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[发明专利]一种基于集成神经网络可信度估计与加权学习的软测量建模方法-CN202211624141.1在审
发明人：葛志强;王乙淇 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于尿素合成流程工业软测量的基于集成神经网络与加权学习的软测量建模方法，首先基于神经网络集进行弱标签数据学习，训练构建噪声数据拟合神经网络集，对标签带噪验证集进行标签预测，并利用模型集的预测值集进行核密度估计，再对原有标签计算在KDE拟合概率密度图中的概率密度值，计算峰值与原有带噪标签的概率密度比值从而得到数据标签的可信度权重；将验证集数据作为下游学生模型的训练数据，同时向学生模型输入上游模型预测的数据标签可信度，进行学生模型的训练；再对于学生模型的测试时，数据直接流入下游网络，其中模型的特征维度中标签可信度值的输入均置为1，从而实现对工业过程关键质量指标进行降噪后的软测量预报。
一种基于集成神经网络可信度估计加权学习测量建模方法

[发明专利]MHC类分子与多肽亲和力预测数据的处理方法和装置-CN202310473498.2在审
发明人：温翰;郭律均;李永歌;张林峰;孙伟杰 -专利权人：北京深势科技有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种MHC类分子与多肽亲和力预测数据的处理方法和装置，所述方法包括：接收分子序列；使用蛋白质预训练模型进行氨基酸序列特征编码生成第一特征张量；使用Uni‑Fold微调模型进行三维结构预测；将Uni‑Fold微调模型的指定模块输出张量组成第二特征张量；对三维结构中MHC类分子与多肽的多个指定特征进行提取生成第三特征张量；对第一、二、三特征张量进行融合；使用亲和力预测模型根据融合张量对MHC类分子与多肽的结合状态进行预测；根据预测向量对三维结构进行优化。通过本发明可以降低MHCI类、II类分子与多肽亲和力的分析难度。
mhc 分子多肽亲和力预测数据处理方法装置

[发明专利]基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法-CN202310347832.X在审
发明人：孟凡利;张守文;苑振宇;付俊 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法，涉及VOC识别技术领域。首先通过气体传感器虚拟阵列获取易制毒VOC的响应数据，利用线性判别分析算法和二进制编码标注有效降低了原始响应数据和数据标签的维数。然后，采用VOC定性和定量同时识别的方式将易制毒VOC定性和定量识别问题转化为多分类问题，有效降低了识别模型的数量。最后，通过将径向基神经网络的激活函数替换为阈值函数将其改造为轻量型易制毒VOC识别模型，可便捷地部署于检测设备上，以快速且精确地实现易制毒VOC定性和定量同时识别。
基于轻量型识别模型制毒 voc 定性定量方法

[发明专利]一种基于时序代谢组学筛选中药复方中活性成分的方法-CN202310362418.6在审
发明人：孙佳明;徐微;吕经纬;申嘉明;李春楠;张楠茜;张凯月;杨坤萍 -专利权人：长春中医药大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时序代谢组学筛选中药复方中活性成分的方法，属于中药组分活性成分筛选技术领域。本发明建立相关疾病细胞和动物模型并给予中药复方提取的有效组分进行干预治疗；针对生物体代谢物进行时序代谢的观察和代谢组学技术的分析获得药物治疗后差异代谢物的信息；应用网络药理学、多元统计分析方法、分子对接技术寻找并鉴定差异化学成分，进而获得中药复方中具有活性作用的化合物或化合群，对本发明筛选出的活性成分进行活性验证，结果表明筛选出的化合物具有对应活性。本发明可以作为从中药体系中开发新药的方法，亦可为临床实践应用提供科学依据。
一种基于时序代谢筛选中药复方活性成分方法

[发明专利]一种烧结混合料粒度组成的预测方法-CN202310288511.7在审
发明人：刘杰;马贤国;蒋益;腾雪亮;国泉峰;何冲;王小强;张辉;徐礼兵;靳珣 -专利权人：鞍钢股份有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明属于钢铁冶金技术领域，特别涉及一种烧结混合料粒度组成的预测方法。本发明基于烧结混合料的核心颗粒主要以天然铁矿石为主，并且颗粒数量稳定的理论，通过原始天然铁矿石的粒度分布，通过构建以天然铁矿石为核心颗粒的分布模型，建立了原始铁矿石的颗粒分布与烧结混合料粒度分布的直接数学关系，进而建立了最终烧结混合料粒度组成的预测方法。该方法直接跨过了影响因素最多，过程最难以定量化等的打水制粒过程，从而直接跨过了最难以定量化的混合和制粒过程，解决了一直困扰预测混合料粒度粒度分布准确性的最关键问题，从根本上解决了混合料粒度组成预测的关键问题，而且简单、高效且易于生产现场应用。
一种烧结混合粒度组成预测方法

