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[发明专利]基于眼动技术和深度学习的个性化课程推荐方法及系统-CN202010169819.6有效
发明人：于晓梅;陈琦;虞凤萍;张雪;孙文茜;马双 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于眼动技术和深度学习的个性化课程推荐方法及系统，涉及个性化推荐技术领域，具体方案为：根据用户点击浏览历史行为数据得到用户行为的输入向量；根据用户行为输入向量，构建DeepAFM模型，生成用户嵌入向量；学习带有权重的低阶和高阶特征组合，分别在AFM部分和Deep部分中学习用户隐含向量，进行拼接得到高低阶组合的用户行为隐含向量；根据用户行为隐含向量预测用户对课程的点击率；将预测得到的点击率高的课程推荐给用户，得到每个用户的个性化课程推荐列表；本公开解决了个性化推荐效果差的问题，结合了AFM线性模型的记忆能力和DNN模型的泛化能力，从而极大的提高了模型整体预测能力。
基于技术深度学习个性化课程推荐方法系统

[实用新型]一种检测仪计量校准工装-CN202221892131.1有效
发明人：朱思军;王金;龚刚乔;范宏伟;虞凤萍 -专利权人：成都拓源仲玛科技有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种检测仪计量校准工装，包括检测仪本体和防护组件，所述检测仪本体的一侧设置有电源开关，所述检测仪本体的一侧安装有校准表，所述检测仪本体的一侧设置有检测插口，所述防护组件包括底板、下固定框、上固定框和立杆，所述底板上表面的四端均粘接有多组第一定位块，所述立杆设置有多组；通过防护组件、处理器、漏电检测器与检测仪本体之间的配合，使检测仪本体具有一定的防护功能，避免检测仪掉落造成仪器内部的精密元件损坏，若出现短路漏电情况，漏电检测器第一时间向处理器发送信号，关闭电源，防止漏电对校准造成影响，增加仪器的安全性。
一种检测计量校准工装

[发明专利]基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质-CN202010071272.6有效
发明人：王红;虞凤萍;赵丽丽;王倩;王彩雨;韩书;李威;庄鲁贺;张慧 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质，包括：获取模块，获取慢性阻塞性肺疾病数据和待预测的疾病数据，对慢性阻塞性肺疾病和待预测疾病数据均进行预处理；提取模块，从预处理后的待预测疾病数据中提取待预测疾病的若干个特征；从预处理后的慢性阻塞性肺疾病数据中提取慢性阻塞性肺疾病数据的若干个特征；相似度计算模块，计算待预测疾病的所有特征与慢性阻塞性肺疾病数据的所有特征之间的相似度，对待预测疾病的特征赋予权重；预测模块，将赋予权重后的待预测疾病的特征进行加权融合；将融合后的待预测疾病的特征输入到预训练的基于迁移学习的弹性网络中，输出待预测疾病是否会发展为慢性阻塞性肺疾病。
基于迁移学习慢性阻塞疾病预测系统设备介质

[发明专利]基于机器学习的人体减重方案推荐方法、系统及介质-CN201810763874.0有效
发明人：王红;王倩;王彩雨;赵丽丽;王峰;虞凤萍;王露潼;宋永强;张伟;胡斌 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G16H20/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的人体减重方案推荐方法、系统及介质，构建训练集，对每个训练样本采集若干个人体机能测量值；对采集的测量值进行预处理；从预处理后的测量值中提取基础代谢率特征、躯干皮下脂肪百分率特征和内脏脂肪指数特征，对提取的基础代谢率、躯干皮下脂肪百分率和内脏脂肪指数特征进行特征融合，将每个样本融合后的特征和每个样本预先设置的减重方案标签输入到预先搭建的神经网络模型中进行训练，得到训练好的神经网络模型；对测试样本采集若干个人体机能测量值；对采集的测量值进行预处理；对预处理后的测量值提取三个特征，进行特征融合，将每个测试样本融合后的特征输入到训练好的神经网络模型中，输出推荐的减重方案。
基于机器学习人体方案推荐方法系统介质

[发明专利]基于多头注意力机制的中医医案命名实体识别方法及系统-CN202010896923.5在审
发明人：袁锋;于凤洋;郑向伟;虞凤萍;徐传杰;刘悦;王冰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多头注意力机制的中医医案命名实体识别方法，包括以下步骤：获取中医医案的文本数据；将获取的文本数据中的字符向量和单词向量结合后送入到Bi‑GRU神经网络中，进行特征提取，得到全局特征；利用多头注意力机制，为字符向量提供潜在的语义信息，提取局部特征；将全局特征和局部特征输入到条件随机场层，得到文本数据的命名实体序列标注结果；本公开无需分词操作，通过对字符和单词的特征进行结合形成一种联合特征，使用超参数对字符和单词的权重进行控制，将联合特征输入到嵌入层，并且在Bi‑GRU层添加空间关注，弥补了其在提取有效特征中的不足，极大的提高了实体识别的准确率。
基于多头注意力机制中医医案命名实体识别方法系统

[发明专利]基于实例和特征共享级联的疾病预测系统、设备及介质-CN202010070744.6在审
发明人：王红;赵丽丽;虞凤萍;王倩;王彩雨;韩书;李威;庄鲁贺;张慧 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本公开公开了基于实例和特征共享级联的疾病预测系统、设备及介质，其中系统，包括：待预测数据集获取模块，其被配置为：获取待预测患者的所有疾病特征；待预测数据集预测模块，其被配置为：将待预测患者的所有疾病特征，输入到已经训练好的基于特征和实例迁移的平衡概率分布模型中，输出待预测患者所患疾病是否为慢性阻塞性肺疾病。
基于实例特征共享级联疾病预测系统设备介质

[发明专利]基于机器学习的中文医疗实体识别方法及系统-CN201910936307.5在审
发明人：王红;王彩雨;王峰;赵丽丽;虞凤萍;庄鲁贺;李威;胡斌;张伟 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开公开了基于机器学习的中文医疗实体识别方法及系统，获取训练用的电子病历；构建训练用的电子病历的字典；构建训练用的电子病历的词典；对训练用的电子病历进行数据标记，得到每一个字和每一个字对应的标记符号；将嵌入字向量和词向量后的长短期记忆网络LSTM的输出端和嵌入字向量的卷积神经网络模型CNN的输出端，均与条件随机场CRF的输入端相连接，构建机器学习模型；将已进行数据标记的训练用的电子病历，输入到机器学习模型中，对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型；获取待识别的电子病历，将待识别的电子病历输入到机器学习模型中，输出电子病历的中文医疗实体识别结果。
电子病历机器学习模型构建实体识别数据标记输出端向量嵌入卷积神经网络标记符号基于机器记忆网络词向量中文医疗字典输出机场学习

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