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公开(公告)号：CN116563600A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310348587.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合和注意力机制的中餐多标签识别方法，包括：构建中餐识别网络模型，其包括：卷积神经网络、注意力模块和分类模块；卷积神经网络包括依次连接的第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四卷积块和第五卷积块；注意力模块包括全局注意力模块和两个局部注意力模块；获取中餐图片，通过卷积神经网络对中餐图片进行信息提取；通过两个局部注意力模块分别提取第三卷积块、第四卷积模块输出的特征图的注意力特征；通过全局注意力模块提取第五卷积块输出的特征图的注意力特征；对两个局部注意力模块的提取结果和全局注意力模块的提取结果进行拼接，得到拼接向量；通过分类模块对拼接向量进行分类，得到中餐图片中的食物种类。
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公开(公告)号：CN118507017A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310544519.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类欠采样混合集成算法的糖尿病预测方法，对糖尿病实际患病人数约十分之一的样本类别不平衡问题，本文提出基于聚类欠采样混合集成模型，把训练集划分为患糖尿病和未患糖尿病两部分，然后使用聚类算法将未患糖尿病样本划分为若干个簇，从这些簇中依概率随机选取一定比例的未患糖尿病样本和患糖尿病样本结合为一个相对平衡数据集，最后训练多个分类器，优势在于：(1)通过聚类对非糖尿病样本进行多次欠采样并与糖尿病样本构成多个相对平衡训练集，考虑了非糖尿病样本的全部代表；(2)利用了混合集成学习的思想，将传统的Bagging算法中嵌入了多种分类器的组合，通过引入多个性能较优且有差异的分类器来提升整体模型的性能。
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公开(公告)号：CN116741340A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310474077.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H20/60 , G06N3/006 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化的饮食搭配方法，包括：获取多种食物的营养成分含量，并对每种食物赋予不同的ID，并按照食物种类将所述多种食物的ID分别放入不同的食物数据库中；确定饮食搭配方案结构，依据所述饮食搭配方案结构从所述食物数据库中选取食物组合成多个饮食搭配方案，作为第一饮食搭配方案解集；将所述第一饮食搭配方案解集中的所有等价解视为一个解，压缩所述第一饮食搭配方案解集的规模，得到第二饮食搭配方案解集；设定优化目标函数，从所述第二饮食搭配方案解集中随机选取N个搭配方案作为初始种群，根据所述优化目标函数对所述初始种群进行优化，得到优化种群；在所述优化种群中选取多个解，作为推荐饮食搭配方案。
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公开(公告)号：CN116629311A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310396053.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于糖尿病分析、集成的自适应神经模糊系统，包括步骤S1：将数据集输入该模型中，模型先对数据集进行标准化；步骤S2：采用因果推理方式计算每个特征对应于预测结果的因果系数，并以此作为特征的权重；步骤S3：随机选择多个不同的子集，对于每个不同的子集分别构建自适应模糊推理系统，并得到每个推理系统的预测结果；步骤S4：通过集成学习方式得到整个模型的预测结果。本发明涉及计算机算法技术领域，本发明的有益效果是，将因果推理方法引入特征选择中，并以因果系数为权重随机生成数据子集进行训练，降低了模型训练成本，且能达到较好的模型效能。
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公开(公告)号：CN116364277A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310355857.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种结合神经网络预测糖尿病的自适应网络模糊推理系统，包括如下模块：数据预处理模块；降维模块；ANFIS与神经网络的结合模块，本发明专利1)提出ANFIS‑NN模型，既具有可解释性，又有高预测精度，能够预测个体将来患糖尿病的可能性，也可以应用于其他疾病的预测问题中；(2)将自适应模糊推理系统与普通网络结合，既一定程度保留了可解释性，又提升了模型的分类性能；(3)使用因果推理进行特征选择，可以与当前已有知识进行结合，进一步提升模型的分类性能；(4)在多个数据集上构建模型，验证模型的可行性和优良性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304366A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310125970.3
