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公开(公告)号：CN107526937B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201710902270.5
申请日：2017-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于协同滤波的MiRNA‑疾病关联预测方法。本发明步骤如下：步骤1、获取记录疾病和miRNA之间验证或未经验证的关系的邻接矩阵；步骤2、获取重要性矩阵，具体参看如下三个因素某种疾病相关的多种miRNA的数目，疾病之间的相似之处，与某种miRNA相关的多种疾病的数目；步骤3、通过邻接矩阵和重要性矩阵的乘法计算评分矩阵；步骤4、根据阈值设置进行预测；用评分矩阵的计算方法获得一个阈值，并将设置的阈值与评分矩阵计算获得的阈值进行比较，从而证明miRNA‑疾病是否具有关系。本发明快速而紧凑，没有递归调用或复杂的线性代数转换。
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公开(公告)号：CN110633628B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910711616.2
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06K9/62 , G06T17/00 , G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的RGB图像场景三维模型重建方法。本发明使用人工神经网络模型对输入的图像进行处理，识别得到场景的二维拓扑结构和场景中物体的类别和形状，进一步对神经网络输出的特征图进行优化，该优化分为拓扑结构优化和物体识别优化两个模块进行；随后使用该信息迭代计算得到三维模型的参数，包括平面到相机中心距离、平面法向量；使用OpenGL进行三维模型渲染，利用原输入图像中的像素颜色对重建得到的三维平面进行颜色渲染，得到更接近输入图像中场景的三维模。本发明使用单目的RGB信息还原三维信息，减少硬件成本，使用优化算法求解得到场景中拓扑平面和构成物体平面的法向量和到相机中心距离。
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公开(公告)号：CN108846804A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810367620.7
申请日：2018-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于行图与列图模型的去模糊方法。本发明包括：1：对原始测试图片X进行模糊处理，得到模糊图像,计算此时的PSNR值；2：将模糊图像分若干个重叠小块，对于每一个重叠小块，在设定的搜索范围内寻找K个相似块，并延展成列向量，构造一个相似块组G；3：对于相似块组G，将其每一个列向量理解为一个节点，构造基于向量的列图模型；同时将其每一个行向量理解为一个节点，构造基于向量的行图模型；4：得到每个重叠小块后，采用加权平均对图片进行更新，得到处理之后的图片Z，并计算图片X与图片Z之间的PSNR值。本发明在构造中探索了图像内部像素的自相似性和平滑特性，并在最后回传正则化迭代，实现了进一步进行优化。
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公开(公告)号：CN107506617B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710902228.3
申请日：2017-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种半局部社交信息miRNA‑疾病关联性预测方法。本发明将疾病之间的相似性，miRNA之间的相似性和已知疾病与miRNA之间的关联性构建异构图，在异构图中利用已知的关联和相似性来预测未知的疾病与miRNA的关联关联。将疾病与miRNA作为异构图中的顶点，类似性与关联矩阵作为边。路径的评分为边的权值与中间顶点的权值的乘积。疾病与miRNA关联的评分为两个顶点间所有长度为2边或3边的路径的评分之和。本发明该方法相较于之前的模型和方法，可较为高效且准确地预测疾病与miRNA间未知的关联。
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公开(公告)号：CN107506617A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710902228.3
申请日：2017-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种半局部社交信息miRNA-疾病关联性预测方法。本发明将疾病之间的相似性，miRNA之间的相似性和已知疾病与miRNA之间的关联性构建异构图，在异构图中利用已知的关联和相似性来预测未知的疾病与miRNA的关联关联。将疾病与miRNA作为异构图中的顶点，类似性与关联矩阵作为边。路径的评分为边的权值与中间顶点的权值的乘积。疾病与miRNA关联的评分为两个顶点间所有长度为2边或3边的路径的评分之和。本发明该方法相较于之前的模型和方法，可较为高效且准确地预测疾病与miRNA间未知的关联。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109451314B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810368095.0
申请日：2018-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/154 , H04N19/182
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的图像压缩感知方法。本发明包括：1：设置QP因子，对测试图像X进行压缩得到图片X'，并将压缩后的图片与原始图片的PSNR值进行比较；2：将压缩后的图片X'分成若干重叠小块，对于每个小块构造相似块组，并进行平均；步骤3：将待重建的压缩平均块中的每一个像素看成是一个节点，构造对应的图模型；4：将图作为正则项，将原始块与待重建的压缩平均块的偏差作为二次项，对表达式进行凸优化处理求解；5：对每个重叠小块处理完后，采用加权平均对图片进行更新，得到压缩重建后的图片Y，并计算原始图片与处理完后的图片的PSNR值，并与传统图像压缩感知方法进行比较。本发明提高图像的压缩效率以及重建速率。
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公开(公告)号：CN107506608B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710902248.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于协同过滤的miRNA‑疾病关联预测方法。miRNA‑疾病预测问题可以看作是一种推荐修补问题。基于已知miRNA疾病关联的二分网络，根据miRNA对相关疾病的已知偏好，推荐使用miRNA，反之亦然。首先定义和计算测量一种疾病对另一种疾病的重要性矩阵SIGd。当疾病d(i)认为疾病d(j)更重要时，SIGd(d(i),d(j))的得分更高。类似地定义和计算SIGr以测量两种miRNA的重要性。其次使用显著矩阵和相似矩阵作为权重来计算得分。相似性矩阵被定义为表示miRNA或疾病之间的相似性，则miRNA‑疾病关联的最终得分是miRNA与疾病的评分分数和该疾病对miRNA的评分评分的总和。本发明实现了更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN110633628A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910711616.2
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的RGB图像场景三维模型重建方法。本发明使用人工神经网络模型对输入的图像进行处理，识别得到场景的二维拓扑结构和场景中物体的类别和形状，进一步对神经网络输出的特征图进行优化，该优化分为拓扑结构优化和物体识别优化两个模块进行；随后使用该信息迭代计算得到三维模型的参数，包括平面到相机中心距离、平面法向量；使用OpenGL进行三维模型渲染，利用原输入图像中的像素颜色对重建得到的三维平面进行颜色渲染，得到更接近输入图像中场景的三维模。本发明使用单目的RGB信息还原三维信息，减少硬件成本，使用优化算法求解得到场景中拓扑平面和构成物体平面的法向量和到相机中心距离。
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公开(公告)号：CN110399518A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910520136.8
申请日：2019-06-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/9032 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积的视觉问答增强方法。本发明包括以下步骤：步骤1、分别提取图片和问题的特征表示；步骤2、提取基于问题生成的图片中各目标之间的关系；步骤3、将带有问题信息的图片生成为graph，并且为每个顶点挑选最相关的目标，为每个顶点生成新的特征表示之后，对graph进行最大池化和分类。本发明利用GCN网络和图片中物体之间的关系来探索高层次语义，对视觉问答技术有较大意义。
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公开(公告)号：CN107526937A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710902270.5
申请日：2017-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于协同滤波的MiRNA-疾病关联预测方法。本发明步骤如下：步骤1、获取记录疾病和miRNA之间验证或未经验证的关系的邻接矩阵；步骤2、获取重要性矩阵，具体参看如下三个因素某种疾病相关的多种miRNA的数目，疾病之间的相似之处，与某种miRNA相关的多种疾病的数目；步骤3、通过邻接矩阵和重要性矩阵的乘法计算评分矩阵；步骤4、根据阈值设置进行预测；用评分矩阵的计算方法获得一个阈值，并将设置的阈值与评分矩阵计算获得的阈值进行比较，从而证明miRNA-疾病是否具有关系。本发明快速而紧凑，没有递归调用或复杂的线性代数转换。
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