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公开(公告)号：CN112967818A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110236120.1
申请日：2021-03-03
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明属于空间流行病学和公共卫生应急决策领域，具体涉及一种基于异常子图检测的突发传染病预警方法，具体讲，结合传播动力学领域和复杂科学领域的异常子图检测算法，实现突发传染病的预警。方法步骤主要包括：数据处理、构建初始带权有向网络、转化为带权有向网络、异常子图检测。本发明使用手机信令数据构建复杂网络，计算两个地区的相对距离，通过使用异常子图检测算法进行传染病预测，将传播动力学领域与复杂科学领域相结合进行传染病预测，构建的复杂网络可以重复使用，还可应用于其它传染病。
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公开(公告)号：CN109711342B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811610641.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法及装置，该方法应用于数据处理技术领域，所述方法包括：根据预设框架搭建卷积神经网络；输入训练数据集至所述卷积神经网络确定神经网络参数；根据所述训练数据集和预设特征混合方法更新所述神经网络参数；输入待识别图片至更新神经网络参数后的卷积神经网络进行人脸识别。本发明提供的人脸识别方法及装置应用卷积神经网络训练方法并采用抽取特定层特征图的特征混合方法在小样本数据集中，生成自混合数据集。该方法能够充分、有效的将同类数据的特征结合共享，可以有效增强网络的鲁棒性，提高准确率，实现使用小样本数据集训练人脸识别模型达到与大样本数据集训练相同识别率的目的，可有效降低识别成本。
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公开(公告)号：CN109299280B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201811517917.3
申请日：2018-12-12
Applicant: 河北工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明适用于文本分析技术领域，提供了一种短文本聚类分析方法、装置和终端设备。该方法包括：获取待聚类的短文本数据集，并对短文本数据集进行预处理得到包括至少三种词性的初始词集；对初始词集进行特征提取得到包括主题特征词集和主题关联词集的特征词集；根据主题特征词集和主题关联词集的相关性确定预设个数的主题特征词和主题关联词，主题特征词与主题关联词一一对应组成知识对；将预设个数的知识对输入到LDA中进行聚类并确定该待聚类的短文本数据集的情感主题。本发明优化了文本分析算法，能够更准确地进行短文本的情感主题聚类，提高短文本聚类的效率。
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公开(公告)号：CN113761201B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110996694.9
申请日：2021-08-27
Applicant: 河北工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/2411 , G16H10/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供了一种院前急救信息处理装置包括：文本信息获取模块，用于获取院前急救病历的文本信息；分类模块，用于将所述文本信息输入至预先训练的语言处理模型中进行分类处理，获得病症类型。本发明所述的院前急救信息处理装置，通过将文本信息输入至预先训练的语言处理模型中，该语言处理模型能够解决院前急救病历文本信息存在一词多义、用词重复和含有专业的词汇的现象，更精准地获取文本信息的特征信息，能够提高院前急救病历的文本信息的分类准确性，为急救人员快速提供决策建议，提高急救人员的工作效率和患者的救治率。
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公开(公告)号：CN109783816B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910027851.8
申请日：2019-01-11
Applicant: 河北工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种短文本聚类方法及终端设备，该方法包括：对短文本集进行预处理，获得所述短文本集中的所有文本；根据所述所有文本，计算所述所有文本与其它文本的相似度；根据所述所有文本与其它文本的相似度，确定所述所有文本的聚类中心；根据所述聚类中心，对所述所有文本进行聚类处理。本发明实施例可以解决现有技术中聚类依赖于初始聚类中心的选取及初始划分，导致聚类结果可能不同于数据集样本的真实分布，得到错误的结果，或者使聚类很难收敛的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111061866A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910769654.3
申请日：2019-08-20
Applicant: 河北工程大学
IPC: G06F16/35 , H04N21/235 , H04N21/435
Abstract: 本发明提出一种基于特征扩展和T-oBTM的弹幕文本聚类方法，包括网络新词处理阶段、主题建模阶段、文本聚类阶段三个步骤阶段，本发明提出了一种根据弹幕特点对词对进行阈值约束的oBTM流式短文本聚类方法(T-oBTM)，减少了算法执行时间，并对网络新词进行识别和处理，达到了扩展文本特征的目的，进而提高了算法精度。本发明对网络新词进行识别与处理，丰富分词词库，提高了分词精度；网络新词处理时，对识别出的实体名词和情感、观点、看法类词语进行区别处理，扩展了短文本特征，提高了聚类精度。
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公开(公告)号：CN109711342A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811610641.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法及装置，该方法应用于数据处理技术领域，所述方法包括：根据预设框架搭建卷积神经网络；输入训练数据集至所述卷积神经网络确定神经网络参数；根据所述训练数据集和预设特征混合方法更新所述神经网络参数；输入待识别图片至更新神经网络参数后的卷积神经网络进行人脸识别。本发明提供的人脸识别方法及装置应用卷积神经网络训练方法并采用抽取特定层特征图的特征混合方法在小样本数据集中，生成自混合数据集。该方法能够充分、有效的将同类数据的特征结合共享，可以有效增强网络的鲁棒性，提高准确率，实现使用小样本数据集训练人脸识别模型达到与大样本数据集训练相同识别率的目的，可有效降低识别成本。
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公开(公告)号：CN114428860A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210096034.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供一种院前急救病例文本的识别方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：对获取院前急救病例文本进行预处理，得到处理后的目标文本；根据目标文本的上下文动态地对每个词语进行编码，得到词向量；将词向量分别进行全局信息提取和局部信息提取，并将提取的全局信息和局部信息进行信息融合，得到特征向量；将特征向量输入到目标图卷积神经网络模型进行文本分类识别。本发明能够实现对相似专业词汇的准确提取，从而可以提高文本分类识别的准确率，且实现对词向量的全局特征和局部特征的提取，使得提取的特征向量表达更全面准确。
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公开(公告)号：CN113761201A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110996694.9
申请日：2021-08-27
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供了一种院前急救信息处理装置包括：文本信息获取模块，用于获取院前急救病历的文本信息；分类模块，用于将所述文本信息输入至预先训练的语言处理模型中进行分类处理，获得病症类型。本发明所述的院前急救信息处理装置，通过将文本信息输入至预先训练的语言处理模型中，该语言处理模型能够解决院前急救病历文本信息存在一词多义、用词重复和含有专业的词汇的现象，更精准地获取文本信息的特征信息，能够提高院前急救病历的文本信息的分类准确性，为急救人员快速提供决策建议，提高急救人员的工作效率和患者的救治率。
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公开(公告)号：CN111753024A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010587383.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 河北工程大学
IPC: G06F16/28 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向公共安全领域的多源异构数据实体对齐方法，属于数据融合处理领域。其包括以下步骤：获取公共安全领域多个系统基础数据；抽取多源异构数据实体及关系信息；提取实体属性信息为三元组形式；结合第三方知识库，计算实体属性权重大小；对实体属性信息进行词级别和句级别向量训练；获取实体关系邻接矩阵，使用图嵌入模型训练获得实体结构嵌入向量表示；通过实体名称进行初步实体对齐作为对齐种子；在属性权重约束下联合实体结构信息，计算实体相似度，通过SameAs进行相似实体链接。本发明不依赖于已对齐实体对种子，可以根据需求对齐两个或多个系统所需数据，能够实现公共安全领域不同部门、不同场景上数据的融合互通。
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