“蒋同海”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果24个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于模糊聚类和基因本体语义相似性的可重叠蛋白质复合物识别方法和系统-CN202110752082.5有效
发明人：胡伦;潘翔宇;周喜;蒋同海;苏小芮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-07-03 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于模糊聚类和基因本体语义相似性的可重叠蛋白质复合物识别方法和系统，包括网络构建模块、数据预处理模块、参数定义模块、模型构建模块、模型求解模块、蛋白质复合物识别模块以及结果展示模块，通过综合考量蛋白质相互作用网络中蛋白质间的相互作用关系和蛋白质间的基因本体语义相似性来实现蛋白质复合物识别。本发明直接作用于蛋白质相互作用网络，能够识别网络中的可重叠蛋白质复合物，效果准确度高，能够有效解决蛋白质相互作用网络中的蛋白质复合物识别问题。
基于模糊基因本体语义相似性重叠蛋白质复合物识别方法系统

[发明专利]一种基于混合隶属度随机块模型的蛋白质相互作用预测方法和系统-CN202110752120.7有效
发明人：胡伦;王小娟;周喜;蒋同海;苏小芮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-07-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合隶属度随机块模型的蛋白质相互作用预测方法和系统，该系统由数据处理模块、复合物隶属度计算模块和结果生成模块组成，基于随机块的蛋白质相互作用预测方法，从数据库中获取蛋白质相互作用数据，对获得的数据进行处理；应用随机变分推理对蛋白质相互作用网络进行分析，计算复合物隶属度指标；基于复合物隶属度指标的计算结果，对蛋白质相互作用进行预测，展示预测结果。该系统通过混合隶属度随机块模型以及复合物识别方法，分析蛋白质相互作用网络，预测蛋白质相互作用，并展示相关预测结果，提高预测准确度。
一种基于混合隶属随机模型蛋白质相互作用预测方法系统

[发明专利]面向连续时空加油数据的异常检测方法-CN201910509163.5有效
发明人：马博;蒋同海;周喜;杨雅婷;王磊;马玉鹏;赵凡;王轶 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向连续时空加油数据的异常检测方法，该方法涉及面向多个加油站的实时采集数据，基于统计与机器学习相结合，通过预置的基于无监督的时序数据异常检测模块、基于半监督的时序数据异常检测模块和基于多视图的时空深度异常检测模块三个异常检测模块，对潜在的异常对象进行挖掘与检测，并最终通过加权方式对异常对象进行判别。解决真实应用场景下异常难定义、难标注、以及现有方法难以将时空数据通过同一框架处理的问题。本发明所述的检测方法能够提高加油领域时空数据异常检测准确度，从而满足加油领域时空数据分析处理需求。
面向连续时空加油数据异常检测方法

[发明专利]一种基于多模态堆叠自动编码机的microRNA-疾病关联预测方法-CN202110167684.4有效
发明人：姬博亚;尤著宏;胡伦;王磊;周喜;蒋同海;黄历广 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态堆叠自动编码机的microRNA‑疾病关联预测方法，该方法包括microRNA序列特征以及疾病语义相似性特征；构建microRNA‑蛋白质‑疾病网络，microRNA‑mRNA‑疾病网络，microRNA‑lncRNA‑疾病网络，利用LINE网络嵌入方法分别获取microRNA，疾病与蛋白质，mRNA，lncRNA之间的网络邻近特征；利用多模态堆叠自动编码机分别对microRNA与疾病的四种特征（本身属性特征，蛋白质网络邻近特征，mRNA网络邻近特征，lncRNA网络邻近特征）挖掘高级抽象特征，降低模型时间复杂度，提高模型预测准确率；对处理后特征分别使用CatBoost分类器进行训练和预测，将四种特征预测得分平均值作为最终预测得分。本发明解决了传统生物实验方法高耗时，高成本问题，实现了更好的分类效果，以更高的准确率预测出潜在的microRNA与疾病关联关系。
一种基于多模态堆叠自动编码 microrna 疾病关联预测方法

[发明专利]一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统-CN202111451563.9在审
发明人：赵博伟;胡伦;周喜;蒋同海;苏小芮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统，包括网络构建模块、特征学习模块、模型训练模块、药物重定位模块以及结果展示模块，其中，所述网络构建模块将生物网络数据构建为异构信息网络，特征学习模块执行服务器计算指令，获得药物和疾病的生物特征矩阵和网络特征矩阵，模型训练模块获取输入参数后在服务器中训练药物发现模型，药物重定位模块在得到药物重定位模型后执行药物重定位指令，最后将药物重定位结果通过展示模块进行输出展示。本发明直接作用于包含有生物知识的生物网络数据集合，能够针对异构生物网络进行药物重定位，效果准确度高，能够有效挖掘已知药物的新用途。
一种基于生物知识网络拓扑结构药物定位方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络模型的皮肤黑色素和油脂标注方法和系统-CN202111453869.8在审
发明人：胡伦;周鹏;周喜;蒋同海;赵博伟;苏小芮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络模型的皮肤黑色素和油脂标注方法和系统，将传统的基于模板阈值的皮肤黑色素和油脂标注方式转化为一个求解基于深度学习的最优化解，通过生成对抗网络模型的自主学习能力，较为准确地捕捉到皮肤表层黑色素和油脂所展现出来的特征，得到合理的生成器模型，有效重建了原始输入图像中的高频部分，并采用patchGAN的网络结构来控制输出图像在局部上的重建质量，在输出标注完成的图像结果时，不会在局部发生变形，进而提高标注的正确性，使得所标注的皮肤黑色素和油脂分布情况更加贴近真实情况，并满足实际应用中对医学图像标注系统的急切需求。
一种基于生成对抗网络模型皮肤黑色素油脂标注方法系统

