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[发明专利]一种基于遗传投影寻踪评价的电能质量监测与管理方法-CN201210434384.9无效
发明人：薛俊茹;宋锐;张海宁;孔祥鹏;丛贵斌;刘可;赵世昌;王轩;梁英;李春来;杨嘉;马勇飞;杨军;杨立滨;张杰;张展;杜永涛 -专利权人：青海电力科学试验研究院;北京一同宇科技发展有限公司
申请日： 2012-11-05 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及电网管理技术领域，具体地说是涉及一种基于遗传投影寻踪评价的电能质量监测与管理方法。一种基于遗传投影寻踪评价的电能质量监测与管理方法，其特征在于所述的方法包括如下步骤：1）建立投影指标；2）建立投影目标函数；3）对投影目标函数进行遗传算法优化；4）生成散点图并求出端点值；即得比较判断矩阵最大特征值所对应的特征向量本发明遗传投影寻踪算法最大程度的克服了上述常规方法中人为主观因素的影响，客观的反映了评价指标之间的内在关系，能从不同层面对不同电压等级进行评价。本发明特征值赋权法是利用遗传投影寻踪方法计算得到的评估结果建立比较判断矩阵，自动判断评估对象的相对重要程度，因此所得权重更为客观。
一种基于遗传投影寻踪评价电能质量监测管理方法

[发明专利]一种基于遗传算法的车辆安全预警方法及系统-CN201711364272.X在审
发明人：岳峻;李备备;李振波;贾世祥;寇光杰;曲海平 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遗传算法的车辆安全预警方法及系统，包括：若检测到监控视频中存在动物，使用基于遗传算法的边缘检测算法获取检测到的动物的目标特征，将目标特征与特征库中每种动物的示范特征进行匹配，根据匹配结果获得检测到的动物的种类和检测到的动物的危险等级；通过遗传算法对监控视频中的检测到的动物实时跟踪，获得动物与车辆的实时距离；根据野生动物的种类、野生动物的危险等级和实时距离，发送预警信息。本发明在每一辆自驾车内放置红外车载云台设备，通过计算机平台进行目标匹配、距离检测和预警措施，减少了大量的人力和物力；采用基于遗传算法的特征的目标跟踪，在遗传算法简化时间的基础上，更大大缩短了搜索时间。
遗传算法检测车辆安全监控视频目标特征实时距离野生动物预警边缘检测算法计算机平台车载云台距离检测目标跟踪目标匹配匹配结果实时跟踪预警措施预警信息特征库匹配搜索发送

[发明专利]一种基于机器学习和改进遗传算法特征筛选的高熵合金硬度预测方法-CN202210043307.4在审
发明人：李述;李帅;刘东戎;邹瑞;杨志远 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：一种基于机器学习和改进遗传算法特征筛选的高熵合金硬度预测方法，涉及材料性能预测技术领域，本发明为了高效预测HEA的硬度、降低预测误差而提出的。技术要点：收集多个HEA的成分与硬度信息，并由高熵合金所包含的元素成分和元素本身固有性质计算得出物理特征用作原始数据集；采用带有径向基核函数的支持向量回归作为预测高熵合金硬度的ML模型；对遗传算法进行改进；将ML模型代入到改进遗传算法的适应度值计算中来计算每一个个体的适应度值，通过特征重要性来提升初始种群的质量、加强迭代过程中的搜索能力，以选择出预测效果优异的特征组合。将新开发的改进遗传算法与传统遗传算法及其它具有代表性的特征选择方法进行比较。结果表明本方法有效地降低了预测误差。
一种基于机器学习改进遗传算法特征筛选合金硬度预测方法

[发明专利]遗传变异致病性预测方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202111638768.8在审
发明人：彭继光;韦荔全;彭智宇 -专利权人：深圳华大基因股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G16B5/20 文献下载
摘要：本申请提供的遗传变异致病性预测方法、装置、存储介质及计算机设备，首先确定与待预测的基因变异位点对应的特征数据，接着通过遗传变异致病性预测模型来对该特征数据进行预测，并得到遗传变异致病性预测结果；由于遗传变异致病性预测模型是按照不同的致病性等级分类设计的多个目标预测子模型集成得到的，且每一目标预测子模型在训练时，都是以其对应的致病性等级分类的训练基因变异位点的特征数据作为训练样本，以训练基因变异位点的致病性等级分类作为样本标签进行训练的，同时训练样本包含了所有突变类型，因此，该遗传变异致病性预测模型适用于所有的突变类型，并能够根据输入的该基因变异位点的特征数据得到准确的遗传变异致病性预测结果。
遗传变异致病性预测方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]基于遗传规划的股票特征构建系统和方法-CN202211546813.1在审
发明人：朱荣晖;陈建;张斌;王广普 -专利权人：沈阳麟龙科技股份有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遗传规划的股票特征构建系统和方法，涉及机器学习技术领域。本发明使用遗传规划去进行特征构造，针对股票分类问题去设计遗传规划算法里面的组件，同时通过网格搜索去进行调参，来提高股票分类的准确性和效率。本发明使用遗传规划进行特征构造可以提高对股票变化趋势的识别效率和准确性，根据已有的不同趋势对应的不同特征，对于新输入的股票，使用上升、下降和震荡三组特征，使用构建特征对历史数据进行计算，得到三组向量。对于已知股票也使用构建后的特征，得到对应的向量。新输入股票得到的向量已知股票趋势的数据计算得到的向量进行相似性分析，相似性最大的趋势相同，以此来识别其他股票的变化趋势。
基于遗传规划股票特征构建系统方法

