“董祥军”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38个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于随机森林的深度特征选择算法提高胃癌预后预测精度系统、方法、设备及介质-CN202110614862.3在审
发明人： 董祥军;胡艳羽;赵龙 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于随机森林的深度特征选择算法提高胃癌预后预测精度系统、方法、设备及介质，包括特征选择单元、分类单元；特征选择单元用于：使用随机森林对多组学数据进行特征选择，选择出特征重要性较高的特征子集；分类单元用于：将选择出的特征子集导入训练好的神经网络中，获得分类结果，分类结果就是预测该数据为健康的或者患胃癌的概率。本发明通过基于随机森林的深度特征选择算法来减少特征维数并提高胃癌预后预测精度，该方法通过随机森林选择出特征重要性较高的特征子集；为了进一步提高数据分类精度，使用神经网络作为分类器执行者，通过层层操作，进而提高胃癌预后预测精度。通过实验证明，该方法具有较高的价值。
一种基于随机森林深度特征选择算法提高胃癌预后预测精度系统方法设备介质

[发明专利]一种基于可决策的高效用负序列规则挖掘的商品推荐系统及其工作方法-CN202010832287.X有效
发明人： 董祥军;张孟姣 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于可决策的高效用负序列规则挖掘的商品推荐系统及其工作方法，包括依次连接的信息采集模块、商品推荐模块、商品销售模块；实时提取并保存顾客的行为数据，传输至商品推荐模块；对采集的顾客的行为数据进行数据清理、数据分类；对顾客的购物行为进行分析和预测；建立与顾客ID对应的购物行为序列，性别相同并在同一年龄区间的顾客的购物行为数据构成一个序列数据库；对序列数据库进行挖掘，得到符合要求的可决策的高效用负序列规则，即符合该顾客的商品推荐；本发明不仅考虑了事物之间的统计相关性，还将事物之间的语义含义考虑在内，能删除掉很多无用规则，得到更多有意义的并且可以直接用来决策的规则。
一种基于决策效用序列规则挖掘商品推荐系统及其工作方法

[发明专利]一种基于生物序列的负序列模式的相似性分析方法、实现系统及介质-CN202011022788.8有效
发明人： 董祥军;芦月 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生物序列的负序列模式的相似性分析方法、实现系统及介质，包括：(1)数据预处理：将DNA序列中的字母用数字来表示；并分割成若干个块，得到的若干个块作为频繁模式挖掘的数据集；(2)频繁模式挖掘：使用f‑NSP算法来挖掘数据集；(3)对最大频繁正、负序列模式进行图形表示；把最大频繁正、负序列模式转化为数字序列；(4)DNA序列的相似性分析：求取不同DNA序列的相似度，选取相似度最小的对应的DNA序列为待研究的DNA序列。本发明可以有效地对负序列进行有效的表达和分析，并且通过选取不同的最大频繁模式组合，能够得到不同的分析结果，大大节省了计算机的内存和时间的消耗。
一种基于生物序列模式相似性分析方法实现系统介质

[发明专利]基于逻辑推理负关联规则修剪技术的客户购买行为分析方法-CN201710768728.2有效
发明人： 董祥军;郝峰 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逻辑推理负关联规则修剪技术的客户购买行为分析方法，属于关联规则分析领域。本发明首先通过Apriori算法在事物数据库中挖掘符合最小支持度阈值的频繁项集；然后利用概率论及集合论相关知识在频繁项集中挖掘出正负关联规则；其次通过逻辑推理步骤修剪冗余的正负关联规则并且得到非冗余的正负关联规则。挖掘得到的可决策的关联规则能用来分析客户的购买行为以及商品之间的关联性，使得商家能够根据当前的商品买卖情况给顾客推荐最有可能购买的商品，从而节省了顾客的购物时间，也可以预测以后的商品买卖情况，从而能够更好的安排商品的摆放，提高商品销售量。
基于逻辑推理关联规则修剪技术客户购买行为分析方法

[发明专利]一种基于高效用正负序列规则挖掘的中药销售系统及其工作方法-CN201910654037.9在审
发明人： 董祥军;张孟姣 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高效用正负序列规则挖掘的中药销售系统及其工作方法，包括信息采集系统、信息推荐系统和信息管理系统；信息采集系统包括信息采集模块、第一信息传输模块；信息推荐系统包括信息处理模块、信息分析模块、第二信息传输模块；信息管理系统包括信息管理模块、销售模块和第三信息传输模块；信息采集模块实时采集购药行为数据；信息处理模块对购药行为数据进行数据清理，并进行数据分类；信息分析模块对病人的购药行为进行分析和预测；信息管理模块对信息推荐系统的结果进行分类存储；销售模块为病人推荐下一步的治疗方案。本发明更全面的理解和挖掘数据中的潜在含义，为病人的下一步用药提供科学的决策支持。
信息传输模块信息推荐系统信息采集模块信息采集系统信息处理模块信息分析模块信息管理模块信息管理系统规则挖掘行为数据正负序列中药销售分析和预测分类存储决策支持实时采集数据分类数据清理销售挖掘治疗

