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[发明专利]基于多尺度卷积网络及主动学习的缺血性脑卒中分型方法-CN202111608478.9在审
发明人：李润知;张硕;许予明;宋波 -专利权人：郑州大学
申请日： 2021-12-25 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度卷积网络及主动学习的缺血性脑卒中分型系统，包括，数据预处理模块将采集到患者特征进行降序排列，形成原始数据集；模型建立模块采用多尺度的因果卷积网络建模缺血性脑卒中患者病因分型的分型模型；数据分类模块将所述原始数据集中的患者特征代入到所述分型模型中进行病因分型；数据集更新模块利用混合不确定度根据数据分类模块对原始数据集分类时的分类难易程度选择更具分类难度的患者的数据增加至原始数据集中形成新数据集；终分型模块将所述新数据集中的患者特征代入到所述分型模型中，最终对缺血性脑中卒患者的病因进行分类；本发明提供方法有效的解决了高质量临床数据有限的问题。
基于尺度卷积网络主动学习缺血性脑卒中方法

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法-CN202110213684.3在审
发明人：杨矫云;任振宇;王俊达;李廉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法，所述系统至少包括抽验模块，所述抽样模块基于卡方检验来检测从原始数据集抽取的至少一个子数据集，并且基于卡方检验结果和与其连接的终端的预设条件来向所述终端发送匹配的子数据集，其中，所述子数据集是由所述抽样模块以启发式抽样的方式从原始数据集中抽取的。本发明基于两个评分函数，使用卡方检验保证抽取出的子数据集与原始数据集的条件概率分布无显著差异，进而保证两者的联合概率分布无显著差异。同时，可以大幅降低数据集的样本量。
一种基于贝叶斯网络健康数据抽验系统方法

[发明专利]基于循环神经网络的数据集扩增方法、系统、设备和介质-CN202111407765.3在审
发明人：陈昱杞 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出基于循环神经网络的数据集扩增方法、系统、设备和介质，包括：获取原始数据矩阵，将所述原始数据矩阵拆分为多个子矩阵；将每个所述子矩阵的每一个行向量作为循环神经网络的输入，进行模型训练，得到神经网络模型；将所述原始数据矩阵编码后分别作为所述神经网络模型不同时刻隐藏层的输入，获取各时刻所述隐藏层的输出构建输出向量集，对所述输出向量集进行解码获取扩增数据集；本发明可有效保证数据增扩的效率和有效性。
基于循环神经网络数据扩增方法系统设备介质

[发明专利]多线程多维度的数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011611194.0在审
发明人：庞雪莲 -专利权人：平安普惠企业管理有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F8/70 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术领域，公开了多线程多维度的数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于简化大批量数据的业务复杂度，提高数据批量处理效率。本发明方法包括：获取原始数据集，原始数据集包括同一批次的多种业务数据；根据预置的分类规则对原始数据集进行识别，得到多个二维数组，其中，每个二维数组包括外层维度标识和内层维度标识；对多个二维数组进行配置，得到多个目标LIST容器；根据多个目标LIST容器的大小分别生成对应的子线程，得到多个子线程；通过预置的线程阻塞工具和多个子线程对原始数据集进行处理，得到批量处理后的数据。
多线程多维数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]基于残差注意力网络的冠脉XRA分割方法、装置及可读介质-CN202210131246.7在审
发明人：滕皋军;朱建军;王澄 -专利权人：珠海横乐医学科技有限公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于残差注意力网络的冠脉XRA分割方法、装置及可读介质的技术方案，包括：采集冠脉XRA图像，得到原始数据集；对冠原始数据集进行数据增强，得到扩充数据集；创建残差空间注意力神经网络，将训练数据集及原始数据集通过残差空间注意力神经网络进行训练
基于注意力网络 xra 分割方法装置可读介质

