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[发明专利]基于数据驱动的肾移植术后肺部感染风险因素挖掘方法-CN202211518216.8在审
发明人： 纪禄平;张欣宇;杨纤雪;陈波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的肾移植术后肺部感染风险因素挖掘方法，首先对临床数据集进行降维处理并计算病例对数据集的综合贡献度，然后计算候选感染因素与感染发生之间关联性，再通过神经网络预测模型对按关联性从高到低排序后的候选感染因素进行多重搜索，最后根据最高预测精度确定与肺部感染相关的最佳风险因素集。本发明的方法以数据驱动的方式智能地从临床病例数据中筛选出引起肾移植术后病人发生肺部感染的重要因素，为感染预测最佳方案选用重要因素数量，使最佳风险因素的筛选更加精准、鲁棒，可应用于肾移植术后病人肺部感染因素的筛选、手术后的诊疗方案辅助决策等，也可以拓展到其他病种发生的最佳风险因素筛选合临床诊疗辅助决策。
基于数据驱动移植术后肺部感染风险因素挖掘方法

[发明专利]一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法-CN202310121038.3在审
发明人： 纪禄平;陈波;杨纤雪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法，包括以下步骤：S1、将临床数据集进行量化；S2、设计手术前静态数据的特征提取网络，提取手术前静态数据的特征；S3、设计手术后动态数据序列的特征提取网络，提取手术后动态数据序列的特征；S4、将步骤S3得到的特征和步骤S4得到的特征进行融合；S5、用线性分类器将步骤S5得到的融合特征进行二分类计算，由分类结果反演得到是否感染的智能预测结果。本发明可应用于提前预测肾移植术病人在手术后各时间节点肺部感染风险发生情况，为肾移植术后的诊疗方案提供临床辅助决策支持。
一种移植术后肺部感染风险联合预测方法

[发明专利]一种利用预训练模型的吉布斯受限文本摘要生成方法-CN202110672338.1有效
发明人： 纪禄平;杨凡;陈香 -专利权人：成都崇瑚信息技术有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及文本摘要技术领域，涉及一种利用预训练模型的吉布斯受限文本摘要生成方法，其利用模型进行训练和生成文本摘要，训练如下：1)对文本源序列进行词向量化，加入相对位置编码，得到文本Word Embedding；2)利用注意力机制和Bi‑LSTM来提取特征，训练模型，微调模型，得到编码器的输出；3)加入相对位置编码，得到目标序列Word Embedding；4)解码器端参数和Transformer的保持一致；5)将Attention矩阵输入全连接层，然后计算得到词汇表的概率表示；6)解码器端融入LDA模型进行关键词提取，结合Gibbs采样算法来提取生成摘要。本发明能较佳地生成文本摘要。
一种利用训练模型吉布斯受限文本摘要生成方法

[发明专利]基于双流交叉注意力网络的病理图像层级表征方法-CN202211439389.0在审
发明人： 纪禄平;刘沛;杨瑞 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双流交叉注意力网络的病理图像层级表征方法，构建双流交叉注意力网络，在该网络中将低分辨率图像分块和高分辨率图像分块采用两条支路单独进行特征学习，在高分辨率图像分块的特征学习中采用低分辨率图像分块特征基于交叉注意力机制进行方形池化指导，再将两条支路特征合并得到多尺度的病理图像层级表示；将双流交叉注意力网络和预测模型构建病理图像预测网络，采用训练样本进行训练，从训练好的病理图像预测网络中提取出双流交叉注意力网络；将待进行层级表征的病理图像的低分辨率图像分块和高分辨率图像分块输入训练好的双流交叉注意力网络，得到病理图像的层级特征。本发明可以提高病理图像层级特征的有效性、区分性。
基于双流交叉注意力网络病理图像层级表征方法

