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公开(公告)号：CN116779165A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310743585.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16B40/00 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于多视图图卷积神经网络和随机森林的LncRNA‑疾病关联预测方法，属于疾病与LncRNA预测方面的技术领域。具体来说，首先通过从数据库收集整理已知的LncRNA以及疾病的关联信息，然后只采取人类的LncRNA‑疾病关联并去重，根据LncRNA‑LncRNA之间的关联以及疾病‑疾病之间的关联计算LncRNA与疾病的多种相似性，进而得到多种LncRNA相似性矩阵和疾病相似性矩阵并组成多视图相似图；利用多视图图卷积神经网络从LncRNA和疾病的多视图相似图中进一步获得多个特征矩阵。然后，使用多头注意机制将权重自适应地分配给LncRNA和疾病的不同特征矩阵。最后，本研究使用随机森林分类器进行最终预测，从而进一步选择出与疾病有关的LncRNA，在生物医疗方面节省大量的时间与成本。
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公开(公告)号：CN116913374A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310720052.5
申请日：2023-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计了一种基于多视图数据和超图学习的lncRNA与疾病关联预测方法。首先，分别利用lncRNA和疾病的多视图数据构建多个lncRNA‑lncRNA和疾病‑疾病的相似性网络；考虑到不同相似性信息的重要性不同，结合图卷积神经网络和注意力机制从多个相似性网络中提取更有效的相似性信息作为节点嵌入；其次，引入一些超节点用来获取lncRNA与节点间有效的链路，结合相似性网络构建一个lncRNA‑疾病异构超图；最后采用Transformer聚合邻居节点信息并更新lncRNA和疾病的节点嵌入；最后采用集成分类器预测lncRNA与疾病之间的关联。它有助于研究lncRNA在疾病中的作用机制，进而为临床诊断、疾病预防提供帮助，探索疾病的新疗法。
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公开(公告)号：CN118280436A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410479072.2
申请日：2024-04-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F17/16 , G06F18/243 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明设计了一种基于奇异值分解和图对比学习的lncRNA‑疾病关联预测方法。首先，计算了lncRNA与miRNA的功能相似性、疾病语义相似性以及它们之间的高斯交互谱核相似性。为了减少对特定网络结构的依赖，构建了一个lncRNA‑miRNA‑疾病三层异构图，用邻接矩阵M表示。通过奇异值分解处理M，得到两个与原矩阵同样维度的矩阵，再横向拼接成特征矩阵X。其次，X被输入到图对比学习模型中。通过破坏函数生成“破坏图”，原始图作为正样本，破坏图作为负样本。正负样本被输入图卷积神经网络编码器，增强节点局部和全局信息的交互。判别器学习编码器生成的正样本与破坏负样本之间的差异，推动框架朝着自监督学习优化。最后，利用XGBoost分类器进行分类，从而完成预测。深入探究lncRNA在疾病中的功能机制，对临床诊断和预防具有实际价值，同时推动了新型疗法的发现。
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公开(公告)号：CN119274649A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411489525.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G16B50/30 , G06N3/042 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及生物信息学技术领域，提出了一种由原始通道和交互通道构成的CDA预测模型。首先从circ2Disease与circR2Disease俩个开源数据库中获取原始数据。将原始数据加工，筛选出人类的circRNA和疾病关联并构造稀疏矩阵，基于稀疏矩阵进行多种相似度计算获取初始特征，随后进入两个通道：在通道一中使用双注意力机制，提取高阶特征并保留重要信息；在通道二中，使用度分割和Wave模块，融合不同样本特征的潜在信息关联。随后，通过通道融合模块整合俩通道信息以生成最终输出，最后通过五折交叉验证以及评估指标来找到性能最优的模型。基于两个数据集的实验结果表明，该模型在CDA预测任务中的性能优于现有方法，进一步的案例研究和泛化分析验证了其有效性和广泛适用性。
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公开(公告)号：CN118839034A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410873116.X