[发明专利]基于深度学习的中草药分类建模方法及系统-CN201910583245.4在审
发明人：陈维洋;刘树朋;董祥军 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的中草药分类建模方法及系统，属于深度学习技术领域，要解决的技术问题为基于深度学习如何快速、准确的对中草药进行分类。方法包括：获取若干个中草药图像形成数据集；基于最大类间方差方法和K均值算法分别对每个中草药图像进行分割处理，并选择效果明显的目标中草药图像；对于每种种类的中草药图像，将目标中草药图像划分为训练集和测试集；对训练集和测试集中的目标中草药图像分别标注标签；基于GoodLeNet构建分类模型，并输入训练集对分类模型进行训练，得到训练后分类模型；输入测试集对训练后分类模型进行验证。系统包括输入模块、分割模块、划分模块、划分模块、建模分析模块和验证模块。
中草药分类模型图像训练集分类建模划分模块学习图像形成数据分割处理分割模块建模分析均值算法输入测试输入模块验证模块测试集最大类方差构建标注标签验证测试分类

[发明专利]一种基于高效的负序列挖掘模式的临床用药行为分析系统及其工作方法-CN201910565947.X在审
发明人： 董祥军;高欣明 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高效的负序列挖掘模式的临床用药行为分析系统及其工作方法，包括数据采集系统和行为分析系统；数据采集系统包括数据采集模块、数据传输模块；数据采集模块实时采集并保存临床用药行为数据；数据传输模块将临床用药行为数据传输至行为分析系统；行为分析系统包括数据处理模块、数据分析模块、数据管理模块；数据处理模块对临床用药行为数据进行数据清洗，进行数据分类；数据分析模块进行分析和预测；数据管理模块对分析结果进行存储和显示，推荐下一步的用药。本发明将eNSP‑IT算法应用到临床用药行为分析，可以更快的找出药物间的负序列关系，更好的预测患者下一步用药，对基于药物方案变化的临床决策进行支持。
临床用药行为分析系统行为数据数据采集模块数据采集系统数据处理模块数据传输模块数据分析模块数据管理模块序列挖掘分析和预测实时采集数据分类数据清洗算法应用行为分析序列关系存储传输保存预测决策

[发明专利]一种基于大数据的金融反欺诈分析方法-CN201910416961.3在审
发明人：李念强;董祥军;李振立;刘亚丹;郑文辉;刘子豪;李汉珍;钱奎通;杨洪举;周丽华;岳成慧;李丽;刘克涛;孙辉;李向杰 -专利权人：山东尚微电子商务有限公司;山东团尚网络科技股份有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06Q20/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的金融反欺诈分析方法，包括以下步骤：采集买家和卖家使用移动设备产生的相关数据，初步判断买家和卖家的身份。本发明所述的一种基于大数据的金融反欺诈分析方法，首先全程验证交易双方人员信息，保证交易过程中信息的准确性，而且分析数据间的关系网络及特征属性，能深层次的挖掘剖析风险，其次能够使交易双方人员最直观的了解金融产品目前整体安全情况，并且引入查询事件历史，进行事件分析，增加金融反欺诈分析的准确度，提高交易双方资金的安全度，最后采用具有唯一性的语音、指纹、面部和瞳孔作为识别用户身份的基础，具备唯一性，不存在复制的情况，提高用户身份的安全性，带来更好的使用前景。
交易双方大数据欺诈唯一性用户身份金融分析准确度查询事件分析数据关系网络交易过程金融产品人员信息事件分析特征属性移动设备整体安全安全度瞳孔指纹复制验证语音直观采集剖析全程挖掘引入身份保证资金

[发明专利]利用改进的NNDR策略的医学图像配准方法-CN201711143891.6有效
发明人：吕国华;颜晗;任晓强;董祥军 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-11-17 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用改进的NNDR策略的医学图像配准方法，属于医学图像配准领域。本发明提出了基于NNDR的改进的匹配方法INNDR，增加了次近邻的点正确匹配的情况。本发明可以显著提高正确匹配的特征点数目，从而得到更好的配准效果。实验结果表明，本发明方法相对于原有的方法和其它的准则具有显著的优势。本发明方法不仅可以找到更多数量的匹配对，而且可提高最后所匹配的准确度；本发明用参考图像测试了本发明方法，并利用定量评价验证了匹配结果。结果显示本发明方法具有较高的精度和有效性。
利用改进 nndr 策略医学图像方法

[发明专利]基于空间距离与数据分布相似性度量的医学图像配准方法-CN201711241974.9有效
发明人：吕国华;颜晗;任晓强;董祥军 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间距离与数据分布相似性度量的医学图像配准方法，属于医学图像配准领域。本发明提出了结合m_p‑dissimilarity和l_p‑norm两种相似性度量的匹配策略，显著提高了在医学多模图像配准中的准确率，对医疗工作提供了帮助。本发明只是针对于描述子的相似性度量，也可以将它运用在其它基于局部特征的图像配准工作中。
基于空间距离数据分布相似性度量医学图像方法