[发明专利]基于全局均值对比度空间注意力的红外小目标检测方法-CN202211398750.X在审
发明人： 纪禄平;祝杰文;陈圣嘉;宋方伟;李乐潇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局均值对比度空间注意力的红外小目标检测方法，首先设计一种基于全局对比度学习的检测网络，提出一种基于全局均值对比的空间注意力模块，运用检测网络的特征提取模块对红外小目标进行特征提取，运用特征融合模块进行多级融合，通过损失函数定义与解耦检测头设计，对输出特征进行目标预测、误差损失计算、迭代优化目标检测结果，最终达到有效检测红外小目标的目的。本发明的方法使红外小目标检测更加精确、具有鲁棒性，可有效地检测对空、对地检测由中波红外传感器实时采集的红外图像，检测目标空域中出现的弱小目标，是准确发出安全预警的前提，可应用于民用安防领域，如探测违规放飞的无人机、机场空域飞鸟检测和驱离等。
基于全局均值对比度空间注意力红外目标检测方法

[发明专利]一种多层三值主元与双向长短期记忆融合的文本识别方法-CN202110672336.2有效
发明人： 纪禄平;李真;陈香 -专利权人：成都崇瑚信息技术有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明涉及文本识别技术领域，涉及一种多层三值主元与双向长短期记忆融合的文本识别方法，其包括以下步骤：一、输入场景图像；二、经过基于多层融合的TPCANet模型获得图像特征输出；三、将图像特征输入BLSTM网络预测置信度；四、输入全连接进行预测最可能的文本框坐标；五、根据文本框坐标在原图像上进行目标文本框的切割；六、将切割得到的文本框输入基于多层融合的TPCANet模型提取包含更多文本信息及空间信息的特征输出；七、继续输入BLSTM网络预测特征序列对应字符的概率；八、将带概率的序列输入CTC网络预测最大概率的序列，实现转录，从而输出所需要的文本序列。本发明具有较佳的识别能力。
一种多层三值主元双向短期记忆融合文本识别方法

[发明专利]一种基于细胞神经网络的图像多尺度特征提取方法-CN201911139514.4有效
发明人： 纪禄平;常明喆;沈聿林;李真 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细胞神经网络的图像多尺度特征提取方法，先基于一个局部二值约束改进的细胞神经网络，在神经元邻域L(r,p)采样条件下，利用双核递归卷积方式产生多对特征图；再利用旋转不变映射和低频模式合并来压缩状态特征图；在状态特征图和响应特征图上，根据联合分布模式统计规则生成图像的单尺度联合模式比例型直方图；对联合直方图进行softmax优化并新增标准方差分量，得到优化后的单尺度特征向量；最后将多个单尺度向量进行串联，得到图像的多尺度特征向量。
一种基于细胞神经网络图像尺度特征提取方法

[发明专利]一种基于几何自注意力机制的图像自动标注方法-CN202011421612.X有效
发明人： 纪禄平;王驰;沈聿林;杨凡;李真 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V10/772 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何自注意力机制的图像自动标注方法，先通过Faster R‑CNN网络对图像进行目标检测，提取目标的外貌特征及几何特征；利用基于几何自注意力机制的编码器，显式编码目标几何位置信息；利用GLU门控单元控制几何自注意力机制模块的输出，进一步修正目标特征；以一种层级编码结构不断递进地融入几何位置信息，修正目标特征；利用Position‑LSTM模块编码句子单词位置信息；将Position‑LSTM模块的输出结果输入基于自注意力机制的解码器，并结合编码器最终编码结果进行层级解码，最终得到标注句子。
一种基于几何注意力机制图像自动标注方法

[发明专利]基于均值采样的局部三值模式纹理特征提取方法-CN201610205851.9有效
发明人： 纪禄平;王强;卢鑫;陈晨;尹武松 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-04-01 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均值采样的局部三值模式纹理特征提取方法，首先对所有可能取值的局部三值编码序列利用旋转不变性进行初步降维，再采用降维条件实现进一步降维，建立包含原始模式号和最终模式号对应关系的模式映射表；对于待提取特征的纹理图像，对纹理图像的每个非边缘像素点进行邻域环形对称均值采样，从采样点中获取有效编码点进行编码，得到非边缘像素点的局部三值编码序列以及对应的原始模式号，然后在模式映射表中查找对应的最终模式，在纹理图像中统计每个最终模式所涵盖的非边缘像素点数量，构建纹理图像的特征向量。本发明通过均值采样控制噪声，提高纹理特征的准确度，同时通过降维方法有效控制特征向量的维度。
基于均值采样局部模式纹理特征提取方法

