“万瑾”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39个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于VIF和VP的2型糖尿病特征提取方法-CN202310596420.X在审
发明人：赵敏;刘鑫;杨婧;万瑾 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及糖尿病特征提取技术领域，尤其涉及一种基于VIF和VP的2型糖尿病特征提取方法。解决了目前2型糖尿病的诊断精度较低的问题。其技术方案为：S1：对NHANES数据集进行数据预处理；S2：对2型糖尿病的特征项进行假设检验；S3：结合机器学习LightGBM算法，应用VIF和VP选择重要特征。本发明的有益效果为：本发明结合机器学习LightGBM算法，应用VIF和VP，提出了一种考虑特征重要性并剔除具有多重共线性特征的新型的特征提取方法，同时考虑尿液和膳食中的金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，有效提高了2型糖尿病的诊断精度。
一种基于 vif vp 糖尿病特征提取方法

[发明专利]一种基于BERT和相似度算法的医疗知识图谱问答系统构建方法-CN202010799407.0有效
发明人：朱全银;孙强;高尚兵;万瑾;倪金霆;朱亚飞;季睿;陈凌云 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：发明公开了一种基于BERT和相似度算法的医疗知识图谱问答系统构建方法，包括：利用Python爬虫爬取网络公开医疗百科信息，存储至图数据库Neo4j中，构造医疗知识图谱；对公开的医疗问答数据集进行数据处理，利用CNN‑BiLSTM‑CRF算法实现命名实体识别；通过BERT‑TextCNN算法实现关系抽取；匹配预设定的问题查询语句；利用TF‑IDF算法对医疗问答数据集建立相似度模型。用户输入医疗相关关键字或语句调用算法获取相关医疗实体数据和相似病历回答，将查询数据返还WEB应用程序。本发明通过ECharts渲染医疗实体属性数据和实体间关系数据，实现医疗实体关系可视化以及医疗自动问答系统。
一种基于 bert 相似算法医疗知识图谱问答系统构建方法

[外观设计]腐乳包装瓶-CN202330188368.5有效
发明人：万瑾 -专利权人：四川承味食品有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： 09-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：腐乳包装瓶。2.本外观设计产品的用途：作为腐乳的包装瓶。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。
腐乳包装

[外观设计]农产品包装礼盒（稻鳖米1号）-CN202330164346.5有效
发明人：黄晓玲;万瑾;胡芳芳;熊芊;陆伊晨;周佳铃 -专利权人：浙江经贸职业技术学院
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： 09-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：农产品包装礼盒（稻鳖米1号）。2.本外观设计产品的用途：是一种包装礼盒，用于放置盒装大米。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状、图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。5.请求保护的外观设计包含色彩。
农产品包装礼盒稻鳖米

[外观设计]包装礼盒（稻鳖米1号）-CN202330164366.2有效
发明人：黄晓玲;万瑾;胡芳芳;熊芊;陆伊晨;周佳铃 -专利权人：浙江经贸职业技术学院
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： 09-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：包装礼盒（稻鳖米1号）。2.本外观设计产品的用途：是一种包装礼盒，用于放置盒装大米。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状、图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。5.请求保护的外观设计包含色彩。
包装礼盒稻鳖米

[发明专利]基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法-CN202310344446.5在审
发明人：赵敏;黄欣;万瑾;刘鑫 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请公共开了基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法，其中包括一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，该方法包括：基于NHANES数据集，对NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；利用随机森林算法筛选第一数据集的特征，获取特征数据集；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于XRL分类器和特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。本申请将具有最优超参数的XGBoost、随机森林(Randomforest)和LightGBM分类器构建为XRL分类器，并额外考虑尿液和饮食中金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，提升了2型糖尿病的预测精度与分类准确率，从而促进生活方式和饮食干预2型糖尿病。
基于机器学习环境金属暴露糖尿病诊断方法

