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公开(公告)号：CN109388972A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811265704.6
申请日：2018-10-29
Applicant: 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/62 , G16H10/60 , G06K9/62 , G06F16/906
Abstract: 一种基于OPTICS聚类的医疗数据异方差差分隐私保护方法，通过引入单链表update和指针S使得OPTICS聚类算法的时间复杂度降低，并采用了K-匿名和差分隐私保护的结合使得其安全性得到进一步增加，为了保证数据的可用性，采用异方差加噪的方式，使得数据可用性明显改善，再此过程中，我们假设攻击者在最大知识背景下，求得能够成功获取隐私信息的概率，设置隐私参数的上界，保证在隐私保护的范围内，有效的平衡了数据可用性和隐私安全之间的关系。
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公开(公告)号：CN111027090A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201811206205.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于异方差差分和K-匿名机制的医疗数据隐私保护方法，通过引入差分隐私保护改善了K-anonymity弱保护性的缺点，增强了数据的安全性；同时利用CART决策树计算出的各属性权重对不同属性进行异方差加噪，给予对最终分类结果影响力小的属性大噪音，给予对最终分类结果影响力大的属性小噪音，改变了传统统一加噪的方式，增强了数据的可用性；最后加入深度神经网络使得其数据可用性有了直观的展示。
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公开(公告)号：CN111027090B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201811206205.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于异方差差分和K‑匿名机制的医疗数据隐私保护方法，通过引入差分隐私保护改善了K‑anonymity弱保护性的缺点，增强了数据的安全性；同时利用CART决策树计算出的各属性权重对不同属性进行异方差加噪，给予对最终分类结果影响力小的属性大噪音，给予对最终分类结果影响力大的属性小噪音，改变了传统统一加噪的方式，增强了数据的可用性；最后加入深度神经网络使得其数据可用性有了直观的展示。
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公开(公告)号：CN109740481B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811599241.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
Abstract: 一种基于跳跃连接的CNN与LSTM结合的房颤信号分类方法，通过将数据房颤信号数据加载到跳跃连接的CNN模型中，经过卷积、最大池化、激励、归一化、平均池化操作，进行特征提取，之后将特征提取完成的数据加载到LTSM模型中进行学习，最终达到对房颤信号分类的目的，分类的信号精确、高效。
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公开(公告)号：CN109740481A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811599241.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
Abstract: 一种基于跳跃连接的CNN与LSTM结合的房颤信号分类方法，通过将数据房颤信号数据加载到跳跃连接的CNN模型中，经过卷积、最大池化、激励、归一化、平均池化操作，进行特征提取，之后将特征提取完成的数据加载到LTSM模型中进行学习，最终达到对房颤信号分类的目的，分类的信号精确、高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119003133B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411465450.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数据分布的图神经网络训练任务批处理调度方法，属于分布式计算中的任务调度技术领域，将图神经网络训练任务简称为任务，将执行图神经网络训练任务的系统称为分布式系统，将分布式系统中一个可独立运行的计算单元称为计算节点；同时，假定分布式系统中所有的计算节点是同构的，每个计算节点包含至少1个用于图神经网络训练的加速卡；批处理调度方法具体包括如下步骤：步骤1、调度开始前，初始化各项参数；步骤2、记录提交的任务并获取任务属性，并将提交的任务加入任务列表；步骤3、使用遗传算法进行任务调度。本发明可以有效提高加速卡资源利用率，实现资源利用率的最大化，降低能耗。
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公开(公告)号：CN111552844B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010329809.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/901 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种求解大规模多段图最短路径的分布式方法，属于计算机技术领域。包括如下步骤：多段图划分；各部分子图求部分最短路径；各计算节点通信求多段图最短路径。本发明相较于单机求解算法，能够使用分布式系统处理更大规模的多段图数据；相较于已有的分布式求解算法，满足负载均衡的要求并最小化通信开销。
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公开(公告)号：CN113194405B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110445662.X
申请日：2021-04-25
Applicant: 山东科技大学 , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种使用精简移动路径和鸽群优化的无线传感器网络定位方法，通过定位算法使锚节点沿折线移动，确保为盲节点提供的定位辅助信息不共线，且充分考虑锚节点覆盖范围，尽量缩短路径。该定位算法根据部署区域覆盖情况确定锚节点广播定位辅助信息的位置，既能够实现部署区域的全覆盖，又能够降低锚节点能耗。使用鸽群优化来计算盲节点位置，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN110765983B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201911081711.5
申请日：2019-11-07
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01V1/28 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于微震频谱特征的煤柱型冲击地压危险性评价方法；该方法首先通过对微震信号进行自适应分解，获得多个频段的信号分量，使用信息熵对信号分量中所包含的冲击特征信息进行评价，将包含较多冲击特征信息的分量重构成新的信号；其次，对重构后的信号进行频谱分析，获得一个多维特征向量，将该特征向量输入到训练好的RBF神经网络中，即可输出冲击地压危险性评价结果。本发明能准确提取微震信号中的微弱特征信息，实现煤柱型冲击地压危险性的准确判断，与传统冲击地压危险性评价方法相比，该发明能实时判断输出冲击地压危险性类别，具有判断结果准确且算法的实时性较强。
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公开(公告)号：CN112100439A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010672280.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/783 , G06Q50/20 , G09B5/06
Abstract: 本发明公开了一种基于依赖关系嵌入与神经注意力网络的推荐方法，属于信息技术领域。本文首先提出ConPreAlg和CoursePreAlg算法，用于从慕课课程字幕中提取概念级和课程级依赖关系；然后基于神经注意力网络和依赖关系嵌入，设计了一种推荐方法(GuessUNeed)；在GuessUNeed中，依赖关系被嵌入到神经注意力网络中，改善了注意力系数的计算和推荐的可解释性；在真实数据集上的实验表明，与其它方法相比，该方法可以显著改善推荐的性能。
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