公开(公告)号：CN112364174A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011131273.1

申请日：2020-10-21

Applicant: 山东大学

Inventor： 郭伟 ,  宋贤 ,  鹿旭东 ,  孔兰菊 ,  崔立真

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的病人病历相似度评估方法及系统，获取病人病历文本数据并进行预处理；采用基于弱监督学习的联合信息抽取模型对预处理后的数据进行实体识别和实体关系抽取，将得到的医学实体类型用知识向量进行表示；根据得到的实体关系进行知识图谱中三元组的构建，并使用联合知识向量进行表示；利用联合向量将知识向量合并到同一个语义空间，通过计算实体之间的语义距离进行相似度的判别；本发明通过多次使用双向循环神经网络来挖掘抽取电子病历中的重要知识，将学科领域知识图谱概念扩展到医疗领域中，在医学实体类型相对有限的现状下进行实体识别和关系抽取，提高了相似度评估的准确度。

公开(公告)号：CN112364975A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011095419.1

申请日：2020-10-14

Applicant: 山东大学

Inventor： 郭伟 ,  宋贤 ,  鹿旭东 ,  闫中敏 ,  崔立真

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了基于图神经网络的终端运行状态预测方法及系统，包括：在终端上布设传感器，获取由传感器采集的终端的时间序列状态数据；对终端的每个时间序列状态数据进行数据增强处理；对数据增强处理后的数据进行特征提取；利用提取的特征构建图神经网络；对图神经网络的权重进行自适应分配；基于传感器采集终端的待预测时间序列状态数据，利用图神经网络对终端下一时刻的运行状态进行预测。

公开(公告)号：CN112364975B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202011095419.1

申请日：2020-10-14

Applicant: 山东大学

Inventor： 郭伟 ,  宋贤 ,  鹿旭东 ,  闫中敏 ,  崔立真

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请公开了基于图神经网络的终端运行状态预测方法及系统，包括：在终端上布设传感器，获取由传感器采集的终端的时间序列状态数据；对终端的每个时间序列状态数据进行数据增强处理；对数据增强处理后的数据进行特征提取；利用提取的特征构建图神经网络；对图神经网络的权重进行自适应分配；基于传感器采集终端的待预测时间序列状态数据，利用图神经网络对终端下一时刻的运行状态进行预测。