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公开(公告)号：CN117668611A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311600649.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 鲁东大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于医学数据识别技术领域，公开了基于投影矩阵面积特征选择的左心室肥大识别方法及系统。该方法采用Stiefel流形上的混合下降方向和混合步长的投影类非单调线搜索方法，求解含有正交约束的最小二乘算法的目标函数，获得令预测标签到真实标签竖直距离最小的投影矩阵W，将投影矩阵W绘制成多边形图像，用图形语言的方式展示投影矩阵W中蕴含的各个特征信息，通过基于投影矩阵面积的特征选择方法PMA计算投影矩阵的面积，并且对各个特征信息特征进行评价；本发明获得一个最优的特征子集，将筛选后的特征子集投入分类模型中训练，不仅可以节省训练的时间还可以获得比原数据训练更高的识别率。
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公开(公告)号：CN111081334A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911305884.0
申请日：2019-12-18
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风险因素概率组合分析的慢性疾病早期预警方法，包括以下步骤：收集数据，确定该慢性疾病的风险因素的基准组合RFx，确定对该慢性疾病影响最大的x个风险因素，进一步确定最佳的风险因素组合。本发明的有益之处在于：(1)综合考虑了生理指征、环境因素、病史记录、生活习惯等多维数据，与目前疾病模型的构建越来越趋向多维度的研究趋势相符；(2)数据集包含不同类型人的记录，实验结果非常具有代表性；(3)选取与慢性疾病相关的风险因素的概率组合方法，具有很好的通用性，并且可以推广到其他国家和地区；(4)对未来可能发展成慢性疾病的大部分患者给予预警，对预防和控制慢性疾病具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117668611B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311600649.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 鲁东大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于医学数据识别技术领域，公开了基于投影矩阵面积特征选择的左心室肥大识别方法及系统。该方法采用Stiefel流形上的混合下降方向和混合步长的投影类非单调线搜索方法，求解含有正交约束的最小二乘算法的目标函数，获得令预测标签到真实标签竖直距离最小的投影矩阵W，将投影矩阵W绘制成多边形图像，用图形语言的方式展示投影矩阵W中蕴含的各个特征信息，通过基于投影矩阵面积的特征选择方法PMA计算投影矩阵的面积，并且对各个特征信息特征进行评价；本发明获得一个最优的特征子集，将筛选后的特征子集投入分类模型中训练，不仅可以节省训练的时间还可以获得比原数据训练更高的识别率。
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公开(公告)号：CN118298173A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410397675.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 鲁东大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络的脾脏CT图像分割方法，构建基于Transformer和UNET的3D卷积神经网络；加载脾脏CT图像，并输入至3D卷积神经网络进行脾脏区域预测，输出预测分割图；对预测分割图进行融合获得完整的脾脏CT图像分割图。本发明使用大卷积核作为特征提取的基础框架，从而捕获更广泛的上下文信息。使用小卷积核进行通道维度变换，减少跨通道学习环境中的冗余，在减少模型参数量的情况下提高了性能。
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公开(公告)号：CN111667114A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010502360.7
申请日：2020-06-05
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空大数据融合的智能路线规划推荐方法，包括以下步骤：收集数据，智能路线规划的多目标模型，基于启发式的智能化最优路线规划推荐方法。本发明的有益之处在于：（1）综合考虑了公交车的容量限制、乘客需求量和时间约束等多维数据，与目前模型构建越来越趋向多维度的研究趋势相符；（2）数据集包含整个烟台市区所有公交车和站点三年的记录，实验结果非常具有代表性；（3）选取与路线规划相关的多目标优化模型，具有很好的通用性，并且可以推广到智慧旅游、智慧城市等其他应用领域；（4）准确、实时、可靠的路线规划推荐方法可以帮助公交公司确定合理的发车间隔，可以减少乘客的等车时间，提高乘客的舒适度，对减少能源消耗和环境污染，缓解交通拥堵具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111063453A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201811200508.0
申请日：2018-10-16
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明公开了一种心力衰竭早期检测方法，旨在将大数据与人工智能技术引入到医疗健康领域，发现各种疾病和综合症，挖掘有价值的信息，为心力衰竭的诊断和治疗提供系统决策。其技术要点是，通过云端平台收集患者的日常生理数据，提出了统一描述海量医疗数据特性并满足复杂语义的心电数据关联关系分析，和基于时间序列的生理指标相似性评估策略，从而进行心力衰竭的早期检测和预警。该方法使用从132例患者（47例失代偿事件和85例正常事件）收集的血压，呼吸频率，心率和体重等心电监测的生理数据，验证了所提方案特别适用于检测早期心力衰竭代偿失调，从而为用户提供高效、智能、个性化的服务。本发明适用于心力衰竭的早期检测，从而可以通过改变生活方式和药物干预等，有效延缓心力衰竭的发展。
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公开(公告)号：CN108875829A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810636416.0
申请日：2018-06-20
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明提供一种乳腺肿瘤图像的分类方法及系统，所述方法包括：基于FCM算法获取待分类乳腺肿瘤图像中的肿块区域；基于Weka系统获取所述肿块区域的混合特征；根据所述肿块区域的混合特征，基于SVM算法对所述待分类乳腺肿瘤图像进行分类；其中，SVM算法的参数预先使用改进的FOA算法进行优化。本发明使用Weka系统获取乳腺肿瘤病灶区形态形状纹理混合特征用于分类，以提高分类效率和准确率；考虑到支持向量机中核函数参数和惩罚系数对分类性能的影响，利用改进的FOA算法对SVM分类器的参数进行优化，提高算法分类的性能。
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公开(公告)号：CN108550375A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810208852.8
申请日：2018-03-14
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语音信号的情感识别方法、装置和计算机设备，该方法包括：对语音输入信号进行预处理，得到由静态特征和一阶差分特征组成的混合的梅尔频率倒谱系数MFCC输入特征；将所述输入特征输入到经过语音情感训练的卷积神经网络模型中；使用所述经过语音情感训练的卷积神经网络模型作为分类器对所述输入特征进行分类，识别出与所述语音信号对应的情感。采用本发明的基于语音信号的情感识别方法，与其他基于语义、语音的情感识别方法相比，克服了识别准确率低的技术问题，可以区分不同的语音情感，且准确率令人满意；同时，根据实验结果可知，本方法具有较好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN103366224A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310293407.3
申请日：2013-07-15
Applicant: 鲁东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于公交网络的乘客需求预测系统和方法，该方法综合考虑非均匀性、突发性和周期性等因素，通过随时间变化的泊松模型，加权时间变化的泊松模型，综合自回归移动平均模型等预测模型和基于滑动窗口的整合框架最终得到公交网络中的乘客需求预测。本发明预测得到的乘客需求量能够为乘客提供更加便捷舒适的公交出行环境，如减少乘客的等车时间、避免公交车过度拥挤或者过度松散的情况。
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