“朱嘉静”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果58个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于混合模型的疾病危险因素重要性分析方法-CN202110965479.2有效
发明人：刘勇国;李家辉;朱嘉静;张云;杨尚明;李巧勤;陆鑫 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于混合模型的疾病危险因素重要性分析方法，应用于数据处理领域，针对现有的疾病危险因素分析方法可靠性较低的问题，本发明首先使用聚类算法划分初始危险因素，然后通过神经网络与ReliefF算法结合的混合模型分别分析危险因素类权重和类内危险因素权重，并进行权值融合获得危险因素的全局权重，最后使用逐级分类方法分析危险因素的有效性，并对危险因素之间的联合作用进行分析，提升方法的可靠性。
一种基于混合模型疾病危险因素重要性分析方法

[发明专利]一种基于患者电子健康记录的不良事件风险预测方法-CN202210322129.9有效
发明人：郑恒杰;刘勇国;张云;朱嘉静;李巧勤;傅翀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于患者电子健康记录的不良事件风险预测方法，包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、进行K均值聚类采样处理，将数据分成3个类簇，得到3个聚类中心；S3、将3个聚类中心按P*中的最大值从小到大进行排序，分别作为罕见编码子集、较常见编码子集、常见编码子集，然后将三个子集分别对应输入GRAM+、Dipole+、RNN+三个基础分类器进行预训练，然后对三个基础分类器进行模型融合。本发明通过聚类算法为基础学习器采样合适的训练样本，并设计自适应结合策略，根据训练样本到预训练集中心的距离，自适应的产生不同基础分类器的集成权重，使得模型具备更强的自适应性。此外，通过聚类后的采样，训练基本嵌入时可显著减少计算量。
一种基于患者电子健康记录不良事件风险预测方法

[实用新型]一种改进型弹簧管压力表-CN202223522737.9有效
发明人：王旭生;赵子锐;胡光明;耿瑞琦;王恒博;周战国;邱菁瑞;郑巍;朱嘉静 -专利权人：王旭生
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01L7/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种改进型弹簧管压力表，包括管道，所述管道的外围安装有固定机构，所述固定机构的顶部安装有卡接机构，贯穿所述管道的顶部开设有检测口，所述卡接机构包括底座，所述底座安装在检测口的顶部，贯穿所述底座的底部且位于检测口内开设有连通管，贯穿所述连通管的顶部外围靠前后端和两侧均活动安装有伸缩柱，所述伸缩柱的外围靠顶部安装有第一弹簧，四个所述伸缩柱的顶部且位于连通管的外围安装有同一个顶压盘，所述顶压盘的顶部安装有连接管；本实用新型所述的一种改进型弹簧管压力表，便于底座的固定和安装，增强密封性，同时便于压力表连接管的安装和拆卸，方便调节显示方向。
一种改进型弹簧压力表

[发明专利]多属性特征填充的药物间不良反应预测方法、系统及介质-CN202211434048.4在审
发明人： 朱嘉静;刘勇国;张云;陆鑫;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了多属性特征填充的药物间不良反应预测方法、系统及介质，获取药物间不良反应数据与药物多属性数据；构建药物多属性缺失特征填充模型；通过余弦相似性正则项对药物多属性缺失填充模型进行修正，并采用拉格朗日函数、交替方向乘子法以及非负矩阵分解方法，对缺失填充模型进行求解，获得药物多属性的共有特征与特有特征；结合不良反应数据，构建预测模型；获取任意两个药物之间的多属性数据，计算药物多属性的共有特征和特有特征，并将其输入到所述预测模型中，获得药物之间的不良反应预测结果；本发明的有益效果不仅提高对药物间不良反应预测的准确性，同时促进药物间不良反应的实验研究，保证了用药安全性。
属性特征填充药物不良反应预测方法系统介质

[发明专利]一种基于特征选择的中医主症选择方法-CN202110874740.8有效
发明人：陈永波;刘勇国;张云;朱嘉静;李巧勤;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择的中医主症选择方法，包括以下步骤：S1、医案数据预处理；S2、对原始特征集合进行初步过滤，得到候选特征子集；S3、对候选特征子集进行再次特征筛选：S4、基于代价原则进行最终特征选择，得到最终选择的主症。本发明在特征选择过程中不仅考虑特征自身权重，同时考虑特征与类别之间的相关性和特征之间的交互性，并基于最小代价原则选择最终特征，有利于发现重要特征，以及获得最优特征子集。
一种基于特征选择中医方法

