-
公开(公告)号：CN111184512A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911394850.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/11 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中患者上肢及手部康复训练动作识别方法，采用非负矩阵分解模型对肌电信号数据进行盲源分离，去除非平稳的肌肉激活信息，获得稳定的时变盲源分离结果；应用分解后的时变盲源分离结果数据做进一步的模式识别，提高识别的稳定性和精度；通过CNN-RNN模型使得学习的特征同时保持时间和空间特性。CNN-RNN模型无需进行人工的数据特征提取与筛选，直接处理数据，自动提取特征且完成分类识别，可以实现端到端的康复训练动作识别分析，并结合注意力层对两层双向GRU层中第二层的隐含状态做注意力加权，赋予贡献度大的数据更大的权重，使其发挥更大作用，从而进一步提升分类识别的精度。
-
公开(公告)号：CN110222343A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910512743.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种中药种植资源命名实体识别方法，包括以下步骤：S1:获取中药材种植资源文献；S2:按照一定的规则对所述中药材种植资源文献进行标注，并将标注后的文献拆分成文本句子；S3:分别一一查找每个文本句子所对应的词向量和字向量，利用所述词向量和字向量来训练GRU-CRF模型；S4:利用所述训练好的GRU-CRF模型对未知的中药材种植资源文献进行命名实体识别。本发明提供的中药种植资源命名实体识别方法，通过构架GRU-CRF模型，从而实现了能够自动识别中药种植资源文献的命名实体，不仅大大提高了识别准确率和识别效率，减少人工识别时间开销，并且可扩展到其他命名实体类别，比如土壤矿物质含量、水分含量等。
-
公开(公告)号：CN109346180A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810877230.4
申请日：2018-08-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种中医方剂君臣佐使训练识别方法及系统，能够解决方剂中君臣佐使训练判断的问题。所述方法包括：获取方剂，方剂的功效，以及方剂中各药物的实际剂量和其在方剂中书写的绝对位置；对方剂的功效进行拆分；将方剂中各药物的实际剂量标准化为相对剂量；将药物在方剂中的绝对位置转换为相对位置；在方剂数据库上构建基于方剂功效，药物相对剂量和药物相对位置的朴素贝叶斯分类器，确定每个药物分别在君臣佐使上的概率值，得到该药物的君臣佐使的偏性。本发明适用于中医方剂学技术领域。
-
公开(公告)号：CN109215778A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810877201.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种舌象定量分析方法及平台，主要供中医舌象研究领域应用，用于中医舌象定量化的软件，使用计算机技术结合中医舌诊中舌象特征的不同分类制作了这套系统，为中医舌象的客观化提供了参考标准，有助于中医舌诊客观化的发展。本发明为电脑客户端系统，舌象定量化系统包括三个部分：登录模块、舌象定量化模块和数据导出模块。登录模块为用户提供了直接登录和检索登录方式，舌象定量化模块为用户提供了舌象不同分类特征的定量化方式，数据导出模块为用户提供了患者数据和舌象数据的导出功能。
-
公开(公告)号：CN119128186A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411621717.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明公开了一种桥墩施工进度及纠偏的检测方法、系统、设备及介质，属于图像检测领域，其目的在于解决现有桥墩施工过程中施工纠偏检测精度低、检测效率低的技术问题。构建的桥墩检测分割模型中，YOLO10目标检测网络对图像进行目标检测，CUNet目标分割网络对图像进行分割；利用无人机对在建的桥桩进行拍摄并获取无人机的当前坐标以及上下左右偏转角度；将无人机拍摄的图像输入桥墩检测分割模型并得到桥墩分割结果，将分割出来的图像移动至目标坐标系，并将中心线进行投影后获得各边的尺寸，并通过对比端点A、B之间的距离以及计算中心线的侧偏角；本发明可以准确检测在建桥桩施工进度、以及桥桩是否存在侧偏。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160564B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN201911300781.5
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征张量的中文知识图谱表示学习方法，该方法包括：数据准备、建立数据结构、构建实体特征向量矩阵、定义标记三元组的关系向量和距离公式、得到训练集、对知识图谱表示学习模型进行训练、更新模型参数、迭代训练，并使用该模型对未标记三元组进行关系预测、再一次迭代训练，直至无法学习到新的未标记三元组。本发明提出使用中文拼音、字信息、词信息、描述信息组成特征张量，并转换为特征向量，用以替代传统知识表示学习中随机初始化实体向量的方法，充分利用了中文特点。另外，采用双层迭代的方式，对训练语料进行补充，使得关系矩阵能够不断修正，提高知识图谱表示学习模型的精度和收敛速度。
-
公开(公告)号：CN113707330B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110872486.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种蒙医辨证模型的构建方法和系统、方法，构建方法包括以下步骤：S1、医案数据预处理：获取医案集中的不同症状并表示为症状集合F，获取医案集中的不同证候并表示为证候集合Y，医案集中每个医案为一个样本；S2、构建样本的邻域特征‑标签相关性计算模型；S3、构建样本的标签相关性计算模型；S4、构建相互作用系数的计算模型；S5、基于步骤S4获得的相互作用系数的计算模型，以及样本与样本之间的异构重叠欧式度量距离，构建医案集中样本与样本之间的引力计算模型，并计算正负判别分数，进行标签预测。本发明不仅考虑症状与证候的相关性，还结合证候与证候的相关性,提高辨证结果准确度，为医师诊疗过程提供辅助决策。
-
公开(公告)号：CN113593698B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110884629.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意网络的中医证型识别方法，其包括将多个医案数据进行标准化，并构建训练集，即语料库数据；将语料库中的所有不重复的症状和证型分别建立一个症状集合和一个证型集合；将属于训练集的每个医案数据中的症状各自两两相连作为节点，计算症状集合中两个症状间的点互信息，并利用图注意力网络更新图中的节点；利用注意力机制加权更新后的节点，得到症状的特征向量；将特征向量输入一个线性层进行分类，得到每个证型的概率；结合每个证型的概率与训练集中真实的情况，计算损失函数；根据损失函数进行反向传播，完成模型迭代；将待识别的症状信息输入训练后的模型得到证型识别结果。本发明有效提高了证型识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN113707317B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110965479.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于混合模型的疾病危险因素重要性分析方法，应用于数据处理领域，针对现有的疾病危险因素分析方法可靠性较低的问题，本发明首先使用聚类算法划分初始危险因素，然后通过神经网络与ReliefF算法结合的混合模型分别分析危险因素类权重和类内危险因素权重，并进行权值融合获得危险因素的全局权重，最后使用逐级分类方法分析危险因素的有效性，并对危险因素之间的联合作用进行分析，提升方法的可靠性。
-
公开(公告)号：CN109903854B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910075603.0
申请日：2019-01-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H70/00 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于中医药文献的核心药物识别方法，包括以下步骤：建立治疗特定疾病的中医药文献语料库；构建治疗特定疾病的药物网络；对药物网络进行社区发现，发现治疗特定疾病的核心药物。本发明通过计算机自动分析大量中医药文献，让计算机分析药物之间的语义，进而计算药物之间的语义相似度，构建针对某一疾病的药物网络，再利用复杂网络的分析方法，发现核心药物组合，降低工作量和主观性，提高准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
134
records
(took 0.026 seconds)