[发明专利]一种基于文本卷积和相似度算法的图审专家组合推荐方法-CN202010793623.4有效
发明人：冯万利;倪金霆;朱全银;王胜标;孙强;万瑾;朱亚飞;季睿 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：发明公开了一种基于文本卷积和相似度算法的图审专家组合推荐方法，包括：首先对建筑图纸审查问题集Data进行预处理得到审查问题集ProblemData和问题所属专业数据集LabelData；利用数据集ProblemData通过TextRank算法抽取问题中的关键词得到审查关键词问题集ImpProblemData和所属专业数据集ImpLabelData；然后训练文本卷积分类网络进行问题专业分类的网络训练；用户将项目问题输入训练好的文本卷积神经网络得到问题所属专业Profession，之后通过多种相似度算法比较用户传入项目属性集合ProjectProperties与原项目属性集合OralProperties的相似度得出相似的项目集合SimiProjects，最后通过Eclat频繁项集抽取算法找出与Profession一致专业的专家并通过Web推荐给用户。本发明相比传统人工设定能更有效地进行图审专家的推荐。
一种基于文本卷积相似算法专家组合推荐方法

[发明专利]基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法-CN202310306020.0在审
发明人：赵敏;黄欣;覃文智;万瑾 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法，属于工业自动化控制技术领域。解决了广义预测控制方法中未考虑到使用带有轮廓指数的减法聚类算法和模糊神经网络导致非线性系统控制性能下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：数学建模超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用减法聚类算法、轮廓指数和平均轮廓系数确定最优聚类数和模糊规则数；S3：构建基于柯西型隶属度函数的模糊神经网络；S4：构建局部广义预测控制器。本发明的有益效果为：本发明利用带有轮廓指数的减法聚类算法自动确定最优聚类数及模糊神经网络中最优模糊规则数和模糊集数，在提升涡轮机组非线性系统的控制精度的同时降低控制成本。
基于减法模糊神经网络涡轮机组控制方法

[发明专利]一种基于改进的SSD算法的微信群信息识别及管理方法-CN201910290542.X有效
发明人：朱全银;朱亚飞;陈凌云;倪金霆;陈小艺;万瑾;孙强;季睿 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本专利公开发明了一种基于改进的SSD算法的微信群信息识别及管理方法，先申请一个微信账号，通过itchat库登录网页版微信，加入到目标微信群；将接收到的信息保存到数据库；在基础网络上添加卷积层，并在每一层输入时添加归一化进行数据预处理。使用两个SSD算法嵌套使用的方法识别目标图片，调用已训练好的第一个模型进行初步识别并切割出目标图片，判断该图片是否为识别凭证，若是，则调用第二个模型进行具体识别内容并记录该凭证及发送人信息并保存到数据库中；每天定时发送已完成凭证上传的人员名单，并提醒未发送人及时上传凭证。本发明增加了神经网络的层数使得识别的准确率得到提高，使用两个SSD识别模型的方法，提高了识别的效率。
一种基于改进 ssd 算法微信群信息识别管理方法

[发明专利]一种基于图向量的专家组合推荐方法-CN201910293927.1有效
发明人：朱全银;季睿;倪金霆;朱亚飞;万瑾;孙强;陈凌云;陈晓艺 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本专利公开发明了一种基于图向量的专家组合推荐算法，首先从专家审查数据中抽取实体和关系，构建领域知识图谱，再运用图向量算法将知识图谱投射到多维空间，得到实体向量集。运用独热码将领域标签转换成多维标签向量。构建神经网络进行多标签分类。对实体向量集，运用余弦相似度算法计算得到TopN个最相关实体，定义用未通过降维处理的数据所形成的推荐列表和降维后运用不同相似度算法得到的推荐列表形成最终推荐列表。通过知识库中存在的历史关系数据，通过搭建CNN和RESNET网络对历史数据进行拟合。用搭建的模型对输入的实体向量数据进行隐藏关系的挖掘。最终利用距离度量算法形成最终的推荐列表。本发明可精确地在项目审查中进行领域专家推荐。
一种基于向量专家组合推荐方法