[发明专利]一种基于选取合适聚类数目的聚类算法的数字图像处理方法-CN201710018065.2有效
发明人： 董祥军;裴佳伦;陈维洋 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-01-11 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于选取合适聚类数目的聚类算法的数字图像处理方法，具体步骤包括：(1)输入灰度图像；(2)设置需要迭代聚类数K的数目；(3)搜索初始聚类中心：使用分位数的概念寻找初始聚类中心；(4)按照标准的k‑means聚类步骤进行图像分割，输出的分割图像；(5)采用最优化准则选出最优分割结果。本发明提出了一个在分割图像中可以决定聚类数目的最优化准则。它采用了类内差异和类间差异的概念以较少的聚类数目可以获得最佳的分割结果。本发明具有足够的效率和稳定性，比传统的k‑means算法在运行时间上更有优势。
一种基于选取合适聚类数目的算法数字图像处理方法

[发明专利]一种挖掘正负序列规则的方法-CN201810752109.9在审
发明人： 董祥军;蒋晓琦 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2018-07-10 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种挖掘正负序列规则的方法，属于序列规则挖掘领域，要解决的技术问题为如何挖掘负序列规则，以全面反映顾客的购买行为和购买商品之间的关系；其包括如下步骤：对序列数据库进行挖掘，得到正负序列模式，上述正负序列模式包括正序列模式和负序列模式；通过上述正负序列模式生成正负序列规则，所述正负序列规则包括正序列规则和负序列规则，所述负序列规则的前键和后键中均能够包含负元素；基于序列规则的支持度、相关性以及置信度对上述正负序列规则中的每个序列规则依次进行筛选，得到满足用户定义需求的正负序列规则。该方法反应顾客购买行为中商品购买的先后顺序，还反映每次购物行为中的商品之间的负相关和正相关的关系。
正负序列序列规则挖掘正序列顾客购买行为序列数据库购买商品购物行为模式生成商品购买序列模式用户定义负相关正相关支持度置信度前键筛选顾客购买

[发明专利]一种智能报表系统及其实现方法-CN201810945318.5在审
发明人： 董祥军 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能系统技术领域，特别涉及一种智能报表系统及其实现方法，一种智能报表系统，包括处理器、感知模块、存储模块以及信息安全模块，所述处理器分别与感知模块、存储模块以及信息安全模块相连接；所述存储模块与信息安全模块相连；所述处理器用于接收各模块所传输的数据并对这些数据进行实时处理，产生相应的指令；所述感知模块对输入报表的格式转化，以便于处理器对报表进行识别；所述存储模块包含存储和查询两个功能，用SQL语言实现；所述信息安全模块对存储模块内容进行加密，防止存储模块中的用户信息丢失。本发明有效的节省了用户的时间，提高了工作效率。
存储模块信息安全模块处理器智能报表系统感知模块人工智能系统格式转化工作效率实时处理用户信息加密存储指令查询传输

[发明专利]多支持度的正负序列模式在客户购买行为分析中的应用-CN201510026256.4有效
发明人： 董祥军;徐田田 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种多支持度的正负序列模式在客户购买行为分析中的应用。本发明中提出一个名为E‑msNSP的高效算法来挖掘基于多支持度的负序列模式，所述算法的主要思想是首先通过改进MS‑GSP算法挖掘得到基于多支持度的正序列模式，然后用和e‑NSP相同的方法通过公式来计算负序列侯选模式的支持度，无需再次扫描数据库。所述E‑msNSP是第一个没有约束限制的基于多支持度的负序列模式挖掘算法。本发明筛选出某一段时间内，每一类产品中用户购买量比较大的商品，这样客户在购买产品时，利用本发明可以向他推荐一些其它客户购买频率比较大的类似相关产品，从而增加客户的交易机会，将网站浏览者转变为购买者，提高交叉销售能力，提高客户的忠诚度，以及提高网站的经济效益。
支持正负序列模式客户购买行为分析中的应用

[发明专利]正负序列模式筛选方法在客户购买行为分析中的应用-CN201510025586.1有效
发明人： 董祥军;徐田田 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及正负序列模式筛选方法在客户购买行为分析中的应用，提出了一个名为SAP的高效算法来选择出可行的正负序列模式，所述算法的主要思想是通过e‑NSP方法挖掘出所有的正序列模式和负序列模式，然后对每一个序列模式进行筛选，选出可行的正负序列模式。本发明应用在进行客户购买行为分析过程中，不仅利用最小支持度筛选出某一段时间内客户购买比较多的商品，而且还利用了相关系数来筛选出这段时间内与客户购买相关性比较大的商品，这样客户在购买商品时，利用本发明可以向他推荐一些其它客户都会买的并且和此产品相关性比较大的商品，从而增加客户的交易机会，将网站浏览者转变为购买者，提高交叉销售能力，提高客户的忠诚度，以及提高网站的经济效益。
正负序列模式筛选方法客户购买行为分析中的应用