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公开(公告)号：CN110827990A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911052179.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京科技大学 , 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的伤寒辨证推理系统，能够将伤寒的诊疗模式运用到现代智能辅助诊疗系统中来。所述系统包括：分析模块，用于对伤寒论和有关伤寒论方证对应论著进行分析，得到基于六经和多纲的辨证要素；构建模块，用于根据伤寒论、有关伤寒论方证对应论著及得到的基于六经和多纲的辨证要素，对伤寒体系知识进行解析，将伤寒体系知识以节点的形式表示并将节点分层，并确定层次节点间的关系，构建伤寒论体系知识图谱；推理模块，用于在构建的伤寒论体系知识图谱的基础上，构建基于中医经方医案的深度学习模型和基于中医知识的匹配模型对输入的一组症状进行方剂推理。本发明涉及中医、计算机技术领域。
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公开(公告)号：CN110827990B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201911052179.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京科技大学 , 中国中医科学院中医药信息研究所
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的伤寒辨证推理系统，能够将伤寒的诊疗模式运用到现代智能辅助诊疗系统中来。所述系统包括：分析模块，用于对伤寒论和有关伤寒论方证对应论著进行分析，得到基于六经和多纲的辨证要素；构建模块，用于根据伤寒论、有关伤寒论方证对应论著及得到的基于六经和多纲的辨证要素，对伤寒体系知识进行解析，将伤寒体系知识以节点的形式表示并将节点分层，并确定层次节点间的关系，构建伤寒论体系知识图谱；推理模块，用于在构建的伤寒论体系知识图谱的基础上，构建基于中医经方医案的深度学习模型和基于中医知识的匹配模型对输入的一组症状进行方剂推理。本发明涉及中医、计算机技术领域。
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公开(公告)号：CN111047551B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911073929.6
申请日：2019-11-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于U‑net改进算法的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括：对遥感影像进行预处理，然后将预处理后的不同时相的遥感影像进行整合得到输入图像；基于改进的U‑net网络，对输入图像进行下采样编码和上采样解码；最后根据分析结果输出影像是否发生变化的二值图像。本发明将语义分割方向的网络结构运用于变化检测领域，并引入残差学习机制使得编码器可快速收敛且加深网络层数，同时使用ASPP加强网络对图像特征的感知能力，使得算法在精度和效率上都能保持在较高水平，同时具有较强的鲁棒性。适用于遥感影像的变化检测领域的同时也可推广到其他领域，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109065173B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810751261.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种知识路径的获取方法。其中，该方法包括获取待寻知识路径的初始节点，其中，初始节点是症状信息和/或患者基本信息，知识路径由多个节点构成，节点是与症状信息和/或患者基本信息相关联的概念层特征；确定待寻知识路径的终点，其中，终点是根据症状信息和/或患者基本信息寻径得到的概念层特征阴或阳；通过贪心算法在初始节点与终点之间进行寻径获得多个知识路径；通过特征优化对多个知识路径进行筛选获得预定数量的待寻知识路径，解决了现有技术在进行案例推理时由于中医症状的数据存在问题导致不能高效分析中医数据的技术问题，达到了高效和准确的分析中医数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN110134953B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910367376.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供了一种基于中医古籍文献的中医命名实体识别方法及系统，用以解决中医命名实体的识别问题。所述方法在获取中医古籍文献语料的基础上进行数据清理，再进行语言模型预训练；通过对语料进行序列标注，形成后续模型的训练集；基于序列标注的模型训练集，将语言模型作为编码层，将神经网络结构作为解码层，训练序列标注模型，从而基于序列标注模型进行中医命名实体识别。本发明结合现有的语言训练模型，如Google提出的语言模型预训练方法bert，基于小样本训练集节省了人工标注的成本，提高了识别效果及准确率，易操作，实现对中医古籍文献，尤其是中医古籍医案的有效和全面利用，为中医领域研究打下了良好的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107122451B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710281403.1