[发明专利]用于优化起重机的发动机油耗的方法及处理器-CN202210772250.1在审
发明人：曾剑群;罗贤智;谢玉声;彭泽宇;罗求能 -专利权人：中联重科股份有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： F02D29/02 文献下载
摘要：用于优化起重机的发动机油耗的方法包括：获取多个起重机的发动机的原始数据组成原始数据集，多个起重机包括至少一个起重机车型，每个起重机车型包括至少一个起重机，原始数据集包括发动机的转速与负荷百分比；根据原始数据集确定工况数据集；根据工况数据集确定发动机的载荷谱；以及根据载荷谱调整发动机的万有特性曲线图谱，以优化发动机油耗。
用于优化起重机发动机油耗方法处理器

[发明专利]基于敏感属性值约束的匿名保护方法-CN202210267491.0在审
发明人：栾英姿;荣林通 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于敏感属性值约束的匿名保护方法，以期解决现有基于聚类的匿名化技术造成的数据信息损失问题，在有效保护用户隐私安全的情况下降低发布数据的信息损失。利用本发明的匿名保护方法得到匿名数据集之后，再通过网络发布匿名数据集，具有更好的用户隐私保护效果。在实际应用中，可利用数据采集模块，获取原始数据集；并将原始数据集存储于数据存储模块一，以数据处理模块运行本发明的匿名保护方法得到匿名数据集，并将其存储于数据存储模块二，利用网络传输模块向网络上传匿名数据集原始数据集保存于本地的数据存储模块一，并不对外公开。
基于敏感属性约束匿名保护方法

[发明专利]基于混合编码机制的编码方法和装置、解码方法和装置-CN202010908844.1有效
发明人：刘琦;杨超明 -专利权人：海量安全技术有限公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合编码机制的编码方法和装置、解码方法和装置，其中，编码方法包括：获取原始数据集，并提取所述原始数据集的数据特征；根据所述数据特征将所述原始数据集划分为第一数据集和第二数据集；建立与所述第一数据集对应的数据置换映射表，并利用所述数据置换映射表对所述第一数据集的数据进行置换，形成置换数据集；利用格式保留加密方法对所述第二数据集的数据进行加密，形成加密数据集；将所述置换数据集中的数据与所述加密数据集中的数据进行交叉互换，得到编码后的数据。
基于混合编码机制方法装置解码

[发明专利]基于深度学习模型的可靠性检测方法及装置-CN202210007475.8在审
发明人：李彦夫;郑文强 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习模型的可靠性检测方法及装置，该方法包括获取原始数据集；对所述原始数据集添加随机扰动；根据添加随机扰动后的数据集对经过所述原始数据集训练得到的深度学习模型进行可靠性检测。
基于深度学习模型可靠性检测方法装置

[发明专利]基于双保真性评估的双网络样本扩充天线设计优化方法-CN202310629245.X在审
发明人：李锦新;丁若谷;王志超 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及天线设计技术领域，具体涉及基于双保真性评估的双网络样本扩充天线设计优化方法，构建天线初始模型，获取原始数据集；通过神经网络和原始数据集进行双保真性评估，得到真数据集；基于真数据集对神经网络进行重训练，得到天线优化模型，利用原始数据的特征及BP神经网络的学习和映射特性，引入全局保真性和局部保真性对数据进行双维度综合评估，通过双保真性评估获得的数据作为扩充数据源，对神经网络进行重训练，减小了神经网络对原始数据规模的依赖度
基于真性评估网络样本扩充天线设计优化方法

[发明专利]合金最优性能的预测方法、装置以及电子设备-CN202211048408.7在审
发明人：隽永飞;牛国帅;张佼;戴永兵;姜海涛;杨健;孙宝德 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取原始数据集；其中，原始数据集中包括多种合金的成分特征数据、热处理特征数据和性能特征数据；基于预设特征标准，对原始数据集进行特征筛选处理，得到处理后的特征数据集；其中，特征标准包括成分特征标准、热处理特征标准和性能特征标准；基于特征数据集，创建合金最优性能的SVR预测模型；利用SVR预测模型，通过遍历回溯算法对待预测数据集进行性能预测，得到待预测数据集对应的最优性能预测结果。
合金最优性能预测方法装置以及电子设备