[发明专利]基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法-CN202310173917.0在审
发明人：赵敏;黄欣;覃文智;万瑾;杨婧;刘鑫;梅子燕 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
基于密度循环模糊神经网络涡轮机组预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的大学生专业推荐方法-CN201910293908.9有效
发明人：朱全银;孙强;万瑾;李翔;季睿;周泓;丁瑾;金鹰 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本专利公开发明了一种基于深度学习的大学生专业推荐方法，先对学生的基本信息和核心课程信息进行数据预处理得到数据集Student、Course以及Rating；搭建深度学习神经网络模型；构建Tensorflow计算图；获取到学生信息特征和核心课程信息特征训练神经网络模型；生成学生信息特征矩阵和核心课程特征矩阵；给学生推荐专业。本发明利用大学生基本个人信息和在校大学生新生时期的核心课程成绩，分析这部分大学生的在这些核心课程上的学习态度和自身定位，从而对这部分大学生在“大类招生”或转专业时提供专业推荐，其结果可以辅助高校进行专业建设以及为人才培养方案的改进提供有效意见与信息。
一种基于深度学习大学生专业推荐方法

[发明专利]一种基于数据挖掘的智慧交通安全舆情热度评估方法-CN202211612818.X在审
发明人：赵敏;黄欣;覃文智;刘鑫;万瑾;杨婧 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数据挖掘的智慧交通安全舆情热度评估方法，属于数据挖掘技术领域，解决了现有的舆情监控系统无法实现舆情主题热度自动评估的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、获取智慧交通安全舆情数据；S2、预处理智慧交通安全舆情数据；S3、利用LDA主题模型进行智慧交通安全舆情主题提取；S4、利用LSTM神经网络模型预测各主题下的文本情感；S5、构建多因素主题热度模型并识别最热主题。本发明的有益效果为：采用多因素主题热度模型综合考虑主题评论量、单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分这5个指标，根据不同用户等级为单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分四个指标设置权重。
一种基于数据挖掘智慧交通安全舆情热度评估方法

[发明专利]一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法-CN202110760964.6有效
发明人：赵敏;覃文智;万瑾 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法，步骤1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个带有判断当前流量密度的阶跃函数项的后视最优速度函数项及一个考虑司机预期效应影响的流量差项；步骤2：利用线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响；步骤3：利用非线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响。本发明的有益效果为：通过在交通流仿真过程中发现，预期时间的增加或向后看的权重系数增加都会对交通流的稳定有明显的促进作用，可以有效缓解交通拥堵，使司机拥有一个更加安全及舒适的行驶体验。
一种基于效应预期改良通流分析方法

[发明专利]一种基于SQ-LDA主题模型的交通安全舆情分析方法-CN202211386155.4在审
发明人：赵敏;黄欣;覃文智;杨婧;万瑾 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于SQ‑LDA主题模型的交通安全舆情分析方法。本发明包括以下步骤：S1、获取交通安全社交软件舆情数据；S2、预处理交通安全社交软件舆情数据；S3、利用基于SQ‑LDA主题模型进行特征主题提取；S4、可视化交通安全社交软件舆论热点。本发明的SQ‑LDA主题模型中样本质量负采样方法则是根据梯度计算样本信息量，以区分高、低质量负样本，过滤掉低质量负样本并最大化正样本概率及最小化高质量负样本概率，进而有效挖掘并分析交通安全社交软件舆情数据。本发明设置主题下关键词的频次概率阈值，当关键词的频次概率超过所设置的频次概率阈值时，将触发该主题下的关键词舆情预警，为社会舆情预警提供必要的技术支撑。
一种基于 sq lda 主题模型交通安全舆情分析方法

1
2
3
下一页»
尾页
共 39 条