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[发明专利]一种基于支持向量机技术的机载火控系统故障诊断方法-CN202211421598.2在审
发明人： 巩小强;冯小玉;李琛峰;贺文韬;王元元 -专利权人：中航西安飞机工业集团股份有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种基于支持向量机技术的机载火控系统故障诊断方法，含有机载火控系统故障数据采集与处理，将机载火控系统故障数据集中的故障数据作为训练输入数据，不同故障数据对应的机载火控系统故障类型作为输出数据，进行机载火控系统故障诊断模型学习，生成机载火控系统故障诊断模型，将故障状态下的机载火控系统各个测试点的电压信号作为输入数据，使用已生成的机载火控系统故障诊断模型对其进行仿真识别输出最优诊断结果，本发明引入使用支持向量机技术进行机载火控系统故障智能诊断功能，大大降低了机组人员长时间观察并分析机载火控系统相关故障数据导致的大量人力耗费和时间投入，有效提高了机组人员的一线任务保障效率。
一种基于支持向量技术机载火控系统故障诊断方法

[发明专利]一种基于协同训练技术的航空发动机故障诊断方法-CN202211418224.5在审
发明人： 巩小强;杨雪雁;杨宇;田润爽;郭蓉 -专利权人：中航西安飞机工业集团股份有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：一种基于协同训练技术的航空发动机故障诊断方法，包含航空发动机故障数据库构建，将航空发动机故障数据库中的已知故障状态下的振动频谱信号数据作为输入数据，将已知的航空发动机故障类型“失速”和“喘振”作为输出数据，进行航空发动机故障诊断模型学习，生成航空发动机故障诊断模型；将未知故障类型的航空发动机振动频谱信号作为输入数据，使用已生成的航空发动机故障诊断模型对其进行仿真识别，与传统诊断方法相比，本发明引入使用机器学习技术进行航空发动机故障智能诊断功能，大大降低了机场维修人员长时间处理与分析数据导致的大量人力耗费和时间投入，有效提高了一线维修保障效率。
一种基于协同训练技术航空发动机故障诊断方法

[发明专利]一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法-CN201910169550.9有效
发明人：杜春慧;刘勇国;肖迪尹;巩小强;李巧勤;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波变换的舌裂纹特征提取方法，包括以下步骤：将中值滤波作用于原始舌图像，以平滑原始舌图像中的噪声干扰因素；利用Canny边缘检测算子对平滑后的舌图像进行分割；对分割后的舌图像利用小波分解得到高频和低频舌图像分量图；将高低频分量图用小波融合技术进行融合；通过小波逆变换重构出清晰的舌裂纹特征。本发明将小波函数进行分解与重构，并将其运用到对舌裂纹图像的处理中，包括舌图像去噪；通过加入小波变换的处理技术，可使舌裂纹图像的特征提取与匹配更加精确。
一种基于变换裂纹特征提取方法

[发明专利]基于PCNN网络和注意力机制的中医辨证辅助决策方法-CN201910517325.X有效
发明人：李巧勤;巩小强;郑子强;杜春慧;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点排序卷积神经网络(PCNN)和注意力(Attention)机制的中医辨证辅助决策方法，具体包括：使用语言技术平台工具对每份医案进行分词处理；使用PCNN网络对每份医案进行特征编码，构建其对应的特征向量表示；使用Attention机制进行证候预测。本发明使用点排序CNN网络自动提取医案的症状、病因、病机等特征，构建对应的特征编码，不需人工标注特征；引入注意力机制消除噪音语料,对医案分配不同权重，提高分类精度；本发明从医案数据的症状、病因、病机等多个方面出发进行辨证规律挖掘，提高了辨证结果的可靠性；同时，本发明适用于大多数疾病的辨证规律发现，其具有很高的可扩展性。
基于 pcnn 网络注意力机制中医辨证辅助决策方法

[发明专利]一种基于半监督学习技术的中医治法规律挖掘方法-CN202010336891.3有效
发明人：杨尚明;巩小强;刘勇国;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开一种基于半监督学习技术的中医治法规律挖掘方法，应用于大数据处理领域，针对现有的中医治法规律挖掘准确度低的问题，本发明首先在标记医案集上训练3个逻辑回归分类器；然后根据训练的3个分类器预测无标记医案对应的治法标签；最后使用多数投票机制选择最终的预测结果；本发明通过最大化三个分类器的差异性，有效降低分类错误率；并且从症状、证候及病因病机三个角度出发考虑了对中医治法结果的影响，该方法更符合中医背景下的治法理论，使得所得结果具有可靠的理论依据。
一种基于监督学习技术医治法规挖掘方法

[发明专利]一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统-CN202010279991.7有效
发明人：李巧勤;巩小强;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：S0：采集某种疾病的多例医案信息，医案信息包括医案数及每例医案对应症状和药物；S1：根据步骤S0采集的信息，基于对医案库中症状和对应处方的隐语义分析，提取出隐含证候，发现隐含证候、症状和药物间存在的关系，建立基于症状‑证候‑药物的主题模型，并进行参数学习训练；S2：输入待检测的用户症状，从基于症状‑证候‑药物的主题模型结果中获取的症状、证候、药物之间的对应关系，进行相应处方推荐，并输出推荐结果，为医生诊疗过程的组方提供参考和辅助决策。
一种基于隐语模型中医推荐方法系统