[发明专利]一种用于中药核心药物识别的社区发现方法-CN202110354293.3有效
发明人：张云;刘勇国;李巧勤;杨尚明;朱嘉静 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开一种用于中药核心药物识别的社区发现方法，应用于中药方剂核心药物研究领域，针对现有技术识别中药核心药物准确率不高的问题；本发明通过设计药物节点传播能力、吸引能力、发射能力和接收能力，细粒度地衡量药物节点重要性；并首次提出标签融合思想，融合不同ID但相似的功效标签，减少冗余标签和迭代时间，快速地获得高质量的药物社区结果，以识别准确的核心药物。
一种用于中药核心药物识别社区发现方法

[发明专利]基于改进UNet++的特征对齐舌像分割方法及系统-CN202211426206.1在审
发明人：钟利;刘勇国;张云;朱嘉静;傅翀;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进UNet++的特征对齐舌像分割方法及系统，包括：获取原始舌头图像，并对原始舌头图像进行标记和预处理；根据预处理后的舌头图像，构建特征对齐舌像分割模型并进行模型训练，得到训练好的特征对齐舌像分割模型；通过形态处理对特征对齐舌像分割模型进行优化，得到优化后的舌头图像分割模型；采用优化后的舌头图像分割模型，将待分割舌头图像进行分割处理，得到分割结果。本发明将特征对齐网络应用于Unet++网络架构中，将不同的特征对齐模块添加到不同深度的下采样过程，依次来监督下采样过程中特征的偏移，解决舌像分割过程中的特征不对齐，充分的提高舌像分割的准确度，并通过形态处理层对分割结果进行优化，得到最终结果。
基于改进 unet 特征对齐分割方法系统

[发明专利]基于深度学习的异常步态分析方法、装置、设备及介质-CN202211424056.0在审
发明人：陈智;李巧勤;刘勇国;兰刚;张云;朱嘉静 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的异常步态分析方法、装置、设备及介质，该方法包括：基于智能手机获取用户步态数据，并对用户步态数据进行预处理；根据预处理后的用户步态数据，基于多尺度时频回声状态网络提取时间序列的多尺度时频特征；采用卷积神经网络对多尺度时频特征进行深度特征提取，得到多尺度时频深度特征；并通过注意力机制融合多尺度时频深度特征，构建基于多尺度时频深度特征的异常步态分析模型，并进行模型训练；将待分析的用户步态数据输入到训练好的基于多尺度时频深度特征的异常步态分析模型中，进行预测分析，并输出异常步态结果。本发明实现客观化的异常步态分析，提高步态量分析的准确性。
基于深度学习异常步态分析方法装置设备介质

[发明专利]基于多特征提取的人参属植株叶片识别方法-CN202211412873.4在审
发明人：高攀;刘勇国;朱嘉静;张云;李巧勤;傅翀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征提取的人参属植株叶片识别方法，涉及植株识别领域，包括获取图像；锐化处理；转化为灰度图像，再进行去除背景、去除噪声和填充处理；提取全局特征；提取形状特征、纹理特征和叶脉特征；分类模型根据提取的特征进行分类识别获得识别结果；基于特征连接的特征金字塔网络进行叶片图像特征提取，基于窗口重叠灰度、旋转不变LBP特征描述符和窗口自适应灰度共生矩阵GLCM特征描述符进行叶片纹理特征提取，基于引导滤波的Canny算子进行叶片叶脉特征提取，通过连接的特征向量进行叶片分类得到结果，对人参属植株叶片的细粒度物体识别具有较好的效果，解决当前叶片识别算法不能识别具有较高类间相似性和类内差异性叶片的问题。
基于特征提取人参植株叶片识别方法

[发明专利]一种增强的辅助问诊方法-CN202211233086.3在审
发明人：胡松;张云;林钰久;朱嘉静;李巧勤;傅翀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明属于智能分诊技术领域，尤其是涉及一种增强的辅助问诊方法。本发明提出的技术方案中提出了三个预测模块，将三个预测模块结合起来，聚类模型利用了历史医患对话数据，将医生的诊断结果作为预诊结果，提高可信度和科学性；身体节点症状图更好的匹配患者的口语化描述信息，可以更准确的获取症状信息；基于神经网络的疾病预测模型可以接受更广泛的输入描述，覆盖性更广；将三个模块的结果进行综合，投票产生最后的预诊结果，可以提高诊断的准确性和科学性。
一种增强辅助问诊方法

