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公开(公告)号：CN114626174B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210287021.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱和图神经网络的无线业务预测方法及装置，其中方法包括：依据记录有无线网络中各无线通信指标状态及关联关系的无线通信内生因素知识图谱，以及记录有无线网络中移动终端所涉及的应用层业务数据的业务数据仓库，抽取不同时刻下与无线通信业务相关的网络环境属性和移动终端属性；基于所述网络环境属性和移动终端属性构建适用于空时图神经网络模型的、由不同时刻下的无线通信图组织构成的空时属性图；基于所述空时属性图构建无线业务预测的空时图神经网络模型并进行训练。训练得到的空时图神经网络模型便可利用所有影响无线业务预测各因素之间的关联关系，对无线通信业务进行高效精准预测。
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公开(公告)号：CN115116612B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210768840.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H40/67 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种儿童患者病情智能风险评估系统及方法，首先从儿童患者家属方和医院方采集与病情相关的数据；然后从设计的数据采集表中抽取与病情相关的儿童患者表征构建实体节点，根据专家知识和医学知识库构建实体之间的关系，构建儿童患者病情风险因素知识图谱；再基于采集的数据和儿童患者病情风险因素知识图谱构建多个时刻的儿童患者病情动态属性图，利用动态异构图神经网络模型学习属性图，输出重要表征的预测值，基于重要表征的预测值评估病危程度，对儿童患者的就诊策略进行建议。本发明使用历史数据和当前数据，保证了对患儿评估的准确性，并且侧重于对患儿的表征进行分析和预测，规避了误诊的风险，缓解了智慧医疗的伦理问题。
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公开(公告)号：CN114626174A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210287021.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱和图神经网络的无线业务预测方法及装置，其中方法包括：依据记录有无线网络中各无线通信指标状态及关联关系的无线通信内生因素知识图谱，以及记录有无线网络中移动终端所涉及的应用层业务数据的业务数据仓库，抽取不同时刻下与无线通信业务相关的网络环境属性和移动终端属性；基于所述网络环境属性和移动终端属性构建适用于空时图神经网络模型的、由不同时刻下的无线通信图组织构成的空时属性图；基于所述空时属性图构建无线业务预测的空时图神经网络模型并进行训练。训练得到的空时图神经网络模型便可利用所有影响无线业务预测各因素之间的关联关系，对无线通信业务进行高效精准预测。
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公开(公告)号：CN115116612A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210768840.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H40/67 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种儿童患者病情智能风险评估系统及方法，首先从儿童患者家属方和医院方采集与病情相关的数据；然后从设计的数据采集表中抽取与病情相关的儿童患者表征构建实体节点，根据专家知识和医学知识库构建实体之间的关系，构建儿童患者病情风险因素知识图谱；再基于采集的数据和儿童患者病情风险因素知识图谱构建多个时刻的儿童患者病情动态属性图，利用动态异构图神经网络模型学习属性图，输出重要表征的预测值，基于重要表征的预测值评估病危程度，对儿童患者的就诊策略进行建议。本发明使用历史数据和当前数据，保证了对患儿评估的准确性，并且侧重于对患儿的表征进行分析和预测，规避了误诊的风险，缓解了智慧医疗的伦理问题。
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