[发明专利]一种预测Nb微合金钢动态再结晶分数的方法-CN202010766776.X有效
发明人：刘振宇;李鑫;周晓光;曹光明;崔春圆;高志伟;刘建军;王国栋 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明的一种预测Nb微合金钢动态再结晶分数的方法，属于钢铁研究和机器学习的交叉技术领域；该方法以现有C‑Mn‑Nb微合金钢动态再结晶型流变应力的实验数据构建Nb微合金钢动态再结晶行为的数据集，使用基于贝叶斯正则化的BP神经网络建立化学成分、工艺参数与流变应力曲线特征间的模型，通过动态再结晶分数数学模型，实现高精度预测动态再结晶分数，明显减少单道次压缩实验及淬火实验的工作量，提高预测动态再结晶分数的效率。
一种预测 nb 合金钢动态再结晶分数方法

[发明专利]一种基于机器学习的铁基纳米晶合金的预测方法-CN202310350984.5在审
发明人：贺爱娜;张干;董亚强;黎嘉威;满其奎;沈保根 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的铁基纳米晶合金的预测方法，基于铁基纳米晶合金软磁性能数据构建初始数据集，并通过机器学习方法对初始数据集进行处理，并基于处理的数据训练XGBoost模型得到磁感应强度预测模型和矫顽力预测模型，将磁感应强度预测模型和矫顽力预测模型作为目标函数，通过遗传算法NSGA‑II的迭代得到磁感应强度最高和矫顽力最低的合金成分数据，从而能够快速筛选出性能优异的成分。
一种基于机器学习纳米合金预测方法

[发明专利]一种基于深度高斯扩散模型的空气质量预测方法-CN202310241032.X在审
发明人：郭斌;任思源;李可;王倩茹;王勤芬;於志文 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度高斯扩散模型的空气质量预测方法，为了便于模型高效的学习不同区域之间时空数据的地理时空耦合关系，该方法首先设计了平面高斯扩散方程用于表示单一区域污染物非对称扩散关系，随后通过地理空间耦合学习器来参数化平面高斯扩散方程以提升其泛化能力，最终利用反向传播技术与循环神经网络相结合实现地理时空耦合关系的自动学习，并对城市多个区域的空气质量进行精准预测。
一种基于深度扩散模型空气质量预测方法

[发明专利]预测烧结矿冶金性能的方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310360772.5在审
发明人：洪志斌;王刚;肖学文;吴开基;何茂成;李朋;黄亮;翟晓波;李牧明;赖菲菲 -专利权人：中冶赛迪工程技术股份有限公司;中冶赛迪技术研究中心有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明属于智能冶金技术领域，具体公开了一种预测烧结矿冶金性能的方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：获取铁矿粉的理化指标数据、混匀粉的配矿方案和对应烧结矿的冶金性能数据，建立烧结配矿历史方案数据库；根据烧结配矿历史方案数据库，构建烧结矿冶金性能预测模型，其中隐藏层定义为混匀粉烧结指数；运用烧结矿冶金性能预测模型预测烧结矿的冶金性能，所述预测模型的输入端为混匀粉的配矿方案，输出端为混匀粉对应烧结矿的冶金性能。本发明利用烧结矿冶金性能预测模型能有效预测烧结矿的冶金性能，为烧结厂原料的采购和生产提供指导。
预测烧结矿冶性能方法系统电子设备存储介质

[发明专利]药物组合预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202310468963.3在审
发明人：徐艳丽;谷志广;孙宁;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种药物组合预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及数字医疗领域，通过数据处理和数据分析从多组药物组合中计算出有潜力提供更好的疗效和更低的毒性的药物组合，提高药物组合预测的效率。所述方法包括：在多个指定化合物中，确定指定药物组合，指定化合物是与目标细胞之间的相关性满足预设相关条件，用于逆转目标细胞的目标基因的化合物；分别识别指定药物组合中第一指定化合物逆转的第一指定基因，以及指定药物组合中第二指定化合物逆转的第二指定基因；基于第一指定基因和第二指定基因的重叠数量，计算指定药物组合的推荐分数；将推荐分数作为预测结果，并将指定药物组合和预测结果存储至药物组合预测表中。
药物组合预测方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]原子化学环境编码及其快速预测核磁共振化学位移的方法-CN202310555469.0在审
发明人：冯有增;杨柳青;王中健 -专利权人：药融云数字科技（成都）有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了原子化学环境编码及其快速预测核磁共振化学位移的方法，涉及原子编码和化学位移预测技术领域。包括定义原子与符号、化学键与符号之间的映射关系；定义优先级参数；指定化合物中任一原子作为中心原子，以中心原子为编码中心对化合物中所有原子进行编码。在数据库中存储有标准有机化合物的原子化学环境编码与化学位移值的映射关系及该化学位移的测试条件，输入待预测化合物的结构式，对所有原子编码后与数据库内的原子编码数据匹配，从而实现对未知化学位移的化合物进行化学位移的预测。本发明提供一种能够精确唯一描述原子化学环境的编码，并基于该原子化学环境编码实现核磁共振化学位移的简单、快速、准确的预测。
原子化学环境编码及其快速预测核磁共振位移方法