[发明专利]一种基于神经网络的线粒体遗传变异排序方法及系统-CN202211456987.9在审
发明人：彭厘旻;雷鹏;张少伟;蒋艳凰;余硕军 -专利权人：人和未来生物科技（长沙）有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16B20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的线粒体遗传变异排序方法及系统，本方法通过获取基因测序后的变异结果；根据变异结果和HPO列表，获取待测试样本中每种线粒体遗传变异对应的特征向量；将待测试样本中每种线粒体遗传变异对应的特征向量输入至训练好的神经网络模型中，获得待测试样本中每种线粒体遗传变异对应的预测结果，并对预测结果进行排序。本发明能够解决现有人工变异分析流程效率低下的问题和现有排序算法不完全适用于线粒体遗传变异分析的问题，能够提高线粒体遗传变异分析的效率，提高排序结果与临床症状、变异致病性的关联。
一种基于神经网络线粒体遗传变异排序方法系统

[发明专利]人类基因组常见拷贝数变异用于癌症易感风险评估-CN201580021591.3有效
发明人：薛红;丁肖凡;曾瑞英 -专利权人：华晶基因技术有限公司
申请日： 2015-03-19 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明是要对人类受试者的癌症易感性进行预测，通过机器学习，比较受试者遗传基因拷贝数变异(“CNV”)与同人种诊断性常见CNV特征系列。该CNV特征系列必须选自同人种非癌患者遗传DNA样本(简称“非癌DNA”样本)和癌患者遗传DNA样本(简称“癌DNA”样本)的CNVs，可以相关法、频率法或分类法选择，再应用朴素贝叶斯分类法鉴定，以便有效地用来分辨癌患者遗传DNA与非癌患者遗传DNA。另外，使用诊断性常见CNV特征对受试者的癌症易感性进行预测，可以是针对一般性的癌症易感性，也可以是针对一种或少数特定类型癌症的易感性。
人类基因组常见拷贝变异用于癌症风险评估

[发明专利]一种心源性休克预后预测预警系统、设备及可存储介质-CN202310782125.3有效
发明人：孙宇慧;何昆仑 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：所述系统包括：获取单元、特征提取单元、诊断单元、第二获取单元和决策单元，获取单元用于获取患者外周血单核细胞样本的遗传信息和是否给予ECMO治疗的分类标签；特征提取单元对所述遗传信息进行特征提取，得到遗传特征；诊断单元基于所述遗传特征判断患者是否给予ECMO治疗；第二获取单元用于获取患者心源性休克分期诊断结果；决策单元基于所述分期诊断结果选择治疗方案。
一种心源性休克预后预测预警系统设备存储介质

[发明专利]同时实现特征提取和选择的可解释遗传规划图像分类方法-CN202310605414.6在审
发明人：毕莹;梁静;王棚;陈科;于明渊 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种同时实现特征提取和选择的可解释遗传规划图像分类方法，包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；基于遗传规划对预处理后的待分类图像进行特征提取、特征选择、特征构建；将遗传规划得到的最优特征对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。本发明是一种多层次表示，执行了多个重要操作，将原始图像转化为一个灵活的特征集，显著减少了学习到的特征数量，同时保持甚至提高了分类的准确性。
同时实现特征提取选择可解释遗传规划图像分类方法

[发明专利]一种用于机器学习的特征处理方法和系统-CN201911065763.3在审
发明人：马健;钟文亮 -专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本实施例之一涉及一种用于机器学习的特征处理方法和系统。所述方法包括：从基础特征集中获取多个候选特征以及从基础算子集中获取多个候选算子，将所述多个候选特征和多个候选算子组成多个初始特征组合；将所述多个初始特征组合作为遗传规划算法的初始种群，采用遗传规划算法对所述初始种群进行遗传操作，得到优化后的目标种群；基于所述优化后的目标种群得到目标特征组合，所述目标特征组合用基础特征和基础算子的计算结果来表示；其中基础特征属于基础特征集，基础算子属于基础算子集；将所述目标特征组合作为机器学习的一个特征参与机器学习的运算
算子基础特征机器学习目标特征遗传规划算法初始种群候选特征特征组合种群特征处理遗传操作特征集运算优化

