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[发明专利]基于邻域选择的多目标旅游推荐方法及其系统-CN202310297729.9在审
发明人：郑春厚;李子珏;曹瑞芬;苏延森;魏丕静 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，并对数据集进行数据筛选；S2：用户邻居池的构建：将用户划分为新用户和老用户，计算不同目标用户的邻居列表，最终选取相似度排名前m名的用户作为邻居放入邻居池；S3：多目标推荐模型建立：将用户所关心的推荐准确度和新颖性这两个指标转化为两个目标的多目标优化模型；S4：多目标进化算法优化邻居列表：使用改进的多目标进化算法对邻居列表进行优化，得到最优的邻居列表；S5：根据优化得到的最优邻居集产生目标用户的景点推荐列表。还公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐系统。本发明能够得到满足要求的多个非劣解。
基于邻域选择多目标旅游推荐方法及其系统

[发明专利]基于多目标进化和传统优化方法协同的质子调强多目标优化方法及其系统-CN202211597273.X在审
发明人： 曹瑞芬;李雪松;陈伟;司朗春;张兴义;郑春厚 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标进化和传统优化方法协同的质子调强多目标优化方法，包括：(1)数据导入，导入贡献度矩阵及每个感兴趣区域中采样点的位置序列；(2)质子调强多目标优化模型的构建，将医生对靶区的期望剂量通过建模转化为包含三个目标的多目标优化的模型，作为进化算法优化的目标函数；(3)将医生对所有感兴趣区域的剂量目标及约束限值，通过加权的方式转化为一个单目标优化问题，作为传统优化方法优化的目标函数；(4)多目标进化算法和传统优化方法的协同优化；(5)将协同进化得到的非劣解集输出给用户，用户从中挑选符合临床治疗要求的治疗方案。还公开了一种基于多目标进化和传统优化方法协同的质子调强多目标优化系统。
基于多目标进化传统优化方法协同质子及其系统

[发明专利]一种调强放射治疗射束角度优化系统-CN202310086294.3在审
发明人：田野;陈亮;司朗春;曹瑞芬;张兴义 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：本发明属于调强放射治疗领域，公开了一种调强放射治疗射束角度优化系统，对放疗数据进行压缩并采用稀疏读取，然后计算剂量沉积矩阵；通过共轭梯度算法求解射束方向的强度分布矩阵；通过剂量沉积矩阵和强度分布矩阵计算剂量分布矩阵；通过侧抑制函数和邻近效应函数对射束方向约束；通过子野内体素剂量条件对剂量分布矩阵优化，得到每个射束方向的目标剂量；基于目标剂量、抑制值和邻近效应值计算射束方向的重要性；剔除重要性最低的射束方向，直至剩余射束方向数量等于预先设定的角度数量，然后将射束方向还原成射束角度，输出射束角度及其对应的目标剂量。本发明系统，提高了计算速度，有效避免射束角度过于集中和分散，提高了放疗效果。
一种放射治疗角度优化系统

[发明专利]一种基于机器学习自动设计放射治疗方案的系统-CN201910340661.1有效
发明人： 曹瑞芬;仲红 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习自动设计放射治疗方案的系统，包括输入单元、射野参数预测单元、优化目标及约束条件预测单元、以及逆向计划优化单元，其中，输入单元用于获取病人原始图像及分割后的感兴趣区域信息；射野参数预测单元用于构建基于神经网络的学习模型，自动预测出射野参数；优化目标及约束条件预测单元用于构建基于神经网络的剂量分布预测模型，并且将预测的期望剂量分布自动转化成逆向优化需要的目标函数及约束条件；以及逆向计划优化单元用于根据目标函数、约束设置和射野参数采用优化方法优化得到每个射野方向对应的子野及其权重，完成计划设计。本系统实现了计划的自动设计，可以大幅减轻计划设计者的工作量，提高工作效率。
一种基于机器学习自动设计放射治疗方案系统

[发明专利]基于多目标优化选择策略的多模型融合旅游推荐方法及其系统-CN202210631458.1在审
发明人：郑春厚;曹瑞芬;王慎庆;张兴义;田野 -专利权人：安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标优化选择策略的多模型融合旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：选取旅游推荐问题中的两个或两个以上的单模型，并得出每个单推荐模型的推荐结果，得到待优化总集合；S2：将多模型融合推荐问题建模为多目标优化问题；S3:将待优化总集合构建为旅游推荐方案的多个待优化子集合；S4：利用多目标优化方法计算出所有待优化子集合中个体的排序得到优化后子集合；S5：合并所有优化后子集合，根据需求在优化后总集合中选取前k个景点作为模型的最终输出结果，即得出最终的旅游推荐结果。还公开了一种基于多目标优化选择策略的多模型融合旅游推荐系统。本发明融合两个及两个以上的子推荐模型，提高了旅游推荐的准确率。
基于多目标优化选择策略模型融合旅游推荐方法及其系统

