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[发明专利]一种基于大数据技术的智能电网全景数据分析方法-CN202211280401.8在审
发明人：彭桂喜;高梓寒;丁芃;袁霜晨;孙昊;何心;张忠桐;吴玉龙;宋楠;刘家润;周聪;郭冰;冯韵;杨双双 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明涉及智能电网数据分析技术领域，尤其为一种基于大数据技术的智能电网全景数据分析方法，包括如下步骤：通过分布式数据采集方法分层次采集智能电网内的数据信息；对采集的当前层次的智能电网数据信息进行预处理；通过数据流式计算和实时计算相结合的方式对数据进行分析；对上一层次的全景数据信息进行压缩、存储；对智能电网内各种数据信息进行全景展示。本发明分层次采集智能电网中的海量数据，通过故障检测模型对数据进行故障检测，有助于及时排除智能电网中存在的故障；对分析后的数据及时压缩存储，减少数据占用的大量内存；通过动态、静态的清晰的全景展示方法为智能电网内电力数据监测提供便捷
一种基于数据技术智能电网全景分析方法

[发明专利]2.5D图像打印方法-CN201510977019.6有效
发明人：况盛坤;王晓红;郭少东;刘丽丽;王禹琛;孙业强;黄中秋;王春霞;卢辉;刘玄玄;李杰;洪建华;魏代海;麻祥才 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2017-11-10 - 主分类号： B29C64/10 文献下载
摘要：本发明提供一种可以准确还原打印原稿的2.5D图像打印方法，通过在变换域中多层次的提取原稿中的显著信息，并通过多层次的提取方式且以叠印的方式模拟打印出原稿中不同阶调处的高度信息，所以，本发明的2.5D图像打印方法具有自动化提取、层次丰富、自适应强、还原性高等优点。与现有的2.5D打印方法相比，本发明所涉及的2.5D图像打印方法不仅能够通过计算机自动模拟提取原图中的高度信息，避免了繁琐的打印前处理过程；而且对于阶调层次的还原更强，保证了原稿中丰富的信息能够得到准确的再现
2.5 图像打印方法

[发明专利]一种系统结构复杂度计算方法-CN201611073862.2有效
发明人：舒振;陈洪辉;黄四牛;易侃;刘俊先 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种系统结构复杂度计算方法包括：读取并解析系统的设计数据文件，根据设计数据文件按照指定格式构建系统结构组成表和系统内部信息组成表；根据系统结构组成表判断顶层系统是否唯一、确定顶层系统、以及计算系统的层次数，并确定各层级的子系统，生成完善的系统结构组成表；根据完善的系统结构组成表与系统内部信息组成表，获得各层次子系统的数目与各层次子系统之间的信息交换数，并计算系统的结构复杂度。本发明通过计算系统的层次数确定各层级的子系统并生成完善的系统结构组成表的技术手段，能够正确度量规模较大、构成复杂的信息系统的结构复杂度，进而正确的评价系统的复杂性。
一种系统结构复杂度计算方法

[发明专利]软组织肿瘤信息化病理辅助诊断全程监管系统及方法-CN202110169024.X有效
发明人：林晓燕;肖伟;宋英华;王梅 -专利权人：山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院）
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于肿瘤信息处理领域，提供了软组织肿瘤信息化病理辅助诊断全程监管系统及方法。其中该系统包括临床数据管理平台，其内预存有软组织肿瘤的临床数据及不同类型的软组织肿瘤在不同层次的表达谱或/和特征谱；病理诊断数据平台，用于接收患者的临床数据、病理组织学图像、免疫组化结果及分子遗传学结果，形成不同层次的表达谱或/和特征谱，与临床数据管理平台内相应层次的表达谱或/和特征谱比较，将不同层次确定的相同肿瘤类型确定为最终的病理诊断类型，生成标准化诊断报告；预后数据信息平台，用于评估预后危险因素并反馈至病理诊断数据平台；建立临床预测模型并评估生存率，定期提示随访患者时间和内容并记录随访信息。
软组织肿瘤信息化病理辅助诊断全程监管系统方法

[发明专利]产品开发过程帮助系统以及产品开发过程帮助方法-CN200680036190.6无效
发明人：荒木克文;志保田与;长富功;唐泽武郎 -专利权人：伊蒂德咨询有限公司
申请日： 2006-09-15 - 公布日： 2008-10-01 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：容易地减少开发复杂产品过程中的无用的反复操作的、产品开发过程帮助系统(10)对属于多个层次中的某个层次的、产品开发过程中的多个必要条件之间的依赖关系进行分析，包括：输入受理部(12)，受理表示分别属于相邻层次的2个必要条件之间的依赖关系的信息、以及表示必要条件对产品开发的影响度的信息的输入，以及依赖关系推导部(13)，其基于预先设定的依赖关系推导规则推导属于同一层次的任意2个必要条件之间的依赖关系，该依赖关系根据由输入受理部(12)受理的表示该2个必要条件和其以外的必要条件之间的依赖关系的信息以及表示该2个必要条件的影响度的信息进行推导。
产品开发过程帮助系统以及方法

