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[发明专利]评估年龄相关性黄斑变性发病风险的生物计算机分析方法-CN201780058828.4在审
发明人：马西莫·斯帕塔;安娜·丽塔·布兰科;塞布丽娜·卡偌其;玛丽亚·克里斯蒂娜·库拉托洛 -专利权人：司斐股份有限公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于估测在受试者中黄斑变性发病的风险因子(HR)的方法，该方法包含评估第一系列遗传参数，该第一系列遗传参数至少包括CFH中的R1210C基因座、COL8A1和RAD51B中的变体，以及评估第二系列环境该方法的特征在于，所述风险因子(HR)是通过以下方式来计算：相对于所述第二系列环境、个体和/或临床参数的所述评估，向所述第一系列遗传参数的所述评估分配更大的重要性。因此，与本领域已知的方法相比，本发明的方法允许更准确地估测AMD的遗传风险。
遗传参数评估风险因子临床参数估测年龄相关性黄斑变性生物计算机黄斑变性基因座变体遗传分配分析

[发明专利]基于改进遗传算法与Adaboost结合的软件缺陷数据特征选择方法-CN201511003717.2在审
发明人：李克文;邹晶杰 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2015-12-28 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明主要应用于软件工程领域，针对现有软件缺陷数据特征选择方法存在的随机性问题，提出一种基于改进遗传算法与Adaboost结合的软件缺陷数据特征选择方法。然后划分特征空间，并构建基于Adaboost的特征选择分类器；每个特征子空间对应一个弱分类器；采用基于频率思想的遗传算法对Adaboost进行优化：结合特征被选择的频率进行最优特征的筛选；最后，根据获取的最优特征子集在数据集上进行测试，与其他特征选择方法进行对比，验证其稳定性和准确率，并建立软件缺陷预测模型。本发明可较好地克服软件缺陷数据特征选择过程中的随机性问题，并具有较好的稳定性和较高的准确率。
基于改进遗传算法 adaboost 结合软件缺陷数据特征选择方法

[发明专利]基于多组学的宫颈癌特征获取方法和系统-CN201710369333.5在审
发明人：李霞;蔡云鹏 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2017-05-23 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多组学的宫颈癌特征获取方法和系统，该方法包括：获取待分析的甲基化数据，甲基化数据为宫颈癌检测中的甲基化数据，包括待分析对象的目标甲基化位点的数值，待分析对象的数量为多个；根据各个待分析对象在目标甲基化位点的数值，对待分析对象进行亚群分类，得到多个亚群；基于甲基化数据对多个亚群进行第一特征提取，得到表观遗传特征；基于每个待分析对象的基因表达数据对多个亚群进行第二特征提取，得到基因表达特征；表观遗传特征中的转录因子结合特征和基因表达特征中的差异表达基因能够确定靶基因表达功能特征，缓解了采用传统的方法对宫颈癌患者进行分类时准确度较差，以及特征提取不全面的技术问题。
分析对象甲基化数据宫颈癌亚群特征提取基因表达特征甲基化位点特征获取遗传特征组学差异表达基因基因表达数据靶基因表达准确度功能特征转录因子传统的分类缓解检测分析

[发明专利]一种血糖测量装置及其数据处理方法、存储介质-CN201810652655.5在审
发明人：张跃;王子亮;宿影 -专利权人：深圳市游弋科技有限公司;清华大学深圳研究生院
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：其方法包括：S1.采集生理参数，所述生理参数包括脉搏波信号；S2.将所述生理参数中的脉搏波信号进行预处理；S3.将预处理后的脉搏波信号进行特征提取，得到提取后的特征；S4.将提取后的特征作为输入特征，基于遗传算法进行特征筛选，得到筛选后的特征；S5.将筛选后的特征进行模型训练获得优化模型。通过将采集的脉搏波信号预处理及特征提取，然后利用遗传算法对提取后的特征进行筛选，可以有效减少需要模型训练过程中需要计算的特征值的维度，减少运算开销和时间开销；同时更有力于将其算法集成到嵌入式设备中；同时估计精度高
脉搏波信号预处理生理参数特征提取遗传算法筛选模型训练过程血糖测量装置采集嵌入式设备存储介质模型训练时间开销输入特征算法集成特征筛选优化模型有效减少运算开销数据处理维度