[发明专利]一种基于空间相似性约束和非负矩阵分解的药物重定位方法和系统-CN202111453599.0在审
发明人：苏小芮;胡伦;周喜;蒋同海;赵博伟 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于空间相似性约束和非负矩阵分解的药物重定位方法和系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、模型构建模块、模型求解模块、网络表示学习模块以及潜在药物预测模块，充分利用药物和病毒自身的属性信息以及高维空间中药物和病毒的关联关系，包括药物分子指纹图、病毒核酸序列信息以及网络拓扑特征，有效地解决在网络中由于引入新病毒节点所产生的行为信息缺失冷启动问题，准确地预测网络中分子的关联关系，为新病毒提供可靠的药物候选集合。本发明可以有效解决药物重定位问题，为新病毒提供潜在可用于治疗的药物筛选。
一种基于空间相似性约束矩阵分解药物定位方法系统

[发明专利]一种基于高阶结构的生物网络聚类方法和系统-CN202110752037.X在审
发明人：胡伦;张俊;周喜;蒋同海;赵博伟 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-07-03 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高阶结构的生物网络聚类方法和系统，包括网络构建模块、模型构建模块、网络聚类模块、冗余删除模块以及结果展示模块。利用生物网络中丰富的高阶结构信息以识别其中的功能模块，结合高阶马尔可夫随机过程的优势，能够针对各种类型的网络模体进行聚类分析。本发明有着优秀的表现，基于高阶结构信息的聚类结果为生物网络分析提供了新的思路，如重叠蛋白复合物的识别和新信号通路的推断，同时也揭示了生物网络中所呈现的丰富的组织结构。本发明直接作用在蛋白质相互作用网络、基因共表达网络等生物网络上，效果准确度高，是一个非常可靠的生物网络聚类方法和系统。
一种基于结构生物网络方法系统

[发明专利]一种基于毫米波的空间手势密码输入采集方法-CN202010581782.8在审
发明人：季文飞;王蒙;蒋同海;唐新余;钱文辉;陈光;张永威 -专利权人：江苏微桔智能科技有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于毫米波的空间手势密码输入采集方法，包括以下步骤：步骤(1)：上位机初始化；步骤(2)：控制通信；步骤(3)：启动激光辅助模块；步骤(4)：输入空间手势密码；步骤(5)：毫米波雷达接收空间位置信息；步骤(6)：处理密码信息并将其返回上位机；步骤(7)：上位机对密码的处理。通过本发明，以解决现有技术存在的在屏幕上输入密码容易留下痕迹，保密安全性低，以及造成人与人传播病毒风险的问题。
一种基于毫米波空间手势密码输入采集方法

[发明专利]一种基于毫米波的空间手势密码输入采集系统-CN202010581792.1在审
发明人：季文飞;王蒙;蒋同海;唐新余;钱文辉;陈光;张永威 -专利权人：江苏微桔智能科技有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于毫米波的空间手势密码输入采集系统，包括有空间辅助模块、毫米波雷达设备、MCU计算模块、上位机系统、存储模块，通信模块；所述空间辅助模块包括多个激光器，所述激光器光束两两相交形成交点及其关键范围；所述毫米波雷达设备与所述多个激光器设置于同一直线上，用于检测物体、输出物体距离毫米波雷达设备的直线距离；所述MCU计算模块与激光器、毫米波雷达设备数据通信。通过本发明，以解决现有技术存在的借助实物触摸进行密码输入存在保密安全性低，容易从物理方面被复制，实物触摸密码输入造成病毒传播风险的问题。
一种基于毫米波空间手势密码输入采集系统

[发明专利]一种蛋白质自相互作用的预测方法-CN201711062661.7有效
发明人：陈沾衡;尤著宏;李晓;蒋同海;王延斌;方昱斌;陈沾兴 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2017-11-02 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质自相互作用的预测方法，该方法包括数据集的选择与建立，PSSM矩阵的生成，傅里叶描述子提取特征值，训练集和测试集的构建，分类器模型构建步骤完成，该方法是利用傅里叶描述子提取样本集的特征值，使计算机计算数据集的离散傅里叶变换所需的乘法次数大为减少，也节省了计算量；本发明能够利用随机投影的方法构建模型，大大提高了预测精度，能够得到比较好的预测效果；本发明方法计算代价低，功耗小；可以有效地预测蛋白质的自相互作用，预测效果可以达到93%以上。
一种蛋白质相互作用预测方法