申请日：2024-07-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种路网环境下的偏好skyline集查询方法，首先，根据偏好需求、欧几里得距离和路网距离之间的联系对初始路网数据集进行了初步处理，简化了数据集，然后提出了P‑G树索引等相关定义，并且利用P‑G树对路网数据集做了进一步的剪枝操作，进一步提出了偏好skyline函数定义并根据此函数进行偏好skyline集的查询。路网环境下的偏好skyline集查询方法可以提高路网数据环境下skyline查询的效率，以及为用户提供个性化偏好查询。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116665875A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310720053.X
申请日：2023-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16H50/00 , G16B40/00 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计了一种基于多种特征融合的LncRNA和疾病关联预测方法，主要由两部分组成：基于条件随机域的图自编码器进行特征提取和基于元路径的图注意力神经网络。首先获得初步的特征矩阵后将其输入到卷积层中，对特征进行压缩，从而计算初始嵌入特征；随后其中通过计算不同节点的注意力分数，充分运用当前节点的邻居节点特征来更新当前节点特征。其次通过异构图提取不同类型的元路径，通过相邻的不同节点的相似度及其贡献度来更新目标节点的特征。对上述得到的特征进行融合，最后进行预测得分，从而筛选出与疾病关联的lncRNA。该模型充分利用相邻节点对目标节点的影响，有效提高特征的精确度，使预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN205983302U
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201620661187.4
申请日：2016-06-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种在线学习终端。本实用新型涉及一种在线学习终端。所述的排线包括插头Ⅰ、线排与插头Ⅱ，所述的插头Ⅰ插入转接插头，所述的插头Ⅰ连接线排，所述的线排卷在转接插头的一端，所述的线排连接插头Ⅱ，所述的线排上设置定位滑轮，所述的定位滑轮设置在L形凹槽的拐角处，所述的插头Ⅱ的插口向上，所述的插头Ⅱ设置在L形凹槽的顶端，所述的插头Ⅱ配合显示屏插头使用，所述的显示屏插头设置在显示屏的底端，所述的转接插头包括主板插头，所述的主板插头上连接数据线，所述的数据线均匀分成两部分后装入圆筒，所述的圆筒上开有转接插口，所述的转接插口内设置数据线，所述的转接插口上插入插头Ⅰ。本实用新型用于学习终端。
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公开(公告)号：CN205722011U
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201620633284.2
申请日：2016-06-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G07C1/10
Abstract: 一种基于人脸识别的课堂考勤装置。本实用新型涉及一种基于人脸识别的课堂考勤装置。所述的滑动外半轴的左端开有定位凹槽Ⅰ，所述的定位凹槽Ⅰ的左端设置磁块凸起Ⅰ，所述的磁块凸起Ⅰ配合磁块凹槽Ⅰ使用，所述的磁块凹槽Ⅰ固定连接在滑动内半轴的左侧上端，所述的滑动内半轴的右端开有定位凹槽Ⅱ，所述的定位凹槽Ⅱ的右端设置磁块凹槽Ⅱ，所述的磁块凹槽Ⅱ配合磁块凸起Ⅱ使用，所述的磁块凸起Ⅱ的下端连接弧形延长块，所述的磁块凸起Ⅱ与弧形延长块均连接在滑动外半轴的右侧下端，所述的弧形延长块上连接滑动柱Ⅰ，所述的滑动外半轴上连接滑动柱Ⅱ，所述的滑动柱Ⅰ与滑动柱Ⅱ均配合双滑槽使用，所述的双滑槽连接在空心圆柱的外表面前端。本实用新型用于课堂考勤。
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公开(公告)号：CN220552674U
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202321959540.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型提供一种环境土壤检测预处理干燥装置，属于土壤检测技术领域。该装置结构精简，扬尘少，干燥效果好。该装置的置料盒与落料盒上下布置，均插装在干燥柜上开设的插装孔中，置料盒与落料盒间留有间隔空间，间隔空间处的干燥柜两侧壁上设置进气窗，干燥柜顶部设置排气扇，排气扇运转与进气窗共同形成气流通道，将土壤水汽排出，完成土壤干燥工作，完成干燥的土壤自置料盒的漏料网板落至落料盒中进行收集。该装置的除块组件采用上下移动方式将结团土壤打散，配合低转速排气扇避免了扬尘，在置料盒与落料盒间的干燥柜侧壁上设置进气窗，以及干燥柜顶部设置排气扇，形成气流通路，令装置结构精简的同时保证了良好的干燥效果。
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公开(公告)号：CN205230410U
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201521122836.5
申请日：2015-12-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G09B5/06
Abstract: 教学状态监控与数据分析移动终端设备。本实用新型涉及一种教学状态监控与数据分析移动终端设备。所述的长方体箱体的前板开有摄像头口与麦克风口，所述的摄像头口内装入所述的摄像头，所述的麦克风口内装入麦克风，所述的摄像头与所述的麦克风均连接电路板与电池组，所述的长方体箱体内装入所述的电路板，所述的长方体箱体的顶端连接承重杆，所述的承重杆上固定连接圆形挡片，所述的承重杆穿过支撑板的中心通口，所述的支撑板的两端固定连接转轴套，所述的转轴套内装入车轴，所述的车轴的两端连接车轮，所述的车轮在滑道上转动，所述的车轴上连接电动机。本实用新型用于教学状态监控与数据分析。
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