[发明专利]网络故障评估方法、装置、计算设备及存储介质-CN201711491015.2有效
发明人：刘杰;刘涛;高方干 -专利权人：中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2017-12-30 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：将用户投诉数据和网元性能数据关联，构造特征矢量，特征矢量包括各小区、各时间段的用户投诉特征和对应的网元性能特征；通过遗传算法对使用高斯核函数的支持向量机选择特征矢量的特征子集和对应的高斯核函数参数对，其中，将支持向量机渐进行为特性加入遗传算法的染色体中；使用训练数据集对支持向量机进行训练，训练数据集包括从训练数据中提取的所选择特征子集的各训练特征值；使用支持向量机对测试数据集进行分析，以判断网络故障，测试数据集包括从测试数据中提取的所选择特征子集的各测试特征值
网络故障评估方法装置计算设备存储介质

[发明专利]具有改善的铁硫簇递送的细胞工厂-CN201880045992.6在审
发明人： H·J·吉尼;A·P·巴利;N·迈岺-彼得森 -专利权人：毒菌公司
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： C07K14/245 文献下载
摘要：本发明提供了一种能够改善铁硫簇递送的经遗传修饰的细菌细胞，其特征在于编码突变的铁硫簇调节因子(IscR)的经修饰的基因以及编码增强生物素、硫辛酸或硫胺素的生物合成的多肽的一种或多种转基因。本发明提供了一种使用本发明的经遗传修饰的细菌生产生物素、硫辛酸或硫胺素的方法；以及所述经遗传修饰的细菌细胞在生产生物素、硫辛酸或硫胺素中的应用。
具有改善铁硫簇递送细胞工厂

[发明专利]基于改进的多路径匹配追踪算法的磁共振图像去噪方法-CN201810999368.1有效
发明人：范虹;杨晶;姚若侠 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-08-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本方法在多路径匹配追踪算法每次迭代求解与局部图像特征相匹配的多个候选原子过程中引入自适应遗传算法寻优，有机结合了自适应遗传算法和多路径匹配追踪算法的优点，不仅能够避免遗传算法易陷入局部最优的缺陷，得到较高精度的最佳匹配参数
基于改进路径匹配追踪算法磁共振图像方法

[发明专利]一种多基因疾病遗传风险综合评估方法-CN200810040319.1无效
发明人：傅咏南;邵敏华;王校 -专利权人：上海中优医药高科技有限公司
申请日： 2008-07-08 - 公布日： 2008-11-12 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种对个体进行多基因疾病遗传风险综合评估的方法，该方法包括以下步骤：进行特定多基因疾病在特定人群中遗传风险因素的筛选；确定各风险因素对于特定多基因疾病的风险度；利用NCBI、HapMap数据库等资源确定各多态性基因型位点的基因型在特定人群众的频率；其特征在于，建立评估模型，从遗传角度评估个体多基因疾病的风险等级，本发明是一种全面客观、易操作、智能化的风险评估方法。
一种多基因疾病遗传风险综合评估方法

[发明专利]一种基于支持向量机和遗传算法的人脸识别方法-CN201310086874.9有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：湖北微驾技术有限公司
申请日： 2013-03-19 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别领域，特别是一种基于支持向量机和遗传算法的人脸识别方法，其包括以下步骤步骤1)、将输入图像进行小波分解，并将分解后的图像PCA降维后加权组合成特征脸；步骤2）、用SVM支持向量机对步骤1得到的特征脸进行分类；步骤3）、利用遗传算法执行选择、交叉、变异三个算子；步骤4）、根据步骤3）得到的最优分类面输出分类结果。
一种基于支持向量遗传算法识别方法

[发明专利]水稻组蛋白去乙酰化酶基因HDA710在延迟叶片衰老中的应用-CN201911298782.0有效
发明人：苏震;徐文英;赵楠楠;魏强;张群莲 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： C12N9/80 文献下载
摘要：过表达HDA710基因的转基因植株，叶绿素含量升高、电导率降低，符合其叶片晚衰的特征。低表达HDA710基因的转基因植株，符合叶片早衰的特征。本发明为促进表观遗传和遗传变异在作物育种中的应用提供了新的方向。
水稻组蛋白乙酰化基因 hda710 延迟叶片衰老中的应用