[发明专利]一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211347829.X在审
发明人：李骁;朱嘉静;刘勇国;张云;陆鑫;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及药物推荐算法技术领域，包括获取诊断记录和手术记录，以提取患者表征；基于所述患者表征计算药物分配权重；构建初始模型，利用所述药物分配权重训练初始模型，并更新患者表征；基于更新后的患者表征重新计算药物分配权重，利用所述药物分配权重重复训练初始模型，以获得药物推荐模型。本发明用于解决现有算法中无法根据邻居节点对当前节点的重要性分配不同的权重以及忽略了具有高表征相似度的患者群体特征的技术问题。
一种药物推荐模型构建方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的药物靶标预测方法-CN202211004610.X在审
发明人：赵思成;朱嘉静;刘勇国;张云;李巧勤;陆鑫 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及计算机辅助药物设计技术领域，尤其是涉及一种基于图卷积神经网络的药物靶标预测方法。本发明提出了基于平衡生成树的元路径选择方法，能根据不同路径距离自适应选择合适元路径，使得选择的元路径能涵盖更多的有效消息；采用注意力机制对不同元路径下获取的邻域特征进行融合，差异化融合了不同类型节点的特征；基于距离分层次获取不同远近邻域的特征，能更好地捕获高阶的拓扑结构特征；通过考虑类间置信度、路径置信度和度置信度的MLP网络进行最终药物靶标预测，进一步融合图中的信息。
一种基于图卷神经网络药物靶标预测方法

[发明专利]一种高血压风险因素分析方法-CN202211051121.X在审
发明人：郑恒杰;刘勇国;张云;朱嘉静;李巧勤;兰刚 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开一种高血压风险因素分析方法，应用于计算机领域，针对现有技术在分析筛选高血压发病重要危险因素时，存在的对处理的数据质量要求高，人工处理工作量大，且分析结果并不能达到下游预测任务对于准确率的要求，面对高维数据可操作性不高的问题；本发明采用两阶段的方式来筛选造成高血压的危险因素集合；第一阶段用领域知识对属性进行分层，再通过互信息计算，以确定各分层候选特征的数量，再在各分层使用mRMR筛选出危险因素候选集合；第二阶段通过搜索代理在候选集合中搜索最优危险因素集合，增加感知器感应搜索代理对应解的优劣，同时还为搜索代理加入了随机变异算子，对特征进行二次筛选，得到最终的危险因素集合。
一种高血压风险因素分析方法

[发明专利]一种太极拳康复训练动作识别方法-CN202210219712.7有效
发明人：戴志豪;李巧勤;刘勇国;张云;朱嘉静 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种太极拳康复训练动作识别方法，包括以下步骤：S1、采集太极拳运动数据，并对太极拳运动数据打动作标签，构建太极拳运动数据集；S2、对太极拳运动数据集进行数据预处理，得到骨架数据集；S3、对骨架数据集中的每一个完全矩阵，构建时空图；S4、将时空图划分为骨骼流数据和关节流数据，各自分别输入康复动作识别模型，得到太极拳康复动作识别类别；本发明解决了关节点缺失或自我遮挡导致的运动序列存在间隙，从而导致动作识别准确度较低的问题。
一种太极拳康复训练动作识别方法

[发明专利]一种人体三维关键点提取方法-CN202110251506.X有效
发明人：刘晞;刘勇国;李巧勤;杨尚明;朱嘉静 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种人体三维关键点提取方法，应用于人体三维关键点检测领域，针对现有技术存在估计精度差的问题，本发明首先采用双视角进行人体动作行为数据采集；然后采用双分支多阶段结构分别对两个视角的数据进行人体二维关键点置信图检测；进而建立三维关键点生成模型；最后将检测到的待测人体动作行为数据对应的人体二维关键点置信图输入三维关键点生成模型，得到三维关键点坐标；采用本发明的方法可以有效提高人体三维关键点估计精度。
一种人体三维关键提取方法