[发明专利]一种信息传输的方法及系统-CN201010503817.2无效
发明人：王昇明;奚进;刘磊 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2010-09-29 - 公布日： 2012-05-02 - 主分类号： H04W28/16 文献下载
摘要：本发明提出一种信息传输的方法及系统，该方法包括：在终端初始接入和/或所述终端切换过程中，属于层次结构接入网的上级接入节点将终端接入的MME的信息通知同属于层次结构接入网的终极接入节点。通过本发明可使终极接入节点获知终端接入的MME的信息。
一种信息传输方法系统

[发明专利]基于多粒度互信息最大化的图分类方法及装置-CN202110780618.4在审
发明人：刘苧;李东升;蹇松雷 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度互信息最大化的图分类方法及装置，通过对训练集中的图数据进行节点表征；将经过节点表征后的图数据输入基于多粒度互信息最大化训练层次化无监督图池化模型；将训练过程中损失函数l oss值最低的一轮epoch下的层次化无监督图池化模型作为训练好的层次化无监督图池化模型；待测试的数据集中的图数据输入训练好的层次化无监督图池化模型得到数据集中各图数据的图级表征；将图级表征输入到用于分类的网络模型中进行图分类由于多粒度互信息最大化使得本发明可以有效提取图中子结构，并充分保留其结构及特征信息，从而使获得的图级表征充分保留了图结构及特征信息，使得图分类精度更高。
基于粒度互信最大化分类方法装置

[发明专利]一种医疗图像信息识别系统-CN201810883610.9在审
发明人：邱炎新 -专利权人：深圳汇创联合自动化控制有限公司
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗图像信息识别系统，该系统包括：预处理模块对获取的待识别医疗图像信息进行预处理；特征提取模块对预处理后的待识别医疗图像信息进行深层次特征提取处理，获取待识别医疗图像信息的深层次特征；特征匹配模块将待识别医疗图像信息的深层次特征与医疗图像数据库中的医疗图像特征一一进行识别匹配处理，获取至少一个的相似医疗图像信息；文本信息获取模块获取至少一个的相似医疗图像信息对应的文本信息；关键字提取模块获取至少一个的相似医疗图像信息对应的文本信息的关键字；服务反馈模块根据关键字向用户反馈与待识别医疗图像信息相匹配的医疗服务信息本发明解决了现有的医疗图像信息匹配慢和不准确的问题。
医疗图像信息次特征预处理识别系统文本信息医疗图像匹配文本信息获取模块关键字提取模块服务反馈模块特征匹配模块特征提取模块医疗服务信息预处理模块匹配处理提取处理用户反馈数据库

[发明专利]图像轮廓特征的提取方法及其装置-CN201610242493.9在审
发明人：徐庆 -专利权人：徐庆
申请日： 2016-04-18 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种本发明的图像轮廓特征的提取方法及其装置，获取输入图像各像素点与至少两个方向上周边相邻像素点的灰度值差绝对值，计算出各像素点的平均灰度值差，再按预设规则，确定构成所述输入图像的轮廓特征点的像素点集，从而获取输入图像的轮廓特征信息，能够对输入图像的层次特征信息进行提取，避免提取图像轮廓特征信息过程中因像素点的二值化处理所造成像素点特征信息的遗漏。基于像素点周边平均灰度值差提取轮廓特征信息能够有效解决多种颜色图像和较多层次较复杂图像提取轮廓特征信息的遗漏问题，克服传统的图像提取轮廓特征信息方法易丢失图像的层次特征信息的难点，提高了轮廓特征信息的描述质量
图像轮廓特征提取方法及其装置

[发明专利]临床诊断术语集更新方法及其系统-CN201810018284.5在审
发明人：刘莉 -专利权人：深圳市第二人民医院
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G16H10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种临床诊断术语集更新方法及其系统，所述临床诊断术语集具有多个基于术语集层次结构并按照一定映射关系进行存储的术语集基本信息；所述更新方法包括如下步骤：获得临床诊断信息；在获得的所述临床诊断信息为新的临床诊断信息的情况下，确定所述临床诊断信息中的各术语集基本信息在所述术语集层次结构中的分布位置；基于确定的所述分布位置，建立各术语集基本信息间的映射关系；将所述临床诊断信息中的各术语集基本信息按照各自在所述术语集层次结构的分布位置和之间的映射关系
临床诊断临床诊断信息基本信息层次结构分布位置映射关系更新用户使用匹配存储诊断维护

