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公开(公告)号：CN113362156B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110577333.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院
IPC: G06Q40/03 , G06Q30/018
Abstract: 本发明涉及金融风控安全技术领域，为了解决现有技术中，利用身份信息识别金融欺诈的准确率降低的问题，提供了一种基于物联网的金融欺诈检测识别系统，包括通信模块，用于接收用户终端发送的贷款请求；其中，还包括查询模块，用于在接收到贷款请求后，查询并获得对应的用户终端安装的软件名单；存储模块，预设有借贷类软件名单；识别模块，用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件进行识别；统计模块，用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计；存储模块还预设有第一阈值；比较模块，用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较；警示模块，用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256400A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110577332.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 本发明涉及信息预警技术领域，为了解决目前因为提交的待审核图片出现模糊而直接判定不通过，从而增大误判率的问题，提供了一种基于大数据的金融风控平台，包括通信模块，用于接收用户终端提交的待审核图片；审核模块，用于对待审核图片进行审核并生成审核结果；预警模块，用于在审核结果为不通过时发送预警信息；其中，还包括识别模块，用于识别待审核图片是否存在模糊，在识别到待审核图片存在模糊时，通信模块还用于获取用户终端存储的其他图片，识别模块识别获取到的其他图片是否存在模糊；提示模块，用于在识别模块识别出其他图片不存在模糊时，发送补交提示，通信模块根据补交提示向用户终端发送补交要求并接收用户终端补交的待审核图片。
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公开(公告)号：CN110349623A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910043414.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了基于改进孟德尔随机化的老年痴呆病基因及位点筛选方法，属于阿尔茨海默病相关基因及位点筛选领域。本发明具体步骤为取GWAS数据为x、eQTL数据为y，SNP数据为z；得到x对于y的效果为bxy、z对于x的效果bzx、z对于y的效果为bzy；定义bxy为bxy＝bzy/bzx；计算eQTL数据集中SNP的Z-score；计算GWAS数据集中对应SNP的Z-score；计算统计量Tsmr并服从自由度为1的卡方分布；对Tsmr进行卡方检验并求得P-value；根据P-value的大小进行筛选。本发明发现更多与AD相关的基因与位点，在做基因筛查的时候可以预知患病风险，对于基因靶向药物的研发也有极其重要的意义。在极端情况下，可以进行基因敲除手术使患者康复。
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公开(公告)号：CN113362156A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110577333.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 本发明涉及金融风控安全技术领域，为了解决现有技术中，利用身份信息识别金融欺诈的准确率降低的问题，提供了一种基于物联网的金融欺诈检测识别系统，包括通信模块，用于接收用户终端发送的贷款请求；其中，还包括查询模块，用于在接收到贷款请求后，查询并获得对应的用户终端安装的软件名单；存储模块，预设有借贷类软件名单；识别模块，用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件进行识别；统计模块，用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计；存储模块还预设有第一阈值；比较模块，用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较；警示模块，用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息。
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公开(公告)号：CN110349619A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910043415.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16B5/00
Abstract: 本发明提供了基于相似度计算的疾病与代谢物网络构建方法，属于疾病与代谢物相似度网络构建领域。本发明网络构建方法为：获取不同疾病和代谢物的信息；获取与疾病相关的已知代谢物；使用InfD-isSim方法找出不同疾病的相似性；引入MISM方法获得代谢物的相似性；建立代谢物相似性的网络；通过随机游走发现新的疾病-代谢物的关系。本发明通过该方法可以得知更多与疾病相关的潜在代谢物，对于临床诊断、治疗以及开发新靶向药物具有极其重要的意义；采用该种方法，可以免去生物实验的高昂成本以及效率低下；通过该方法确定某种疾病的前几位候选代谢物，再通过生物实验验证是一种既高效又省钱的方法。
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公开(公告)号：CN109920477A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141392.6
申请日：2019-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Adaboost与BP神经网络融合的多物种Pre-microRNA真伪识别方法，属于多物种Pre-microRNA真伪识别技术领域。本发明提取N-Gram频率、能量特征、基于结构多样性的特征和三重结构序列；通过提取的特征及其相应的标签建立N个BP网络分类器；在训练和建立分类器时，每个分类器将获得相应的权重；最后，通过组合这些N个权重分布的分类器获得了强分类器。本发明不仅可以识别出Pre-microRNA的真伪，还可以识别出其所属物种；可以有效地克服输出不稳定和过拟合现象的缺陷，通过整合多分类器获得了强大的分类器；并且分类器的准确性高于其他方法。
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