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[发明专利]一种基于知识图谱的呼吸监测方法-CN202111503826.6在审
发明人：张翼英;王德龙;柳依阳;马彩霞;周保先 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的呼吸监测方法，其主要技术特点是：首先将传感器终端采集到的数据和相关疾病信息进行命名实体识别和关系抽取，构建呼吸监测数据知识图谱，然后通过图数据库Neo4j将其进行可视化。最后，在已有知识图谱的基础之上，建立呼吸监测指标与疾病关系的关联模型，实现对人体健康状态的感知分析，从而达到预测疾病的目的。本发明原理简单，实现简便，执行能力强，有大量数据依托，预测准确度高。本发明方案旨在能够效地为被监测者所患何种疾病提供合理的参考，同时也希望能够为预防呼吸方面的相关疾病提供一种行之有效的方法。
一种基于知识图谱呼吸监测方法

[发明专利]一种基于机器学习的告警日志与故障规则提取方法-CN202111448336.0在审
发明人：张翼英;王鹏凯;柳依阳;王德龙;马彩霞;周保先 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L41/069 文献下载
摘要：本发明公开了一种光通信网络中的网管系统的告警日志与设备故障的规则提取方法。通过对历史告警日志采用基于固定序列元素个数的滑动窗口机制实现告警日志子集划分；对日志子集序列定义多维特征以充分利用日志信息；基于权重随机森立算法实现特征选择，采用采样技术和添加高斯噪声的手段实现数据平衡处理；最后训练多个具有较少节点的决策树模型，选择对特定类型故障分类准确性最高的决策树，进行规则提取。该方法实现了从大量告警日志中自动学习日志特征与故障的决策规则，并在具有较高准确率的前提下满足决策的可解释性要求。在实施案例中能够提取出质量较高的决策规则，从而为告警日志数据的智能分析以及智能运维提供了一种新的方法。
一种基于机器学习告警日志故障规则提取方法

[发明专利]一种基于选择性集成学习的电力数据文本分类算法-CN202011416234.6在审
发明人：张翼英;周保先;刘飞 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于选择性集成学习的电力文本数据分类算法，该算法根据电力大数据的数据量比较大、时效性强、影响因素较多等特点，采用了选择性集成学习算法对其进行处理。选择性集成学习对单一模型进行了有选择的集成，剔除了性能较差的模型，在提高模型的泛化能力的同时，也降低了模型在集成时在时间和空间方面的开销。本发明针对电力文本数据的分类问题提出了一种双重过滤式迭代优化集成策略，该策略在集成时采用排名法与迭代优化法相结合，在电力文本数据的分类方面有着很好的性能，在用电侧通过对用电用户的数据分析挖掘，更能精确为用户制定相应的用电策略，可以使电网单位达到精确营销的目的。
一种基于选择性集成学习电力数据文本分类算法

[发明专利]一种面向智能电网负荷辨识的分类评价反馈方法-CN202011416235.0在审
发明人：张翼英;周保先;尚静 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向智能电网负荷辨识的分类评价反馈方法，分析了用户用电清单评价内容，结合深度学习算法建立分类评价反馈模型，对评价文本进行分类及情感分析，最后根据实际分析结果建立评价反馈机制对负荷辨识提出调整反馈。根据仿真实验结果分析，该算法能够准确区分用户用体验度，并能够提出针对提出调整建议，减少人工参与评测过程，提高发现问题的效率，尽快实现与用户的沟通，对非入侵式负荷辨识算法研究有一定价值和积极作用，对电网非入侵式负荷辨识有积极效果与指导性建议。本发明的方案旨在研究语料数据处理，分类评价分析和评价反馈机制，构建面向智能电网负荷辨识的分类评价反馈体系。
一种面向智能电网负荷辨识分类评价反馈方法