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公开(公告)号：CN110532538A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201810508011.9
申请日：2018-05-24
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及财产纠纷裁判文书关键实体抽取算法。该方法首先将用户输入的裁判文书筛去停用词并进行分句、分词、分字处理，然后将词序列集、字序列集分别与句序列集相关联。通过词序列集和预先选取的特征集进行比对，将对应的句子转换成特征向量并输入SVM中筛选出包含关键实体的句子。针对这类句子，将对应的字序列集转换成定长字向量序列集输入到BiLSTM-CRF网络抽取出关键实体并将结果返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的准确性。
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公开(公告)号：CN105675448B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201410653274.0
申请日：2014-11-17
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
CPC classification number: Y02A20/16
Abstract: 本发明涉及一种面向水环境质量监测的动态模拟污染物扩散的方法，包括以下步骤：建立河流模型；然后按连续稳定排放模型或者瞬时排放模型计算某区段中测定点的当前污染物浓度；将当前污染物浓度与环保标准相对比，确定水质等级，并用颜色渲染河流模型中的该区段。本发明不受时间、地域限制，更重要的是不会真正造成水体污染，而且可随时模拟污染物扩散情况，从而对于找到规划工厂选址和城市发展的最佳方案提供强大的信息参考；可根据不同要求，设定众多参数，模拟不同情况下，污染物的扩散情况，从而满足不同的需求。
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公开(公告)号：CN116779174A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310452109.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G16H50/70 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医疗自然语言处理领域，公开了一种基于T‑LSTM双向自动编码器的疾病数据分型方法。包括以下步骤：1)获取纵向时间序列电子病历数据，并对其进行预处理；2)构建并训练基于T‑LSTM的双向自动编码器；3)利用预处理后的电子病历数据训练双向自动编码器；4)通过训练好的双向自动编码器对电子病历数据进行处理，并通过k‑means算法对处理结果进行聚类，得到疾病数据的亚型分型结果。本发明构建的自动编码器为双向自动编码器，捕获时间序列内部上下文隐藏信息，即当前患者就诊记录的过去和未来记录信息，能够更加充分的提取数据特征信息。
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公开(公告)号：CN110532538B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201810508011.9
申请日：2018-05-24
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F40/295
Abstract: 本发明涉及财产纠纷裁判文书关键实体抽取算法。该方法首先将用户输入的裁判文书筛去停用词并进行分句、分词、分字处理，然后将词序列集、字序列集分别与句序列集相关联。通过词序列集和预先选取的特征集进行比对，将对应的句子转换成特征向量并输入SVM中筛选出包含关键实体的句子。针对这类句子，将对应的字序列集转换成定长字向量序列集输入到BiLSTM‑CRF网络抽取出关键实体并将结果返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的准确性。
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公开(公告)号：CN118887477A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411141470.X
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于计算机视觉图像分类领域，具体说是一种基于改进ConvNext的大规模鱼类图像分类方法。本发明考虑了图像的局部偏置先验知识以及上下文信息，通过ConvNext纯卷积神经网络对图像的局部偏置先验知识的应用，将图像的特征图进行提取，同时通过嵌入SIMAM注意力模块的方式，将各特征图进行融合，提取上下文特征信息以进行特征融合。通过引入类平衡训练技术以及Focal Loss损失函数提升模型对长尾分布的数据集的拟合能力，缓解模型对样本量少的数据的拟合能力差的问题，进而增强模型的泛化能力。改进的模型在准确率和F1值上有了显著上升且没有增加计算负担，并且模型对样本少的鱼类数据的关注程度有一定提高，可以有效提高鱼类的分类算法模型的表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117973583A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211344659.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06F18/2451
Abstract: 本发明涉及一种基于深度置信网络的区域空气质量预测方法。该方法首先对监测点位空气质量监测数据即6种空气污染物小时浓度数据进行清洗，填充缺失并归一化，生成训练集和测试集，然后将数据输入到IPSO‑DBN模型中进行特征提取，使用Attention机制将不同点位监测数据提取出的特征进行加权融合，将融合后的特征向量作为SVR模型的输入进行模型的训练，最后使用训练好的模型进行6种空气污染物小时浓度的预测。该方法融合了DBN模型强大的特征提取能力和SVR模型的回归预测能力以及Attention机制解决空气质量空间相关性，提高模型的预测准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114328485A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111587368.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/35 , G06F40/295 , G16H10/60
Abstract: 本发明属于医疗自然语言处理领域，以建立结构化电子病历为基础建立命名实体模型，将传统的BiLSTM‑CRF深度学习模型进行改进，具体为一种改进BiLSTM‑CRF的电子病历命名实体识别方法。本发明同时考虑了字和标签，输入时将文字和标签同时做Embedding后进行结合，使用多头注意力机制，在Attention机制中获得更多的有用信息，BiLSTM模型进行特征的提取，经过BiLSTM模型后的输出结果为当前字符在各个类别标签中的概率值，最后使用CRF模型对最终分类结果进行预测。对于进行结构化电子病历中，医疗术语难以统一的情况有一定的作用，为结构化电子病历的发展有一定的推进作用。
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公开(公告)号：CN118570385A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410711951.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06T5/70 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于医学影像三维重建领域，具体说是DICOM格式下一种基于生成对抗网络的骨科图像三维重建方法。包括以下步骤：收集时间序列骨科图像数据，并对其进行预处理；构建并训练生成对抗网络模型，使用训练好的模型对预处理后的图像数据进行替换或补充，得到二维图像序列；将二维图像序列转换为三维体数据；对三维体数据进行后处理，完成骨科图像的三维重建。本发明通过生成对抗网络算法与三维重建算法的结合可以快速的实现对人体各个部位骨骼的三维重建，快速实现骨骼的3D可视化，提高术前判断的速度以及准确性。
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公开(公告)号：CN112529344B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910879513.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种基于Elman神经网络优化空气质量数值的算法。该方法首先在气象数据，地理数据，污染源清单数据的驱动下运行空气质量数值模式CMAQ和CAMx。将运行结果进行预处理，去除缺测值，然后对实测数据和空气质量数值模式输出数据进行归一化处理。将处理后的数据输入到Elman神经网络模型进行训练，得到训练模型。将需要优化的CMAQ和CAMx数据输入到模型，得到优化后的结果，并将预测结果返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的准确性。
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公开(公告)号：CN108090077B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201611036474.7
申请日：2016-11-23
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/955 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自然语言检索的综合相似度计算方法。该方法首先将用户的输入条件和被检索文档通过分词系统提取出各自的关键词，构成检索向量和文档向量；对检索向量和文档向量，在统计信息层面给出了词频相似度和词序相似度计算方法，然后在语义信息层面上给出了词频相似度和语义相似度计算方法，最后结合统计信息层面和语义信息层面给出了一种综合相似度计算方法。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
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