公开(公告)号：CN119025540A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411054872.6

申请日：2024-08-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  马晶 ,  杨健 ,  林毓聪 ,  聂雅卿 ,  孟明 ,  汪婷

IPC: G06F16/242 ,  G06F18/22 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于分层问句生成与自博弈的数据扩充方法，首先设计了一个分层的问句生成模型，利用目标查询语句与当前查询语句，经过子句分解、预测子句集生成、子问句转换、问句组合四个步骤预测下一问句。在已有的多轮医疗Text‑to‑SQL数据基础上，借助自博弈思想循环生成新的数据。这种分层的问句生成可以更好地处理复杂SQL语句，生成更自然准确的问句，增加对话流的多样性。经自博弈生成的扩充数据集可以有效缓解医疗会诊场景下多轮Text‑to‑SQL数据集稀缺的问题，提高重训练后Text‑to‑SQL模型的泛化能力，进而提高模型性能。

公开(公告)号：CN119924838A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510001463.8

申请日：2025-01-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  朱骐轩 ,  李达 ,  梁立军 ,  高云园 ,  吕忠 ,  李鲁亚 ,  林毓聪 ,  汪婷

IPC: A61B5/22 ,  A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/00 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆网络结合注意力机制的肌力估计方法，旨在解决传统肌力评估方法的局限性，该方法首先通过肌电传感器和力传感器采集多通道表面肌电信号和力数据，并进行小波去噪滤波处理。随后，应用通道注意力机制为每个通道分配权重，突出关键特征。处理后的数据输入长短时记忆模型，利用其记忆能力捕捉时间序列数据中的动态变化。为了进一步优化模型性能，引入残差连接和自注意力机制，使模型更关注自身信息。而后，构建混合注意力机制模块，结合通道和空间维度的注意力，增强特征表示能力。最后，对多个受试者的训练结果进行融合，提高模型的泛化能力。本发明增强了对肌力变化趋势的预测能力，具有优秀的准确率。