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公开(公告)号：CN104050690B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410297114.7
申请日：2014-06-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及图形图像的非真实感绘制领域，特别是一种布局可调的中国山水画计算机创意生成方法。该方法首先对用户选定的山水画源图生成相应的笔墨布局标记图，然后用户可根据标记图重新设计新的笔墨布局，本发明采用图像块缝合技术生成具有用户布局结构的山水画迭代初始图，再通过笔墨匹配块的优化选择、笔墨合成传输和边界融合技术迭代生成最终的山水画创意结果图。该方法使用简便、灵活，创意效果好。
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公开(公告)号：CN103324796B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310249724.5
申请日：2013-06-21
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种大规模集成电路设计中的绕障直角斯坦纳树构造方法属于集成电路计算机辅助设计领域,尤其大规模集成电路物理设计中电路布线设计领域，其特征在于：首先根据逃逸图（Escape Graph）理论构建出该布线问题布线图；然后以人工蜂群优化方法的为基本框架，使用布线图中的边构造出一个准最优可行解；为了实现人工蜂群优化方法，设计了全局搜索策略、基于关键节点的局部搜索策略、基于关键节点的编码和一个以改进的启发式算法为基础的编码器。它是一种绕障直角斯坦纳树构造方法，可以构造出高质量的绕障直角斯坦纳树，适用于解决集成电路设计电路布线中的绕障最小直角Steiner树和非绕障最小直角Steiner树问题。
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公开(公告)号：CN104392145A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410750405.7
申请日：2014-12-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于隐马尔科夫模型的胎盘植入预测方法，包括以下步骤：第一步：提取产妇数据，从医院或卫生组织获取x条产妇数据，一条产妇数据的观察对象包括剖宫产史，前置胎盘，产妇年龄，多产史和胎盘位置，x=200；第二步：建立隐马尔科夫模型的初始数据；第三步：在所述隐马尔科夫模型的初始数据的基础上，进行对病例的胎盘植入的类型预测。本发明所述的基于隐马尔科夫模型的胎盘植入预测方法弥补了现有MRI诊断存在的产生热效应、易受胎动干扰、无统一诊断标准、费用高等局限与不足，使孕妇胎盘植入类型的预测更加准确，为保障孕妇及胎儿的生命作出极大贡献。
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公开(公告)号：CN104050690A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410297114.7
申请日：2014-06-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及图形图像的非真实感绘制领域，特别是一种布局可调的中国山水画计算机创意生成方法。该方法首先对用户选定的山水画源图生成相应的笔墨布局标记图，然后用户可根据标记图重新设计新的笔墨布局，本发明采用图像块缝合技术生成具有用户布局结构的山水画迭代初始图，再通过笔墨匹配块的优化选择、笔墨合成传输和边界融合技术迭代生成最终的山水画创意结果图。该方法使用简便、灵活，创意效果好。
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公开(公告)号：CN102254440A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110202183.1
申请日：2011-07-19
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明涉及一种基于数字荷尔蒙的交通控制优化方法，将数字荷尔蒙原理应用于交通协调控制中，充分考虑了交通流分配和信号控制的动态特性，建立了交通流分配和信号灯控制协调模型，应用于解决城市交通流分配和信号灯控制的协调问题。该方法是一种完全分布式的控制方法，可以很好的解决交通系统的不确定性、随机性、非线性、局部性等特点，此外，相对于其他一些智能算法的应用，该方法的结构简单，性能稳定，具有良好的可修改性和可扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104573103B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510049947.6