[发明专利]基于多目标优化的混合重排旅游推荐方法及其系统-CN202210631468.5在审
发明人： 曹瑞芬;郑春厚;李子珏;张兴义;田野 -专利权人：安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，按照用户的时间访问顺序，将最后一个访问地点作为测试集，将倒数第二个访问地点作为验证集，其余作为训练集；S2：多目标优化混合重排模型的构建：包括种群初始化、目标函数的计算和种群的进化；S3：模型训练：利用训练集对多目标优化混合重排模型进行训练，利用验证集对模型参数进行调整，获取最优的模型；S4：模型预测：使用最优模型对测试集中的用户进行预测，获取其推荐给用户的旅游推荐列表。还公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐系统。本发明能够在保证整个推荐系统的准确度的同时提升整个系统的多样性。
基于多目标优化混合重排旅游推荐方法及其系统

[实用新型]一种油田钻井岩屑高效无害化处理系统-CN202221563416.0有效
发明人：王彦斌;杨磊;倪腾源;杨帆;覃枫;张贵莲;刘云霞;张瑾;杨阳;石锐;聂俊博;王晶;曹丽萍;曹瑞芬 -专利权人：克拉玛依市三达检测分析有限责任公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： C02F11/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种油田钻井岩屑高效无害化处理系统，涉及钻井岩屑处理技术领域。该系统包括按泥浆固化物输送方向依次设置的粉碎装置、喷淋水洗装置、固液相分离装置、上料输送装置、预烘装置、给料输送装置、高温氧化窑、二次燃烧室、冷却器、旋风除尘器、袋式除尘器、喷淋洗涤塔和烟气外排装置；所述固液相分离装置还连接有用于固液分离后液相存储的废液储存池，所述高温氧化窑通过输送高温废气的管道连接有二次燃烧室，二次燃烧室与预烘装置连接，所述预烘装置通过烟气管道依次连接有冷却器、旋风除尘器、袋式除尘器、喷淋洗涤塔、烟气外排装置。本实用新型实现了油田钻井岩屑的高效无害化处理，无二次污染威胁。
一种油田钻井岩屑高效无害化处理系统

[发明专利]基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA-疾病对的方法-CN202210215060.X在审
发明人：郑春厚;左宗兰;曹瑞芬;夏俊峰;苏延森 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA‑疾病对的方法，包括：整合实验证实相关联的环状RNA‑疾病对，根据涉及到的环状RNA和疾病从相应数据库中获取序列信息和语义信息；利用图卷积神经网络并基于关联信息，环状RNA的相似性以及疾病间的相似性信息提取环状RNA的特征以及疾病的特征；构建正负样本平衡的数据集，并用其训练4基本分类器，并利用集成学习中的平均法结合策略对此些分类器集成并对所有未验证的环状RNA‑疾病对做出预测。本发明可以有效的基于已知的环状RNA‑疾病对信息预测潜在关联的环状RNA疾病对，提高预测模型的性能，为生物实验提供最有可能关联的环状RNA‑疾病对，从而促进相关生物实验的发展。
基于 gcn 集成学习预测潜在关联环状 rna 疾病方法

[发明专利]一种层次化的图像匹配方法-CN202210001464.9在审
发明人：曹明伟;赵海峰;付燕平;曹瑞芬;孙登第 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开一种层次化的图像匹配方法，获得查询图像和参考图像特征点特征描述子，从参考图像包含的局部特征点中，为查询图像中的每个局部特征点寻找两个最相似的候选匹配特征点；并依次筛选出最佳特征匹配结果。本发明能够快速地计算出两幅图像之间的特征匹配点，然后应用于一系列的基于图像匹配的高层次计算机视觉任务中：基于图像的三维重建、同时定位与地图构建、图像检索、地图导航、数字孪生、图像拼接、混合现实、虚拟现实和增强现实等。
一种层次图像匹配方法

[发明专利]基于局部和全局的网络中心性分析的癌症驱动基因预测方法及系统-CN202110638436.3在审
发明人：郑春厚;唐运运;曹瑞芬;夏俊峰;苏延森 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部和全局的网络中心性分析的癌症驱动基因预测方法，包括以下步骤：S1：对标准化的体细胞突变数据和基因表达数据进行预处理，表达成基因‑矩阵的形式；S2：使用预处理完成的数据对下载的PPI网络加权；S3：模型构建，使用改进的重启随机游走算法分析网络的全局和局部特征；S4：使用构建好的模型对癌症数据集进行预测，以获取驱动基因的排名向量，实现对癌症驱动基因的预测。还公开了一种基于局部和全局的网络中心性分析的癌症驱动基因预测系统。本发明能够更好地识别驱动基因，大大提高对癌症驱动基因预测的精度，为癌症的诊断和精准医疗的发展做出了贡献。
基于局部全局网络心性分析癌症驱动基因预测方法系统

