公开(公告)号：CN116741391A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310575749.8

申请日：2023-05-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张清华 ,  周靖鹏 ,  彭一航 ,  吴鹏

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/00 ,  G06F18/23 ,  G06F18/21 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明属于医疗数据处理领域，具体涉及一种基于快速密度峰值聚类的医疗特征选择方法；所述方法包括获取目标医疗数据，预处理后生成医疗特征样本；根据医疗特征样本到坐标原点的欧式距离，确定出医疗特征样本的扇形截断域；根据医疗特征样本在其截断域内与其他医疗特征样本的欧式距离，计算出医疗特征样本的局部密度；根据医疗特征样本在其截断域内与其他医疗特征样本的局部密度，计算出医疗特征样本的相对距离；根据医疗特征样本的局部密度和相对距离乘积，按照乘积从大到小进行排列，确定出中心的医疗特征样本。本发明能够快速筛选出最具代表性和区分性的医疗特征样本。

公开(公告)号：CN114358989A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111485486.9

申请日：2021-12-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张清华 ,  吴鹏 ,  胡峰 ,  高满 ,  彭一航 ,  周靖鹏

IPC: G06Q50/22 ,  G16H50/30 ,  G06Q10/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于计算机科学技术领域，具体涉及一种基于标准差和交互信息的慢性疾病特征选择方法；该方法包括：实时获取用户的身体检查数据，对数据进行预处理，将预处理后的数据输入到基于标准差和交互信息的慢性疾病特征选择模型中，预测用户患有的慢性疾病类型；本发明可以有效地对高血压、糖尿病等慢性疾病的影响因素进行筛选并标记，通过对影响因素的分析统计来预防或预测慢性疾病，本发明为慢性疾病的预警提供帮助，克服了现有慢性疾病预测需要较多特征并且精确度不高的缺陷，具有良好的经济效益。

公开(公告)号：CN116304769A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310221342.5

申请日：2023-03-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘洪涛 ,  张岩 ,  李智强 ,  周靖鹏

IPC: G06F18/2321 ,  G06Q50/00 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明涉及一种基于改进密度峰值模型的重叠社区检测方法，属于社区检测领域，包括以下步骤：S1：考虑直接邻居和高阶邻居对节点链接强度的影响，定义局部链接强度和全局链接强度，然后将局部链接强度和全局链接强度相结合来计算距离矩阵；S2：将距离信息代入密度峰值模型中，选取社区中心点；S3：由节点的K个邻居的社区概率和链接强度共同决定节点的概率向量，表明每个节点的社区归属程度，通过阈值使其成为重叠分配，输出最终划分结果。本发明提高了非中心点被正确分配的概率，提高了最后重叠社区检测的准确性。