申请日：2015-01-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公布了一种科技文献异构网络下合作作者推荐方法，由于一对作者在未来建立合作关系的可能性正比于这两节点彼此与对方建立该关系的意愿度，本发明提出一个基于合作者意愿度的合作作者推荐方法，该方法通过计算两个作者未来合作的可能性来为作者推荐合作作者。该方法首先根据节点未来影响力增幅大小、增幅快慢和节点年龄定义了节点的关注度，然后基于关注度设计了两作者因为不同关系而产生的合作意愿度，之后基于不同关系的意愿度设计不同关系下的拓扑特征属性，最后将拓扑特征属性作为逻辑回归模型的自变量，利用现实数据训练模型的参数，用得到的函数模型计算一对作者在未来合作的概率。此方法考虑两作者与彼此合作的意愿度，同时意愿度是基于节点影响力和年龄的，从而提高合作者关系的预测结果，提高作者的合作作者的推荐质量。
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公开(公告)号：CN104022937B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410288752.2
申请日：2014-06-26
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/46
Abstract: 本发明涉及一种基于细胞型P系统的虚拟网络映射方法及系统，该方法首先将物理网络和虚拟网络信息转化成细胞型P系统可以处理的形式，再通过设置初始种子膜数目进行物理膜初始化，对所有成功虚拟网映射膜执行虚拟网络映射进化，保留额外开支最小的前若干个虚拟网络映射膜，溶解其他虚拟网络映射膜，重复此过程直到映射失败或者映射成功，如映射成功，选择额外开支最小的虚拟网络映射膜作为输出，溶解其他所有虚拟网络映射膜，接着检查虚拟网络映射结果输出膜中的所有映射信息，如果存在已经到期的虚拟网络映射信息，根据虚拟网络映射信息将物理资源返还给物理网络，该方法及系统可以有效提高底层物理网络的资源利用率。
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公开(公告)号：CN105913086A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610223395.0
申请日：2016-04-12
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06F19/34 , G06K9/4671 , G06K2209/05
Abstract: 本发明涉及一种应用特征权重自适应选择的计算机辅助诊断乳腺的方法，首先从已知病例中提取乳腺X线钼靶与B超影像数据特征，将完成特征提取的各病例数据按照已知临床诊断结果进行良恶性与临床分期标注；接着对同一患者乳腺的X线钼靶图像与B超影像采用级联方式进行多特征融合，得到乳腺样本的特征向量；接着将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的训练过程；最后将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的识别过程。本发明能够提高乳腺癌诊断的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN104573103A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510049947.6
申请日：2015-01-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明公布了一种科技文献异构网络下合作作者推荐方法，由于一对作者在未来建立合作关系的可能性正比于这两节点彼此与对方建立该关系的意愿度，本发明提出一个基于合作者意愿度的合作作者推荐方法，该方法通过计算两个作者未来合作的可能性来为作者推荐合作作者。该方法首先根据节点未来影响力增幅大小、增幅快慢和节点年龄定义了节点的关注度，然后基于关注度设计了两作者因为不同关系而产生的合作意愿度，之后基于不同关系的意愿度设计不同关系下的拓扑特征属性，最后将拓扑特征属性作为逻辑回归模型的自变量，利用现实数据训练模型的参数，用得到的函数模型计算一对作者在未来合作的概率。此方法考虑两作者与彼此合作的意愿度，同时意愿度是基于节点影响力和年龄的，从而提高合作者关系的预测结果，提高作者的合作作者的推荐质量。
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公开(公告)号：CN104022937A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410288752.2
申请日：2014-06-26
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/46
Abstract: 本发明涉及一种基于细胞型P系统的虚拟网络映射方法及系统，该方法首先将物理网络和虚拟网络信息转化成细胞型P系统可以处理的形式，再通过设置初始种子膜数目进行物理膜初始化，对所有成功虚拟网映射膜执行虚拟网络映射进化，保留额外开支最小的前若干个虚拟网络映射膜，溶解其他虚拟网络映射膜，重复此过程直到映射失败或者映射成功，如映射成功，选择额外开支最小的虚拟网络映射膜作为输出，溶解其他所有虚拟网络映射膜，接着检查虚拟网络映射结果输出膜中的所有映射信息，如果存在已经到期的虚拟网络映射信息，根据虚拟网络映射信息将物理资源返还给物理网络，该方法及系统可以有效提高底层物理网络的资源利用率。
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