申请日：2017-04-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种法律文书案由分类器的自动构建方法，分类效率高、准确率高。所述方法包括：获取多类案由的法律文书，确定每类案由的测试语料；对每类测试语料去停用词和分词；根据分词结果，确定每类案由的基本关键词；根据分词结果，对每类测试语料进行词向量训练，扩充关键词，根据扩充的关键词和确定的基本关键词，确定每类案由的扩充关键词列表；输入待分类法律文书，对输入的所述待分类法律文书去停用词和分词、并进行词向量训练，根据所述待分类法律文书的词向量训练结果，计算所述待分类法律文书与每类扩充关键词列表的语义相似度总和，取语义相似度总和最大值对应的案由为所述待分类法律文书对应的案由。本发明涉及知识工程技术领域。
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公开(公告)号：CN106570319B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201610930813.X
申请日：2016-10-31
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种确定中医诊断模式的方法及装置，能够确定目标中医的个性化诊断模式。所述方法包括：获取目标中医的至少一份医案，其中，所述医案包括：症状和证候；对获取的每份医案中的症状以及证候，按照预先构建的中医基础理论知识图谱进行规范化；针对每份医案，将规范化后的症状作为起始节点，规范化后的证候作为终止节点，根据预先构建的中医基础理论知识图谱，获取所述起始节点与所述终止节点之间的路径作为每份医案的路径；根据获取的每份医案的路径，确定所述目标中医的诊断模式。本发明适用于中医学技术领域。
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公开(公告)号：CN104090960B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201410332474.6
申请日：2014-07-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于热连轧生产流程的动态多主题数据仓库建立方法，该方法步骤如下：1业务数据提取；2业务数据可视化分析；3螺旋式动态构建数据仓库；4在线分析处理。本方法根据业务需求，在可视化数据分析的基础上，用户自主动态构建分析维度、分析主题，并在多主题数据仓库中进行分析和挖掘。本发明针对热连轧生产流程数据量庞大的特点，提供了数据可视化处理方法，使用户可以观察数据特征，挑选有价值的数据，解决了用户面对海量数据时出现盲需求的特点，基于生产流程动态建立多维度、多主题挖掘，满足了用户对现场数据完整性、数据仓库管理的高效性，满足了不断发展的业务需求。该方法同样适用于工业领域流程化生产类数据的数据仓库构建。
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公开(公告)号：CN104933320A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510398736.3
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于加权PageRank算法的方剂药物属性定量方法及系统，有助于提高药物属性的PR值的精确度。所述方法包括：将方剂中各药物的药物属性进行分解，确定方剂的药物属性及所述药物属性的权值；将方剂中的药物属性作为网络链接结构中的药物属性节点，根据不同药物属性之间的相互作用，构建所述药物属性节点之间的网络链接结构图；根据确定的药物属性的权值，利用加权PageRank算法对药物属性节点进行迭代，确定药物属性的PR值。本发明适用于药物属性量化技术领域。
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公开(公告)号：CN104090960A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410332474.6
申请日：2014-07-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30592 , G06F17/30289
Abstract: 本发明提出一种基于热连轧生产流程的动态多主题数据仓库建立方法，该方法步骤如下：1业务数据提取；2业务数据可视化分析；3螺旋式动态构建数据仓库；4在线分析处理。本方法根据业务需求，在可视化数据分析的基础上，用户自主动态构建分析维度、分析主题，并在多主题数据仓库中进行分析和挖掘。本发明针对热连轧生产流程数据量庞大的特点，提供了数据可视化处理方法，使用户可以观察数据特征，挑选有价值的数据，解决了用户面对海量数据时出现盲需求的特点，基于生产流程动态建立多维度、多主题挖掘，满足了用户对现场数据完整性、数据仓库管理的高效性，满足了不断发展的业务需求。该方法同样适用于工业领域流程化生产类数据的数据仓库构建。
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