[发明专利]浴室跌倒检测方法、报警通知方法、设备及系统-CN202010175644.X在审
发明人：季文飞;陈光;蒋同海;王蒙;唐新余 -专利权人：江苏中科西北星信息科技有限公司
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G08B21/04 文献下载
摘要：本发明涉及跌倒检测技术领域，具体公开了一种浴室跌倒检测方法，其中，包括：获取距离检测装置的工作状态数据，其中所述距离检测装置包括至少两个距离检测模块，每个距离检测模块均能够检测浴室内用户与防滑地垫的距离；对所述工作状态数据进行处理，得到处理结果；当所述处理结果为确定浴室内用户与防滑地垫的距离小于预设阈值时，向网关设备发送第一报警信号，以使得所述网关设备根据所述第一报警信号判断浴室内用户是否发生跌倒。本发明还公开了一种浴室跌倒报警通知方法、浴室跌倒检测装置、可穿戴跌倒检测设备、网关设备和浴室跌倒检测系统。本发明提供的浴室跌倒检测方法具有检测准确率高且实用性强的优势。
浴室跌倒检测方法报警通知设备系统

[发明专利]一种用于移动设备的病患疼痛检测方法及系统-CN201910435635.7在审
发明人：王蒙;季文飞;陈光;蒋同海;唐新余 -专利权人：江苏中科西北星信息科技有限公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于移动设备的病患疼痛检测方法及系统，移动设备运行包含检测方法的系统，以输出标准疼痛等级，方法包括：S1收集面部图片和自述疼痛等级；S2a将收集的面部图片调整为标准化图片；S3a提取标准化图片中的预定特征个数的特征算子，特征算子以其在疼痛等级判断中位序的优先级为提取顺序，先提取优先级高的特征算子；S4a根据特征算子，利用卷积神经网络算法计算初始疼痛等级；S5a判断自述疼痛等级和初始疼痛等级的差值，若差值的绝对值在预设偏差范围内，则输出初始疼痛等级；若差值的绝对值超过预设偏差范围，则返回S3重新提取预定特征个数的特征算子。本发明能够获得一个快捷高效的标准化方法来检测疼痛。
疼痛算子移动设备面部图片疼痛检测预定特征标准化病患预设卷积神经网络等级判断输出标准算法计算检测中位输出返回图片

[发明专利]一种基于GloVe模型的氨基酸全局特征向量表示方法-CN201910042979.1在审
发明人：陈沾衡;尤著宏;李晓;蒋同海;周喜;袁扬;易海成;陈沾兴;彭新亮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GloVe模型的氨基酸全局特征向量表示方法，该方法包括：输入GloVe模型中语料库的选择与建立，氨基酸序列粒度切分处理，利用GloVe模型训练得到每个氨基酸的特征向量步骤完成，该方法是利用GloVe词向量生成模型处理每个氨基酸序列并得到特征向量，对氨基酸序列进行特征向量化的表示，方便计算机更好的对数据进行处理，并有助于进一步对蛋白质间的相互作用进行预测，最终所有数据集中的每个蛋白质都能够得到300维的特征向量；该方法计算代价低，功耗小；有效地对氨基酸序列进行数值化的表示，为进一步蛋白质自相互作用预测奠定了坚实的基础。
氨基酸序列特征向量氨基酸蛋白质全局特征向量模型训练生成模型数据集中词向量数值化向量化有效地语料库预测功耗计算机

[发明专利]简易高拍仪系统及其使用方法-CN201811229113.3在审
发明人：王蒙;蒋同海;唐新余;季文飞;陈光 -专利权人：江苏中科西北星信息科技有限公司
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种简易高拍仪系统，包括电子移动端、中介存储端、文件目标端及控制线路板，电子移动端用于扫描待处理文件；中介存储端用于存储指令并建立电子移动端和文件目标端的连接通道，中介存储端分别与电子移动端和文件目标端通信连接；控制线路板用于控制及处理信息，控制线路板包括微处理器及控制模块，微处理器与控制模块通信；文件目标端针对扫描需求向微处理器发送指令，控制模块控制电子移动端扫描待处理文件。使用电子移动端进行扫描，提升了高拍仪的使用频率和范围，解除了普通高拍仪对于扫描文档的限制及要求，提高文档扫描的速度和准确性，降低了高拍仪的使用难度，降低了设备采购和使用成本。
电子移动文件目标控制线路板微处理器控制模块待处理文件存储扫描中介简易处理信息存储指令发送指令连接通道扫描文档扫描需求设备采购使用频率通信连接文档扫描通信

1
2
下一页»
尾页
共 24 条