申请日：2023-02-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F18/2415 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法，包括：步骤一、基于待推荐用户构建探索网络和利用网络，构建协同过滤模块；步骤二、在第t轮推荐中，给定臂xt，i通过利用网络输出潜在奖励估计，通过探索网络输出潜在奖励增益，通过协同过滤模块得到当前用户邻居用户的协同分数；步骤三、将潜在奖励估计、潜在奖励增益、当前用户邻居用户的协同分数输入到决策器中，得到基于用户推荐的最优选择策略。通过构建利用网络和探索网络学习预期奖励及潜在增益，并同时考虑邻居协同作用，构造决策器进行最终决策，提高推荐多样性的同时缓解冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN103576068A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310544214.0
申请日：2013-11-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明的通用半导体激光器电导数测试仪，属于半导体激光器可靠性测试的技术领域。结构包括计算机（41）、数据采集卡（42）、被测激光器（29）、光电探测器（30）、脉冲压控电流源（43）和采样保持器（46）。数据采集卡（42）通过模拟输出端与数字I/O口与脉冲压控电流源（43）连接；脉冲压控电流源（43）为被测激光器（29）提供驱动电流；数据采集卡（42）的两路模拟输入端分别测量被测激光器（29）的结电压和通过采样保持电路（46）测量被测激光器（29）的光功率。本发明能测量连续半导体激光器、脉冲半导体激光器和激光器芯片的电导数，通用性强；未使用锁相放大器、正弦信号发生器的设备，结构简单而成本低。
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公开(公告)号：CN116561522A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310534671.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的T‑S模型缺失值插补法，包括包括以下步骤：步骤1：使用中位数填补法进行预填补缺失值，然后采用FCM算法将含有缺失数据的数据集划分为许多个模糊子集，得到样本对模糊集的隶属度，并使用高斯投影求解样本各属性在相应模糊集的隶属度，从而获得前提参数；步骤2：使用预填补的数据集，根据最小二乘法获得结论参数。步骤3：前提、结论参数获取结束后，使用步骤2中预填补的数据集依次求解每个属性列对应的模型输出。本发明涉及T‑S模型缺失值插补法技术领域，本发明的有益效果是，对T‑S模型缺失值插补进行了改进。本专利利用数据集中特征变量之间的相关性，提出提出基于特征选择的T‑S插补法，简称FS‑TSIM插补法。
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公开(公告)号：CN116432749A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310519459.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/126 , G06F16/9535 , G16H20/60
Abstract: 本发明公开了一种改进快速非支配排序遗传算法，包括以下步骤：步骤S1:随机初始化父种群Pt，并将进化代数t置为0，设置算法中的各种参数和最大进化代数；步骤S2:使用快速非支配排序对Pt中的个体进行分层；步骤S3:对Pt进行改进的选择、交叉、变异操作，形成子种群Qt；步骤S4:合并种群Pt、Qt，得到新种群Rt；步骤S5:利用快速非支配排序将Rt中所有个体分层并计算拥挤距离，通过改进的精英保留策略得出新一代父种群Pt+1，并令t＝t+1；步骤S6:判断是否达到最大进化代数，若达到，结束运行，输出结果；本发明涉及非支配排序遗传算法技术领域。对NSGA‑II算法的三大遗传算子以及精英保留策略进行了改进。本专利在二元锦标赛选择操作中加入了惩罚机制。
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公开(公告)号：CN105629260A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510974045.3
申请日：2015-12-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S17/93
CPC classification number: G01S17/936
Abstract: 本发明公开了一种激光测距防撞报警装置，属于汽车安全技术领域。本发明的目的是解决现有技术中存在的激光接收器个数限制、接收位置和接收范围有限，而导致的激光接收效果在实际应用中不佳的问题。本发明所采用列阵透镜式光电接收装置(3)用于接收来自于不同方向的红外反射激光，其由一个位于中心的激光接收器(10)和位于外围多个透镜和激光接收器组构成，透镜和激光接收器组由一个透镜(9)和一个激光接收器(10)组成，每一个位于外围的透镜和激光接收器组均可接收来自于一个方向的红外反射激光，位于中心的激光接收器用于接收正方向的红外反射激光。
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