一种基于门控自注意力机制的时序预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117852577A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311792248.1

    申请日:2023-12-25

    Abstract: 一种基于门控自注意力机制的时序预测方法及系统,方法首先进行数据清洗,获得初始时序片段,然后构建门控残差注意力模型,并初始化参数进行分块处理并融合特征矩阵,获得融合位置信息,接着使用映射矩阵获得注意力分数并输出特征,构建多层门控注意力单元,再对输出特征进行结果映射还原,并反向更新模型参数,最后进行时序预测;在应用中,通过构建自回归模型,并使用小批量梯度下降的策略来训练出最终的模型参数,从而完成时间序列的预测任务,其基于并行的注意力机制神经网络模型,不仅大大加快了模型的训练速度,并且具有长期时序预测的能力,同时内存消耗较少,且预测精度与鲁棒性较好。本发明不仅误差较小,且训练成本较低。

    一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置

    公开(公告)号:CN118982551B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411029440.X

    申请日:2024-07-30

    Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置,其方法包括:对小肠绒毛病理切片的灰度图进行边缘检测,在边缘检测得到弱边缘为小肠绒毛边缘的可能性大于预设可能性阈值的情况下,将弱边缘增强为强边缘;在强边缘和灰度图的背景区域的距离小于预设距离阈值,且强边缘不封闭的情况下,将强边缘确定为小肠绒毛边缘;基于小肠绒毛边缘计算小肠绒毛的平均长度和平均宽度,根据小肠绒毛的平均长度和平均宽度确定小肠绒毛是否萎缩变钝。本发明通过弱边缘的弯曲程度和差异程度将可能为小肠绒毛边缘的弱边缘增强,从而更加准确的识别出小肠绒毛边缘以检测小肠绒毛边缘是否萎缩变钝。

    一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置

    公开(公告)号:CN118982551A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411029440.X

    申请日:2024-07-30

    Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置,其方法包括:对小肠绒毛病理切片的灰度图进行边缘检测,在边缘检测得到弱边缘为小肠绒毛边缘的可能性大于预设可能性阈值的情况下,将弱边缘增强为强边缘;在强边缘和灰度图的背景区域的距离小于预设距离阈值,且强边缘不封闭的情况下,将强边缘确定为小肠绒毛边缘;基于小肠绒毛边缘计算小肠绒毛的平均长度和平均宽度,根据小肠绒毛的平均长度和平均宽度确定小肠绒毛是否萎缩变钝。本发明通过弱边缘的弯曲程度和差异程度将可能为小肠绒毛边缘的弱边缘增强,从而更加准确的识别出小肠绒毛边缘以检测小肠绒毛边缘是否萎缩变钝。

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