一种基于核函数Luke核的专利文献相似度检测方法

    公开(公告)号:CN103455609B

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201310400244.4

    申请日:2013-09-05

    Applicant: 江苏大学

    CPC classification number: G06F17/30424 G06F17/30722 G06F2216/11 G06Q50/184

    Abstract: 本发明公开了一种基于新核函数Luke核的专利文献相似度检测方法,将专利文献分成5要素,即专利名称、摘要、权利要求书、说明书和主分类号;构造新的核函数Luke核,利用Luke核分别计算两篇专利文献前四个要素间的相似度,再利用字符串匹配计算两专利文献的主分类号之间的相似度,然后将两专利文献5要素间的相似度进行加权求和得专利文献的总体相似度。本发明的技术方案进一步提高了专利文献的相似度检测的精准率和召回率,可应用于专利文献的相似度检测。

    一种基于新核函数Luke核的专利文献相似度检测方法

    公开(公告)号:CN103455609A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310400244.4

    申请日:2013-09-05

    Applicant: 江苏大学

    CPC classification number: G06F17/30424 G06F17/30722 G06F2216/11 G06Q50/184

    Abstract: 本发明公开了一种基于新核函数Luke核的专利文献相似度检测方法,将专利文献分成5要素,即专利名称、摘要、权利要求书、说明书和主分类号;构造新的核函数Luke核,利用Luke核分别计算两篇专利文献前四个要素间的相似度,再利用字符串匹配计算两专利文献的主分类号之间的相似度,然后将两专利文献5要素间的相似度进行加权求和得专利文献的总体相似度。本发明的技术方案进一步提高了专利文献的相似度检测的精准率和召回率,可应用于专利文献的相似度检测。

    医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法

    公开(公告)号:CN113934859B

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202111134653.5

    申请日:2021-09-27

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明提供了一种医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法,属于医疗信息管理技术领域。数据采集模块采集医院不良事件系统中对不良事件的文本描述性数据,机器学习模块训练、测试文本数据集,对导致不良事件发生的主要因素进行实体识别,实现不良事件实体抽取功能,关联图生成模块用于将实体抽取结果通过关键词权重降序分析自动生成关联图的标题、主题因素、箭头和箭头方向个数,实现对不良事件分析结果可视化呈现,关联图推送模块用于将关联图通过医院公众号自动推送,便于各部门医护管理人员及时查看最新关联图。本发明自动生成不良事件管理中品管圈关联图,实现对整个不良事件形成原因的智能性和关联性分析。

    一种专利文本自动分类方法

    公开(公告)号:CN108897805A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810623455.7

    申请日:2018-06-15

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 刘桂锋 汪满容

    Abstract: 本发明公开了一种专利文本自动分类方法,该方法包括专利文本分词、专利文本特征选择及向量化、基于k近邻策略的专利文本概率超图构建及基于超图学习的专利文本自动分类;在专利文本特征表示方面选取标题、摘要及主权项三个最能代表专利技术主题和法律特性的元素,然后分别统计每个特征词在三个部分中的词频,最后通过引入位置加权因子来计算最终的特征词权重,相对于将整个专利文本看成一个整体处理的方式能够更加有效地描述专利文本的特征;在专利文本分类方面采用了基于概率超图半监督学习的方法,可以充分利用待测样本提供的样本结构分布信息来提高分类精度,从而可以在提供少量训练样本的情况下获得比较理想的分类精度和召回率。

    一种专利文献要素对相似度计算影响的表示方法

    公开(公告)号:CN103942295A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410147207.1

    申请日:2014-04-14

    Applicant: 江苏大学

    CPC classification number: G06F17/30533

    Abstract: 本发明公开了一种专利文献要素对相似度计算影响的表示方法,包括以下步骤:确定与专利文献相似度计算有关的影响要素,并将各影响要素用不同的圆表示;确定各影响要素对专利文献相似度计算影响的大小,并用圆的大小表示;分析不同影响要素之间的相关性,相关性大的,表示影响因素的圆之间的距离就近;相关性小的,表示影响因素的圆之间的距离就远;将有相互关系的影响要素之间用线相连,即能表示出专利文献的影响要素对相似度计算影响。本发明能直观准确地表示专利文献各影响要素对专利文献相似度计算的影响,可应用于专利文献的相似度计算和检测。

    一种适用于不同场景的多运动对象特征表达方法

    公开(公告)号:CN103279769A

    公开(公告)日:2013-09-04

    申请号:CN201310232933.9

    申请日:2013-06-13

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开了一种适用于不同场景的多运动对象特征表达方法,针对不同的运动对象特征各异的特点,提出了自适应组合不变矩量值方法,可动态选择不变矩量值用于描述不同运动对象的特征。通过定义同类频率-逆奇异频率方法,简称SF-ISF方法,计算出每个对象的不变矩量值的权重值,之后再将不变矩量值的权重值和组合不变矩量值作为输入参数;建立多类分类器模型,对场景中的多种运动对象进行分类。本发明可有效地减少计算时间,对运动对象的识别率高,适用于对实时监控中的运动对象进行识别,可应用于多种不同的视频监控场景。

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