[发明专利]一种面向STEP-NC2.5D制造特征的智能特征识别方法-CN201711434411.1在审
发明人：张禹;曾奇峰;木国栋;杨亚飞 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向STEP‑NC2.5D制造特征的智能特征识别方法，包括以下步骤：构建基于STEP中性文件的最小子图，主要包括基于STEP中性文件的几何拓扑信息提取和基于边的凹凸性判断的最小子图生成；通过基于混沌遗传算法优化的神经网络进行特征识别。本发明公开的智能特征识别方法将混沌算法、遗传算法与BP人工神经网络算法相结合，克服了BP神经收敛速度慢，容易陷入局部极值的缺陷，能够高效精准智能地识别面向STEP‑NC的2.5D制造特征，对STEP‑NC
一种面向 step nc2 制造特征智能识别方法

[发明专利]一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法-CN201811283953.8在审
发明人：王世华;张清华;周东华;韩建宇;肖劲森;孙国玺 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采集旋转机械齿轮箱振动信号；2）获取5个无量纲指标和小波能量特征向量；3）利用遗传算法与支持向量机对齿轮箱故障数据集特征向量进行优化优点：本发明提供的一种旋转机械齿轮箱故障数据集优化方法，将小波包提取的小波能量特征向量与5个无量纲指标结合，组成齿轮箱故障数据集的特征指标集合。利用遗传算法与支持向量机相结合的优化方法，优化了故障特征数据集的表示，改善了旋转机械齿轮箱的故障诊断效果。
旋转机械数据集齿轮箱故障特征向量优化无量纲指标支持向量机小波能量遗传算法齿轮箱振动对齿轮箱故障数据故障特征故障诊断特征指标齿轮箱小波包集合采集

[发明专利]一种基于SMOTE-ReliefF-XGBoost算法的质差小区根因定位方法-CN202310153935.2在审
发明人：王宁;崔天姿;申凌峰;陈鑫;史文祥;陈任翔 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于SMOTE‑ReliefF‑XGBoost算法的质差小区根因定位方法，所示方法包括：建立小区基站信息矩阵，根据历史经验对基站质差根因打标签；根据基站信息不同特征的特点采取合适的数据预处理方法；利用SMOTE过采样方法均衡不同类别数据量；由于数据特征的冗余性，首先采用ReliefF算法计算各特征的权重值，然后根据Sequential Forward Selection方法挑选重要特征；最后将处理后的数据送入4个独立的XGBoost分类模型进行训练，并采用遗传算法进行参数调优；本发明通过采用SMOTE过采样技术有效避免过拟合问题，使用ReliefF特征选择算法节省了计算机内存资源同时剔除了冗余特征，提升了模型性能，最后采用遗传算法优化XGBoost模型降低了模型的训练时间。
一种基于 smote relieff xgboost 算法小区定位方法

[发明专利]一种基于遗传算法的RPA流程调度方法-CN202211353019.5有效
发明人：付磊 -专利权人：安徽思高智能科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法的RPA流程调度方法，包括绘制RPA流程脚本，捕获RPA作业特征，将业务转化为RPA流程脚本，解析用户需求清单获取RPA任务约束规则，构造RPA特征属性；执行器注册和执行器特征捕获，在机器上注册执行程序，自动定时捕捉所在机器特征，并通过心跳上报；以高成功率和高资源利用率为目标，设计基于遗传算法的RPA流程调度算法。本发明能从RPA流程脚本中提取RPA任务特征，实时监控集群中各机器资源波动和硬件信息，辅助调度系统快速执行任务调度；根据RPA任务特征和集群中的机器信息，制定面向成功率和资源花费的多目标优化调度策略，提升
一种基于遗传算法 rpa 流程调度方法

[发明专利]一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型-CN201810412327.8在审
发明人：张仲楠;罗威臻 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型，涉及EEG信号分类。1)特征提取；2)特征优化选择；3)训练分类器模型并预测。提出一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型。针对一个公开的EEG数据集进行特征学习和分类。实验结果说明，经过优化选择出的特征分布较好，与已有的同类研究进行比较，所提出的方法在分类准确率上已经优于现有的分类方法，同时通过对数据集的交叉验证得出该方法在脑电波分类上具有有效性和稳定性，也能说明具有较高的应用价值
分类模型随机森林遗传算法分类数据集脑电波分类准确率训练分类器交叉验证临床应用特征分布特征提取特征学习特征优化优化选择预测应用研究