[发明专利]一种预测页岩内CO2-CN202310227060.6有效
发明人：刘树阳;王江龙;李航宇;徐建春;王晓璞;王志强;王彦集 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测页岩内CO2‑CH4吸附性质的Langmuir模型改进方法，涉及非常规油气开发技术领域技术领域，该方法基于Langmuir原始模型，结合吸附实验数据，拟合得到针对CH4、CO2、CH4‑CO2混合气体的Langmuir模型关键参数建立Q0和PL与温度、总有机碳含量、CO2含量的函数关系式，得到页岩内CO2‑CH4吸附性质的Langmuir改进型模型；对比改进前后Langmuir模型对吸附实验数据的预测误差，验证改进方法的准确性。本发明的有益效果是，在保证预测精度的同时，拓展了其对页岩内CO2‑CH4吸附特性和竞争吸附的应用便捷性和应用范围。
一种预测页岩 co base sub

[发明专利]一种基于分子指纹和机器学习的抗糖尿病药物预测方法-CN202310312367.6在审
发明人：邓科君;刘晓薇;林昊;丁辉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：一种基于分子指纹和机器学习的抗糖尿病药物预测方法，为解决抗糖尿病药物研发过程中药物的开发成本高，耗时长的问题。先将每种药物样本转换为不同类型的分子指纹并集成，得到多个分子指纹组合；用最小冗余最大相关算法获取每种分子指纹组合特征和药物样本标签间的互信息并排序，得到排序后的互信息对应的分子指纹组合特征；基于XGBoost算法建立抗糖尿病药物预测模型，将排序后的分子指纹组合特征输入模型内，输出特征治疗糖尿病的概率；计算每种分子指纹组合预测的准确率，根据准确率和特征进行特征筛选，筛选治疗糖尿病概率最高的分子指纹组合的特征，得到特征A作为模型的输入。得到训练好的抗糖尿病药物预测模型。属于药物研发领域。
一种基于分子指纹机器学习糖尿病药物预测方法

[发明专利]一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质-CN202310341733.0在审
发明人：丁国志;薛海涛;董振涛;赵日新;严鹏磊;闫金梁;李春蕾 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质，涉及石油勘探技术领域。该方法包括：获取目标区域全井段的测井曲线值；根据全井段的测井曲线值和目标组分含量预测模型预测全井段的目标组分含量，得到全井段目标组分含量预测值；根据全井段目标组分含量预测值和亲油指数预测模型预测全井段的岩石亲油指数，得到全井段岩石亲油指数预测值；全井段岩石亲油指数预测值用于表征全井段的岩石润湿性。本发明能够摆脱样品对自发渗吸试验的限制，实现对全井段岩石亲油指数的预测和油藏润湿性的整体评价。
一种岩石润湿预测方法系统设备介质

[发明专利]卷烟辅材参数及物理指标与主流烟气成分影响预测方法-CN202310281731.7在审
发明人：李海锋;王辉;李炳华;林建南;杜芳琪;宣润泉 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷烟辅材参数及物理指标与主流烟气成分影响预测方法，预先获得已知卷烟样品的卷烟辅材参数及物理指标和主流烟气中与预设成分数据，再通过随机森林分析得到卷烟样品的卷烟辅材参数及物理指标在卷烟主流烟气中特定成分含量回归中的影响程度及相应的随机森林模型回归结果，运用建立的该随机森林模型对未知卷烟样品的主流烟气中特定成分数据进行预测结果。本发明利用随机森林法不易陷入过拟合，且具有显著的抗噪声能力，并能够处理较高维度数据的特性，有效揭示出卷烟辅材参数及物理指标与卷烟主流烟气中预设成分之间的关联性，并准确预测出未知卷烟样品主流烟气中的成分数据，足以为卷烟产品设计研发与质量控制提供可靠的参考依据。
卷烟参数物理指标主流烟气成分影响预测方法