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[发明专利]一种青少年儿童近视预测系统的缺失值填补方法及使用该方法的系统-CN201911075541.X有效
发明人：杨旭;徐扬;翟益松;赵晋锋 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：一种青少年儿童近视预测系统的缺失值填补方法，包括：填补眼科数据中的非屈光度数据；筛选一年级屈光度数据样本和二年级屈光度未缺失的数据样本；将二年级屈光度作为要拟合的标签数据，从一年级屈光度数据中选取特征，得到特征子集；利用机器学习方法构建回归模型进行拟合；选取拟合效果最佳的机器学习模型；将二年级屈光度缺失的数据样本输入模型，用预测值进行填补得到二年级的完整屈光度数据；依此类推，利用当前年级的屈光度数据填补下一年级的屈光度数据，本发明还提供了一种使用该方法的青少年儿童近视预测系统以及管理平台，本发明方法的特点是引入GBRT对缺失数据进行填补，使得填补的结果更加接近真实的情况，可提升多年后的预测准确率。
一种青少年儿童近视预测系统缺失填补方法使用

[发明专利]一种基于三联体密码子的人工神经网络编码和解码方法-CN201911081912.5在审
发明人：杨旭;钱云冲;邓松高筠;范德宝;徐扬;翟益松;王宇晗 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：一种基于三联体密码子的人工神经网络编码和解码方法，包括：步骤1，定义组件为DNA链的基本组成部分，每个组件由相同数量的若干个三联体密码子构成，根据DNA链中组件的功能将组件分为输入组件、中间组件和输出组件，输入组件表示神经网络的输入层，中间组件表示神经网络的隐藏层，输出组件表示神经网络的输出层；步骤2，选择子网结构或权值结构的三联体密码子编码策略；步骤3，通过神经网络的输入和输出节点个数计算DNA链中输入组件、中间组件和输出组件个数；步骤4，计算神经网络中隐藏节点数量；步骤5，解码DNA链，得到与之对应的神经网络。本发明能够实现网络权值和拓扑结构的共同演化，网络具备一定的可靠性和稳定性。
一种基于联体密码子人工神经网络编码解码方法

[发明专利]一种基于三联体编码的神经网络进化方法与系统-CN201911196681.2在审
发明人：杨旭;钱云冲;邓松高筠;范德宝;徐扬;翟益松;王宇晗 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于三联体编码的神经网络进化方法，步骤1，初始化一个指定规模的种群，种群中每一个个体都是一个由三联体构成的DNA序列；步骤2，将每一个DNA解码成神经网络并进行适应度计算，如果该种群内存在可解决目标问题的个体，则根据适应度解码最优个体的DNA获得目标网络，并结束进化，否则进入下一步；步骤3，先将个体按照适应度值排序，优先复制最佳个体到新种群，然后在旧种群里通过轮盘赌算法选择两个个体进行重组交叉变异操作，得到的新个体放入新种群，该操作一直重复到种群规模达到指定数量，然后返回步骤2。本发明还提供了一种基于三联体编码的神经网络进化系统，解决了现有进化算法在网络生成效率、网络交叉、重组等方面存在的技术缺陷。
一种基于联体编码神经网络进化方法系统