[发明专利]基于栈式自编码器的数据融合优化方法及其系统-CN202110611935.3在审
发明人：郑春厚;张博;曹瑞芬;夏俊峰;苏延森 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化方法，包括以下步骤：S1：利用栈式自编码器对获取的癌症患者多组学数据进行降维，得到能够代表原始数据的低维潜在表示；S2：利用步骤S1得到的降维之后的组学数据，基于径向基函数和利用欧氏距离度量样本之间的亲密程度，计算出相似矩阵；S3：为每个组学数据定义相对相似矩阵，利用归一化因子控制样本的密度；S4：对融合得到的平均相对相似矩阵进行谱聚类，从而对癌症患者进行亚型划分。还公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化系统。本发明能够对高维度、多噪声的组学数据进行降维和融合，准确有效地对癌症进行亚型聚类，能有效提升癌症亚型聚类效果。
基于编码器数据融合优化方法及其系统

[发明专利]一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法和系统-CN201910012609.3有效
发明人： 曹瑞芬;李国丽 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法和系统，该方法包括以下步骤：S10、构建并训练得到神经网络的学习模型；S20、根据研究对象的原始图像及勾画后的解剖结构信息提取输入特征；S30、将输入特征导入学习模型，通过学习模型得到角度预测信息；S40、根据预测得到的角度，计算出每个角度对应的钨门大小及射野形状；以及S50、将预测得到射野角度及计算出的钨门大小、射野形状输出。本发明中预测得到的射野参数可以直接供放疗物理师计划设计时使用，从而避免了物理师手动反复调正带来的麻烦，省时省力，为提高物理师的工作效率提供了帮助。
一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数方法系统

[发明专利]超稠油提高蒸汽驱或蒸汽吞吐加热效率的处理剂及其制备方法和应用-CN201810143159.7有效
发明人：石磊;郑爱萍;刘衍彤;刘婷;孙晓冬;罗陶涛;曹瑞芬 -专利权人：新疆新易通石油科技有限公司
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： E21B43/24 文献下载
摘要：本发明涉及稠油提高采收率技术领域，是一种超稠油提高蒸汽驱或蒸汽吞吐加热效率的处理剂及其制备方法和应用，该超稠油提高蒸汽驱或蒸汽吞吐加热效率的处理剂，原料为醇胺类物质，醇胺类物质包括一乙醇胺、二乙醇胺、N‑甲基二乙醇胺、二异丙基乙醇胺、二异丙醇胺、二甘醇胺或三乙醇胺中的一种以上。本发明通过在蒸汽驱或蒸汽吞吐过程中添加超稠油提高蒸汽驱或蒸汽吞吐加热效率的处理剂，能够提高蒸汽驱或蒸汽吞吐的波及范围、提高蒸汽在油层中的加热效率、从而提高超稠油注蒸汽开发蒸汽驱或蒸汽吞吐的采收率。
超稠油提高蒸汽吞吐加热效率处理及其制备方法应用

[发明专利]一种剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统和方法-CN201811623068.X有效
发明人： 曹瑞芬;李国丽 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统和方法，该系统包括：导入模块，用于导入研究对象参考图像、解剖结构、计划及剂量信息和当前分次治疗时的引导精准定位的图像；数据处理模块，用于计算将当前图像中的解剖结构与参考图像中的解剖结构变化；计划重优化判断模块，用于根据解剖结构变化判断是否进入计划重优化模块，如果解剖结构变化在阈值以内则进行病人实际接受剂量与计划剂量的比较，如果两者差别较大则需要重优化，否则采用原参考计划作为当前治疗计划；以及计划重优化模块。本发明中计划重优化不仅考虑当前解剖结构与原解剖结构的差别，而且结合研究对象治疗实际接受剂量的情况，采用快速共轭梯度算法自动优化出计划。
一种剂量引导自适应放射治疗计划优化系统方法

[发明专利]一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法-CN201710198929.3有效
发明人：赵锦波;贾婧;曹瑞芬;宋婧;吴宜灿 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2017-03-29 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于种子点自动选取的全局最优化图像分割方法，与常规方法不同之处在于：完全不依赖于种子起始点的选择，首先直接根据目标像素阈值特征对图像所有像素进行全局预筛选，然后再根据预筛选后的所有像素的行列位置关系搜索生成目标像素位置集，再根据水平方向分块阈值与垂直方向分块阈值对多个目标区域进行自动检测划分，同时能够自动连续创建生成多个闭合的目标区域，弥补了传统图像区域增长方法依赖于种子点选取的不足，最后再根据有效目标区域行数阈值判断目标区域的有效性，从而确定最终的目标分割区域。
一种基于种子自动选取全局优化图像分割方法

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