公开(公告)号：CN119066348A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411012080.2

申请日：2024-07-25

Applicant: 三峡大学

Inventor： 万书振 ,  吕辰昊 ,  纪道斌 ,  崔玉洁

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于多尺度时序卷积神经网络的水华预测模型及方法，包括小波数据预处理模块、特征嵌入模块、多尺度时序卷积模块和预测模块，多尺度时序卷积模块包括时频特征增强模块、二维卷积特征提取模块和自适应周期性分析模块。模块构成一种基于多尺度时序卷积神经网络预测方法，本发明综合利用监测到的气象与水文时间序列数据，通过结合小波变换方法，可以有效减轻数据噪声带来的影响，利用多种嵌入方式组合提取特征，多尺度地高效提取和学习数据特征，克服现有水华预测方法预测准确率不够高、以及未能充分利用时间序列数据中特征信息的缺陷。

公开(公告)号：CN118471476A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410665091.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 三峡大学

Inventor： 唐庭龙 ,  毛源兵 ,  吴义熔 ,  桑野 ,  吕辰昊

IPC: G16H50/20 ,  G06N5/022 ,  G06F16/36 ,  G06F16/335 ,  G06F40/289 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F40/205

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的辅助诊断方法，包括以下步骤：利用先进的自然语言处理技术，特别是大型预训练语言模型，构建一个全面、准确的疾病知识图谱，分别从症状、体征、实验室检查异常和仪器检查异常进行切入，以提高医疗诊断的效率和准确性；通过整合目前所有常见疾病知识库并自定义关键词和调整Embedding模型，优化模型对疾病症状、体征、诊断和治疗方案的理解和查询能力；结合自己构建的医疗数据集进行模型训练，包括传统公开医疗数据和医院内部数据，涵盖了目前市面上所有的常见疾病。本发明在疾病知识库的构建与精准查询方面取得了显著的成果，能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，为患者提供方便的预问诊平台并提供更好的治疗方案。