将符合应用需求的数据传输至目的信息系统中的汇聚器,汇聚器提供接口给上层应用获取数据;本发明提出一个能动态定制数据汇聚需求、数据传输延迟毫秒级且易于扩展和更新的实时跨域的数据汇聚框架。

    基于图神经网络与Transformer的时序点过程预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116227562A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310265763.8

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络与Transformer的时序点过程预测方法及系统,包括:步骤S1:对历史事件序列进行编码表示;步骤S2:对历史事件序列中各事件的相互关联信息进行整合,得到包含历史事件序列间相互作用关系的编码输出;步骤S3:将编码输出经过处理得到解码输出;步骤S4:对时间序列进行编码表示;步骤S5:根据事件的强度函数得到事件的精确时间戳以及事件类型的预测值;步骤S6:对模型的误差进行评估。

    高性能网络报文分类方法及系统
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116208687A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310188203.7

    申请日:2023-03-01

    Abstract: 本发明提供了一种高性能网络报文分类方法及系统,包括:步骤S1:将报文的五元组 分解成预设个值域满足预设要求的属性;步骤S2:为每个值域满足预设要求的属性配置一组位集,并利用位集记录当前报文属性值与相应属性的匹配状态;步骤S3:在报文中提取分解后属性的值,并检索对应属性值的位集;步骤S4:将检索出的位集执行逻辑与或逻辑或运算得到候选匹配规则;步骤S5:将候选匹配规则在端口号上做进一步的匹配度精确检查,得到最终的匹配规则;步骤S6:利用得到的最终匹配规则对报文进行分类。

Patent Agency Ranking