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公开(公告)号：CN109871541A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910169547.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种适用于多语言多领域的命名实体识别方法，包括以下步骤：构建初始化语料库，使用word2vec训练字嵌入矩阵；设定阈值n；对句子进行顺序遗忘编码；使用前向及后向并行LSTM分别计算长度为1,2…，n的单词记忆单元状态；融合前向及后向并行LSTM记忆单元状态；计算前向及后向LSTM的隐藏单元状态，级联前向LSTM和后向LSTM隐藏单元状态；输入单向LSTM进行实体标签预测；使用L2正则的句子级对数似然损失来训练模型，以平衡模型复杂度和准确度。本发明通过FOFE编码，充分利用了句子中字序列信息，省去了外部知识库，没有领域依赖，只需要大量的训练语料库，均能取得较好的NER结果。
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公开(公告)号：CN107528731A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710760688.7
申请日：2017-08-30
Applicant: 四川易诚智讯科技有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于NS3并行仿真的网络分割优化算法，包括以下步骤：S1、通过解析Netflow数据获得流量矩阵；再读取数据库中的路由表，生成路由矩阵文件；S2、生成链路流量和节点流量，通过路由矩阵文件和流量矩阵生成链路流量，将链路流量结合链路连接状况文件生成节点流量；S3、生成对应Metis划分算法的CSR格式文件，通过标准化链路权重和节点权重，生成对应Metis划分算法的CSR格式文件。本发明通过对采集到的Netflow流量数据进行处理，采用流量矩阵生成方法，计算得到节点和链路的流量数据，获得节点和链路的权重，最后利用Metis算法根据节点和边的权重对原始网络拓扑进行分割，能够使得各个分割内的仿真任务量均衡，从而提高整个NS3并行仿真系统的时间效率。
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公开(公告)号：CN107528341A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710740446.1
申请日：2017-08-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高风电渗透率的大电网储能调度的方法，依据历史风电功率预测误差和风功率预测数据，进行相应的风电功率预测风险性分析，求得风电可信容量，对负荷和结算电价进行相应预测，然后依据电力市场的运行方式及其参数要求，选用合适的两级储能装置并设计相适应的两级储能调度的策略，完成对风电场并网功率、储能系统充放电以及火电厂并网功率的调度，从而可靠地保证电力系统的供需平衡，维持电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN107104462A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710352460.4
申请日：2017-05-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于风电场储能调度的方法，结合历史风电功率出力数据和结算电价数据，进行相应的风电功率和电价的数据预测，并且依据历史结算电价规律，将一天分为尖峰时段和非尖峰时段，然后依据电力市场的运行方式及其参数要求，选用合适的两级储能装置并设计相适应的风电场两级储能调度的策略，完成对风电场并网功率的调度，从而维持电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN104050403B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410304507.6
申请日：2014-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵和相对时间特征的移动终端用户身份认证系统及方法，主要解决现有技术安全性差、系统资源开销大的问题。该系统包括：输入输出模块、矩阵序列特征与相对时间特征提取模块和认证模块。输入输出模块接受用户的相关配置并向用户返回注册和认证的结果，记录用户的输入信息并发送到矩阵序列特征与相对时间特征提取模块；矩阵序列特征与相对时间特征提取模块从用户的输入信息中提取特征信息，将该特征信息构成认证模板并存储；认证模块将矩阵序列特征与相对时间特征提取模块提取出的认证信息的特征与认证模板中存储的特征进行匹配，将匹配结果传递给输入输出模块。本发明不仅保证了用户使用过程中的安全性，而且减小了系统开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104050403A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410304507.6
申请日：2014-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵和相对时间特征的移动终端用户身份认证系统及方法，主要解决现有技术安全性差、系统资源开销大的问题。该系统包括：输入输出模块、矩阵序列特征与相对时间特征提取模块和认证模块。输入输出模块接受用户的相关配置并向用户返回注册和认证的结果，记录用户的输入信息并发送到矩阵序列特征与相对时间特征提取模块；矩阵序列特征与相对时间特征提取模块从用户的输入信息中提取特征信息，将该特征信息构成认证模板并存储；认证模块将矩阵序列特征与相对时间特征提取模块提取出的认证信息的特征与认证模板中存储的特征进行匹配，将匹配结果传递给输入输出模块。本发明不仅保证了用户使用过程中的安全性，而且减小了系统开销。
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公开(公告)号：CN119274739A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411456595.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H20/10 , G16H20/90 , G16H50/70 , G16H70/40 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多图卷积融合的蒙医方剂推荐方法，通过构建基于多图卷积融合Transformer的蒙医方剂推荐模型，设计特征编码引入药物性味和用药时间，结合证候信息，构建多种关系图并使用图卷积捕获特征，融合得到药物和症状的综合表示，进而进行药物推荐。本发明的方法通过分析蒙医的特有药物“味性力效”特征、“性味组方”组方原则和“按时辰用药”用药方法，针对性的进行编码与处理，针对组方过程，设计了特殊的损失函数模拟蒙医组方过程，将药物推荐问题转化为药物推荐与组合问题，且针对蒙医组方原则进行深入研究，设计特殊正则化来模拟组方过程，将整个方案从简单的药物推荐变为药物推荐与药物组合，使其更加符合蒙医理论体系与临床实际。
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公开(公告)号：CN118603895A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411046176.0
申请日：2024-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01N21/17 , G01N29/02 , G01N29/06 , G01N21/01 , F21V19/00 , F21V23/00 , A61B5/00 , A61B5/145 , F21Y115/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多波长LED激发的光声成像装置和方法，涉及材料特性测定及可视化领域，以实现低成本、小体积、多波长、高精度的光声成像。本发明的LED模组的各LED阵列均由多个LED子阵成阵列排布而成，各LED子阵间的LED的波长不同，且各LED子阵的光功率位于同一区间。在上位机控制下，运动控制模组将超声换能器移动到指定位置，通过LED驱动电路驱动LED模组发出纳秒级脉冲光束作用到成像样品，利用光声信号采集模组采集并存储成像样品产生的超声信号，由上位机进行图像重建。本发明以低成本、小体积的LED作为激励源，并且LED阵列包含多波长、同功率的LED子阵，在纳秒级信号的控制下，实现了多波长、高精度成像。
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公开(公告)号：CN117976215A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410156013.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用于心血管疾病检查项目的推荐方法、设备和介质，通过获取患者历史数据，对历史数据进行预处理，得到样本集合数据；根据样本集合数据确定医疗项目的时间相关性；对当前检查项目和检查结果进行关联表示；采用门控循环单元和隐马可夫模型构建心血管检查项目推荐模型，结合样本集合数据、当前检查项目和检查结果的关联表示，对患者进行检查项目推荐。通过时间关联学习的方式，将患者的历史医疗记录采用表征学习方法进行表示。采用改进的门控循环单元捕捉历史病历信息与当前检查项目之间的转移关系，为心血管疾病患者推荐合理的检查方式，考虑了数据的关联性，提高了结果判断的准确性。
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公开(公告)号：CN117438084A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311404661.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于肌少症预测技术领域，尤其是涉及一种基于信息融合的肌少症风险预测方法。本发明通过编码解码器实现不同筛查方式个性特征和潜在相似特征的提取，融合不同筛查方式的有效特征，避免出现信息冗余，有利于提高肌少症筛查的效率和准确性。本发明通过融合多个筛查方式的信息，可以得到丰富的信息；通过对筛查方式的特征提取中引入多种损失能够有效的预防融合过程中出现的信息冗余，并加强信息互补，有效的得到融合后的特征表示，提高肌少症风险预测的准确性。
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