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公开(公告)号：CN115527670A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211252151.7
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明是一种基于人工智能技术的职业性尘肺病智能筛查方法，利用图像和文本模态数据构建基于支持向量机和卷积神经网络的多模态融合驱动的深度学习模型进行职业性尘肺病的筛查，它包括两个阶段：首先，根据已有的职业性尘肺病患者的各项数据指标，利用支持向量机初步诊断是否患有职业性尘肺病；其次，基于已筛查出的职业性尘肺病患者及其X线胸片图像数据，利用卷积神经网络诊断职业性尘肺病的期别。本发明实现了职业性尘肺病的分期诊断，帮助医生提高诊断效率，降低漏诊率及误诊率，使患者得到及时有效的治疗。
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公开(公告)号：CN114281397A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111239407.6
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法。目前提出的多目标社区检测算法中，分解多目标遗传算法为该问题提出了一个高效的新思路。但是，算法局部搜索能力较差，应用于社区划分问题也需要多角度考虑具体的软件生态系统的社区结构特征。基于此，本章针对具体特征提出节点归属度函数作为社区检测问题模型的目标函数，并利用基于节点归属度函数的标签传播算法进行编码初始化，为算法提供一个高效的初始解。在此基础上，具体分析改进个体混合交叉策略，并融合模拟退火算子以提高算法的局部进化能力。
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公开(公告)号：CN114281397B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111239407.6
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法。目前提出的多目标社区检测算法中，分解多目标遗传算法为该问题提出了一个高效的新思路。但是，算法局部搜索能力较差，应用于社区划分问题也需要多角度考虑具体的软件生态系统的社区结构特征。基于此，本章针对具体特征提出节点归属度函数作为社区检测问题模型的目标函数，并利用基于节点归属度函数的标签传播算法进行编码初始化，为算法提供一个高效的初始解。在此基础上，具体分析改进个体混合交叉策略，并融合模拟退火算子以提高算法的局部进化能力。
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公开(公告)号：CN111352830A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010008504.3
申请日：2020-01-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法。变异测试的关键问题之一是要在短时间内生成有效杀死变异体的测试数据。随着程序的规模和复杂程度的日益增加，在传统的变异测试准则下，需要同时运行被测程序和变异体，以检测变异体是否被杀死，这势必会影响变异测试效率。本文首先给出基于语句占优关系的变异测试准则，在此基础上建立了基于语句占优关系的变异测试数据生成问题的数学模型，并给出相应的进化优化求解方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105649492A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610010243.2
申请日：2016-01-05
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: E06B3/4609 , E05C17/02 , E06B3/40 , E06B7/22 , E06B2003/403
Abstract: 本发明公开了一种玻璃可360°旋转的易清洗安全推拉窗，属于窗户技术领域。本发明包括滑动安装在外窗框内的推拉窗框，每个所述推拉窗框内安装有能沿横向轴线做360度旋转的旋转玻璃装置，本发明在原有玻璃窗框的基础上加入活动窗框、转轴、玻璃固定器等部件，使得玻璃可以360°旋转，由50%的开启面扩大到100%。本发明的玻璃可旋转180°～360°，可将玻璃面的室内、室外面旋转，易于清理。若作玻璃小角度旋转，可使得玻璃及窗框之间形成小的通风空隙，防止儿童坠落，形成一种安全窗。
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公开(公告)号：CN115359035A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211075590.5
申请日：2022-09-05
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形多尺度卷积的肺部X光病灶检测系统与方法，属于图像处理技术领域。包括顺序连接的图像预处理模块、特征图提取网络模块、可变形多尺度特征融合模块、候选区域生成网络模块、分类与定位网络模块；先预处理肺部X光片，将X光片输入到特征提取网络得到特征图，特征图经过可变形多尺度特征融合模块得到更准确的融合特征图；输入到候选区域生成网络生成候选框；候选框输入到分类与定位网络，得到病灶区域的预测框；比较预测结果与标注信息，得到损失函数后进行反向传播，进行参数调整训练得到最优的模型；输入测试集图片进行预测并将结果可视化。其既能提取病灶区域的边缘特征和形状信息，又能兼顾全局信息和局部信息。
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公开(公告)号：CN110276655A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910375357.0
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公布了基于匈牙利算法的众包平台新任务多目标推荐方法。众包平台运营的关键问题，是要高效地解决发布方提交的新任务。由于众包平台新任务在发布时可提供的信息有限，因此会发生用户选择的任务与用户能力不匹配等问题，因此需要相应的推荐方法向用户推荐合适的新任务。本发明首先给出评估用户完成新任务效率的方法，在此基础上建立了众包新任务推荐问题的数学模型，并利用匈牙利算法对模型进行求解。
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公开(公告)号：CN111352830B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010008504.3
申请日：2020-01-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法。变异测试的关键问题之一是要在短时间内生成有效杀死变异体的测试数据。随着程序的规模和复杂程度的日益增加，在传统的变异测试准则下，需要同时运行被测程序和变异体，以检测变异体是否被杀死，这势必会影响变异测试效率。本文首先给出基于语句占优关系的变异测试准则，在此基础上建立了基于语句占优关系的变异测试数据生成问题的数学模型，并给出相应的进化优化求解方法。
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