[发明专利]一种基于有限状态机的信息物理模型构建方法及系统-CN202310974339.0在审
发明人：刘艳丽;陈利跃;汪志奕;张波;刘李琦;冯浩楠;楼鑫;赵凯美;屈乐岩;蒋欣利;方晨;姚昕辰 -专利权人：天津大学;国网浙江省电力有限公司金华供电公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于有限状态机的信息物理模型构建方法及系统，构建方法包括以下步骤，划分区域信息物理架构层次；根据划分的区域信息物理架构层次，分别进行信息元件与物理元件建模；研究信息元件和物理元件在不同外部驱动条件下的状态转换规律本发明根据电力物联网理念将工业园区首先划分架构层次，并针对工业园区内部的多元负荷、感知资源、通信资源、计算资源等，基于信息物理系统的理念将其分别划分为工业园区信息系统与物理系统的信息元件与物理元件，最终为不同元件进行建模并表示其动态交互过程，从而解决了信息系统和物理系统的离散和连续性阻碍问题，并对深入研究工业园区多元负荷与调控资源精准感知与调控机制具有重要意义。
一种基于有限状态机信息物理模型构建方法系统

[发明专利]一种多层次的节点共用攻击树建模方法与系统-CN202110703248.4有效
发明人：许剑新;王成光;刘文 -专利权人：浙江大学;宁波工业互联网研究院有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层次的节点共用攻击树建模方法与系统，涉及工业网络安全领域，主要包括步骤：获取安全模拟对象的系统结构和组件信息；根据网络层次结构进行攻击树的层次构建，并根据网络入口的层次位置划分网络入口至对应层次实现叶节点的构建；根据组件的层次位置划分组件至对应层次，并根据组件的版本标识在获取其脆弱性后实现中间节点的构建；根据各层次的预设攻击目标分别进行根节点的构建；根据各层次组件间的通信关系和各组件间的脆弱性关系，在可利用组件之间建立节点间连接并生成攻击树模型本发明能够直观反映安全模拟对象的结构和网络层次，有利于多颗攻击树之间同一层次的节点共用，能够实现多目标的同步模拟。
一种多层次节点共用攻击建模方法系统

[发明专利]基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法-CN202011101843.2在审
发明人：王宇新;武彬;张益嘉 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于网络表示学习技术领域，提供了一种基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法方法，该方法根据网络的结构、属性、层次信息中生成网络节点表示。通过对属性网络拓扑结构进行采样来保留网络在结构上的近似性；通过捕获节点‑属性二部图网络的高阶相关来保留网络的语义相似性；接着，采用双曲化的skip‑gram算法学习双曲空间表示，以实现采用更低的维数表达属性网络的复杂层次关系通过对网络多种关系的建模并采用双曲空间的学习方法，本发明可以显著的改善现有研究忽略隐式关系和层次信息的缺陷，较好地保留属性网络中的结构相似性、语义相似性和层次信息。
基于自适应随机游走属性网络表示学习方法

[发明专利]关键字管理装置-CN200580049131.8无效
发明人：舟木勇夫 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2005-03-17 - 公布日： 2008-03-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在上述关键字管理装置(1)中，关键字数据库(16)存储多个关键字以及定义上述多个关键字的层次关系的层次关系信息。树生成部(11)利用层次关系信息生成多个关键字树。检索部(13)参照关键字数据库(16)检索与第1关键字对应且属于第2关键字树的第2关键字、和根据层次关系信息得到的第2关键字的上层侧关键字。显示部(14)显示检索部(13)的检索结果。
关键字管理装置

[发明专利]数据分类方法、职业类别识别方法以及数据分类系统-CN202310302714.7在审
发明人：李旭瑞;康杨杨;宋凯嵩;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据分类方法、职业类别识别方法以及数据分类系统，其中数据分类方法包括：对待处理数据进行关键词分析，获得待处理数据中的至少一个关键词；通过预先构建的关键词库，查找各关键词对应的候选类别信息和多层次权重，其中，候选类别信息包括至少一个候选类别，关键词库包括多个样本关键词、各样本关键词对应的样本类别信息和样本多层次权重，样本多层次权重为样本关键词在不同分类粒度下的权重；根据各关键词和各关键词对应的多层次权重由于权重是根据不同分类粒度划分得到的多层次权重，可以精准表示各关键词，从而可以精准获得目标类别。
数据分类方法职业类别识别以及系统