[发明专利]一种纯净的胎儿完整基因组DNA的分离获取方法-CN201310125020.7无效
发明人：蔡勇平;潘星华 -专利权人：上海绿宇生物科技有限公司
申请日： 2013-04-11 - 公布日： 2013-11-06 - 主分类号： C12N15/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种纯净的胎儿完整基因组DNA的分离获取方法，包括以下步骤：从母体（孕妇）外周血中分离有核红细胞；鉴定胎儿母亲和/或父亲的个体遗传特征分型；将有核红细胞分离单细胞进行高保真全基因组DNA扩增；根据遗传规律鉴定胎儿的个体遗传特征分型，确定胎儿来源的基因组DNA。本发明所提供的胎儿来源的纯净的全基因组DNA为产前遗传诊断的应用奠定了物质基础。
一种纯净胎儿完整基因组 dna 分离获取方法

[发明专利]一种基于隐空间重投影的遗传代谢病筛查方法-CN202011136152.6在审
发明人：尹建伟;林博;舒强;李莹;邓水光;蒋萍萍 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐空间重投影的遗传代谢病筛查方法，该方法利用三种深度神经网络分别对多中心数据进行本地特征提取、全局特征重映射、总体风险评估，最终得到遗传代谢病自动判读结果，从而减小多中心筛查数据的差异性本发明能够对任意数量的遗传代谢病筛查中心进行特征提取和统一映射，最终自动生成遗传代谢病判读结果，无需人工参与判读；采用本发明的方法可将初筛假阳性率降低至0.5％左右。
一种基于空间投影遗传谢病方法

[发明专利]一种风控场景下基于遗传算法的特征衍生方法-CN202010833102.7有效
发明人：陈建;张乾;龙泳先;王月月;刘天欣;沙雨濛;何侃 -专利权人：北京睿知图远科技有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种风控场景下基于遗传算法的特征衍生系统，包括：数据采集模块，所述数据采集模块的输出端连接有遗传算法特征衍生模块。涉及数据处理技术领域。该风控场景下基于遗传算法的特征衍生系统及方法，主要利用遗传算法自动化地衍生具有业务可解释性且预测能力较强的特征，显著提升了最终大数据评分卡模型的分类能力和准确率，极大地降低了人力成本，进而在一定程度上提高了模型开发的效率，通过研究最终得到的衍生特征可以很好地加深对业务的理解，对特征之间的隐式关系有更深刻的认识，使得产生的结构比较理想，能够满足人们的实际需求，同时该方法具有高度的灵活性和可扩展性，可以迁移至多种业务场景。
一种场景基于遗传算法特征衍生方法

[发明专利]基于遗传算法的表情分类方法-CN202110060404.X有效
发明人：刘峰;王晗阳;齐佳音;周爱民;李志斌 -专利权人：上海对外经贸大学;华东师范大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于遗传算法的表情分类方法，包括如下步骤。获取人脸照片数据集；识别人脸特征部位；提取所有特征形成特征数据；编码所述特征数据；通过深度神经网络训练获取人脸表情评价模型；通过遗传算法进行演化计算人脸表情评价模型，得到遗传算法得到的结果集；将所述结果集还原为对应情绪边界的人脸表情图片和特征数据本发明通过遗传算法独特的演化过程，得到处于情绪分类边界的表情，以此解决在表情、微表情识别中情绪分类的边界问题。将人脸表情照片输入后，可以以数据或图片的格式输出需要的一些情绪分类的边界。同时，边界表情图片可以用于可视化观察研究，而特征数据可以作为其他分类算法或系统的输入，来提高表情处理效率及精准度。
基于遗传算法表情分类方法

[发明专利]基于遗传算法进行特征交互和伪标签学习的点击预测方法-CN202210666490.3在审
发明人：项亮;裴智晖 -专利权人：上海数鸣人工智能科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种基于遗传算法进行特征交互和伪标签学习的点击预测方法，包括据预处理步骤、特征交互步骤和预测模型建立步骤和营销活动预测步骤；本发明通过基于遗传算法的思想对特征进行交互构造新特征，并结合伪标签技术对无标签数据和有标签数据联合建模，得到最终的预测用户点击的二分类学习器；通过本方法，可以有效利用遗传算法迭代产生优质的新特征，并结合伪标签学习，有效利用了无标签数据，显著提升了对用户点击行为预测的准确性和鲁棒性。
基于遗传算法进行特征交互标签学习点击预测方法