[发明专利]基于BERT-BTM网络的微博突发事件检测方法-CN202011109749.1在审
发明人：韩忠明;黄楚蓉;段大高;张翙;李俊 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了基于BERT‑BTM网络的微博突发事件检测方法，读取微博数据集，对所述微博数据集进行处理，获得原始数据集；将所述原始数据集进行向量化处理，得到向量化处理后的词向量集，然后通过调用预训练BERT模型对所述基础BERT词向量集处理，得到BERT词向量集；构建BERT‑BTM模型，通过所述BERT‑BTM模型对所述原始数据集进行处理；构建BERT‑BTM网络，然后对所述BERT‑BTM网络进行划分本发明解决了现有微博突发事件检测方法中短文本数据稀疏、无法解决一词多义的问题，并提高了突发事件检测效率。
基于 bert btm 网络突发事件检测方法

[发明专利]一种数据特征重要性的分析方法及系统-CN202010464925.7在审
发明人：吴凌坤 -专利权人：深圳博普科技有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据特征重要性的分析方法及系统，其中一种数据特征重要性的分析方法包括：获取债券风险评估所需的债券样本，并标记出债券样本中样本点的时间粒度，将其作为原始数据集；对所述原始数据集进行预处理，获取均衡数据集；构建用于分析数据特征重要性的随机森林模型；将所述均衡数据集输入进所述随机森林中进行计算，分析出各个数据特征的重要性排名。在收集了与债券风险评估有关的原始数据集后，通过预处理对原始数据集进行数据均衡化，以解决因数据中正负样本比例不均，而导致无法对数据特征进行有效分析的问题，并且采用随机森林算法对均衡化后的数据进行相应的数据特征分析，以找出比经由传统评估方法总结下来的用于评估债券风险所需的更加科学和准确的相关数据特征。
一种数据特征重要性分析方法系统

[发明专利]一种文本标注数据的质检方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202210658214.2在审
发明人：刘彦;杜新凯;吕超;蔡岩松 -专利权人：阳光保险集团股份有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本标注数据的质检方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法通过获取待质检数据集，针对每一类原始标签，基于从所述待质检数据集中选取的该类原始标签对应的预设比例的原始数据，确定该类原始标签对应的标杆数据；针对待质检数据集中的每一条原始数据，计算该条原始数据的原始文本数据与每一条标杆文本数据之间的文本相似度，以及标签相似度；根据所述文本相似度和所述标签相似度，计算出该条原始数据的偏差度指标；根据各条原始数据对应的偏差度指标，从所述待质检数据集中确定原始标签标注可疑的原始数据。
一种文本标注数据质检方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种基于神经网络模型微调的刀盘扭矩预测方法及系统-CN202111451855.2在审
发明人：张茜;王杰文;刘尚林;侯少晗 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络模型微调的刀盘扭矩预测方法及系统，方法包括：根据装备运行状态参数建立已掘进环段的原始数据集；根据原始数据集和预设的神经网络模型确定已掘进环段的刀盘扭矩预测模型；根据装备运行状态参数确定新掘进环段的原始数据集，并根据新掘进环段的原始数据集确定新掘进环段预处理后的数据集；根据新掘进环段预处理后的数据集对已掘进环段的刀盘扭矩的神经网络预测模型进行微调。本发明基于神经网络模型微调的方法通过冻结已有模型的部分参数的形式将已生成的刀盘扭矩预测模型在实时记录的新掘进环段预处理后的数据上进行微调，能够有效避免新掘进环段上刀盘扭矩预测模型性能下降的问题。
一种基于神经网络模型微调扭矩预测方法系统

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