[发明专利]基于表情不变区域的三维人脸识别方法-CN201510254758.2有效
发明人： 纪禄平;尹力;郝德水;王强;卢鑫;黄青君;杨洁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-05-19 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表情不变区域的三维人脸识别方法，首先从三维人脸数据对应的二维人脸图像中检测得到二人脸区域，根据二维人脸区域在三维人脸数据中提取到初始三维人脸区域，对其进行横向切片，检测得到鼻尖点，再根据鼻尖点提取到较准确的三维人脸区域，然后从该三维人脸区域中提取统计特征向量和表情不变区域，将对照样本的统计特征向量作为拒绝分类器的对照样本，根据待识别样本的统计特征向量得到待选对照样本，再将待识别样本的表情不变区域的点集与待选对照样本的表情不变区域的点集进行匹配，根据匹配误差得到识别结果。本发明能够提高三维人脸区域的准确率，并通过结合统计特征向量和表情不变区域来提高三维人脸识别的准确度。
基于表情不变区域三维识别方法

[发明专利]基于混合神经网络的手势识别方法-CN201510280013.3有效
发明人： 纪禄平;尹力;周龙;王强;卢鑫;黄青君;杨洁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-05-27 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合神经网络的手势识别方法，对于待识别手势图像和手势图像训练样本，首先采用脉冲耦合神经网络检测得到噪声点，再利用复合去噪算法对噪声点进行处理，然后采用细胞神经网络提取手势图像中的边缘点，根据提取到的边缘点得到连通区域，利用曲率对每个连通区域进行指尖检测得到待定指尖点，排除人脸部分干扰得到手势区域，然后根据手势形状特点进行分割，根据分割后手势区域的轮廓点得到保留相位信息的傅里叶描述子，选择前若干个傅里叶描述子作为手势特征；根据手势图像训练样本的手势特征训练BP神经网络，将待识别手势图像的手势特征输入BP神经网络进行识别。本发明通过多种神经网络的运用，提高了对手势识别的准确率。
基于混合神经网络手势识别方法

[发明专利]一种用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法-CN201310552472.3有效
发明人： 纪禄平;郝德水;周龙;黄青君;尹力;杨洁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-11-08 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法，首先设计出一维细胞神经网络基本模型，然后利用这种模型建构一个一维的对偶细胞神经网络；再用两个待检测的DNA序列信息对该网络进行初始化，网络运行过程中，记录各时刻网络中的细胞状态和输出，据此形成最优输出矩阵；再对最优输出矩阵中的元素进行遍历，从而确定最佳的对齐路径；最后根据对齐路径对两个序列进行空格插入操作以便将两个序列全局对齐；序列对齐后，再根据对齐的碱基数量和总的碱基数量来计算其全局相似度。经过测试对比表明，本发明在保证检测准确的基础上，对于长度较长的DNA序列，所需的计算时间比现有方法明显有较大幅度地减少。
一种用一维细胞神经网络检测 dna 序列相似方法

[发明专利]一种指纹识别系统及其控制方法-CN200810046437.3无效
发明人：章毅;纪禄平;蒲晓蓉;刘贵松;杨成福 -专利权人：章毅;纪禄平;蒲晓蓉
申请日： 2008-11-03 - 公布日： 2009-04-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种指纹识别系统，包括指纹数据库、中心服务器和客户端三大部分，指纹数据库主要用来存储经过数字编码后的指纹特征信息，中心服务器主要负责验证客户端合法性、接收指纹特征数据、特征比对和回送指纹识别结果，客户端主要负责采集指纹、提取并上传指纹特征数据。该系统克服现有技术的缺陷，提供在线\离线的、基础算法库可以无缝扩展的、功能可以选配的指纹识别系统服务，可以使用户在不需要投入大量资金的情况下，获得高质量的身份识别和认证服务。
一种指纹识别系统及其控制方法

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