[发明专利]一种用于藏医尿液特征数字化采集的装置及方法-CN201910074659.4有效
发明人：刘勇国;张艺;孟宪丽;杜春慧;巩小强;朱嘉静;杨尚明;李巧勤 -专利权人：电子科技大学;成都中医药大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于藏医尿液特征数字化采集的装置及方法，该装置包括中空的长方体外壳，外壳内腔两个平行的侧面顶部的棱处设置有第一光源和第二光源；外壳的另一个侧边上设置有第三光源；与设置有第三光源的侧边平行的侧边上设置有第一摄像头；外壳内腔顶面设置有依次排列的第二摄像头、第三摄像头和第四摄像头；外壳内腔底部中央位置设置有尿液容器。该方法包括将装有尿液的容器放置于外壳底部正中；拍摄尿热阶段的蒸气、颜色和泡沫特征；拍摄尿温阶段的沉淀物和悬浮物特征；拍摄尿凉阶段的搅后回旋状态特征；将拍摄的图像/视频通过USB传送到PC。本发明能够提高识别效率，并且能够实现尿液特征识别的客观化。
一种用于藏医尿液特征数字化采集装置方法

[发明专利]一种基于多标签学习的藏医诊断辅助装置-CN202010026148.8有效
发明人：李巧勤;巩小强;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于民族医药辅助决策领域，具体提供一种基于多标签学习的藏医诊断辅助装置，用于解决传统藏医立法过程中存在的一些问题：即诊断结果的不准确性、差异性、缺乏客观性解释，本发明能够为藏医医师诊疗过程提供辅助决策支持，其具有以下优点：1)特征视图的构建：通过训练过程的不断迭代来动态更新特征视图；2)标签传递：在3个分类器之间两两传递最可靠样本，优化分类器，提高分类准确度；3)最优分类结果选择：使用“向量拼接”和“权重分配”相结合的方法选择最优的预测结果。
一种基于标签学习藏医诊断辅助装置

[发明专利]基于主题模型技术的中医智能辨证辅助决策方法-CN201910517329.8在审
发明人：李巧勤;巩小强;张云;肖迪尹;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题模型技术的中医智能辨证辅助决策方法，包括对医案集中的症状名称进行规范化处理；预处理医案数据集：使用语言技术平台工具对每份医案进行分词处理；生成医案主题模型，得到隐含在医案集中的所有主题；基于《中医内科学》构建标准证候数据库，并通过计算主题下的症状群与标准证候之间的相似度来获得主题的标签，即证候名称；基于上述挖掘得到的症候群进行证候预测。本发明对医案集中的症状名称进行规范化处理，实现中医书籍的自动标准化功能；本发明的证候预测方法通过对标准化的医案数据进行分析处理，实现中医诊疗系统的辨证功能，使得辨证结果更加准确。
辨证主题模型辅助决策中医预处理中医诊疗系统中医内科学自动标准化分词处理分析处理语言技术智能规范化数据集相似度症状群预测构建隐含标准化数据库标签书籍挖掘

[发明专利]一种基于深度学习的中医诊疗知识图谱自动构建方法-CN201910518050.1在审
发明人：李巧勤;郑子强;朱嘉静;巩小强;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的中医诊疗知识图谱自动构建方法，包括：构建初始化文献病案语料库，对病案进行分句、分词，并对病案中的“理‑法‑方‑药”实体进行标记；通过双向LSTM对实体进行预测，通过深度学习模型从中医文献病案自动抽取实体；将同一病案中出现的同类实体进行聚类形成实体组，然后根据预定义的实体之间的关系形成三元组，构建知识图谱。本发明通过预定义中医诊疗概念之间的关系，将知识图谱的构建转化为中医诊疗命名实体识别任务，通过深度学习模型从中医文献病案自动抽取实体，并将实体进行聚类构成实体集，解决中医诊疗概念之间多对多的问题，完整展现病案中名老中医诊疗思想。
病案中医诊疗图谱构建中医诊疗知识自动抽取自动构建预定义聚类学习中医命名实体初始化多对多三元组实体组语料库分词分句预测转化

[发明专利]中医文献智能挖掘与组方辅助决策方法及系统-CN201810876403.0在审
发明人：刘勇国;巩小强;蒋羽;张云;程甜甜;李巧勤;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种中医文献智能挖掘与组方辅助决策方法及系统，涉及数据挖掘、机器学习、中医诊断辅助信息技术领域。本发明基于历史经典中医文献，以及现有的真实病案，实现依据病患症状与诊断证候，进行自动化开出方药的功能。智能组方的流程与实际中医组方的流程一致，采用经典方加减的方式进行开方，分为加减症状确定模块、加减药物确定模块与成方判定模块，从而为医生开方提供新思路，且该系统可为医生进行辅助决策，减短医生就诊时间，使得医生能够为更多病患就诊。
辅助决策加减医生开方病患智能中医辅助信息机器学习经典中医判定模块数据挖掘中医诊断中医组方挖掘病案自动化诊断

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