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[发明专利]病因分析方法，装置，存储介质及电子设备-CN201911396700.6有效
发明人：孙浩;侯广健;刘满兰;刘志鹏;邹存璐;王锋 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本公开涉及一种病因分析方法，装置，存储介质及电子设备，以提供一种新的病因分析方式，实现病因自动化分析。该方法包括：获取对照组的样本数据和病例组的样本数据，所述样本数据中包括样本的多种属性项以及样本在各所述属性项下的取值数据，其中，所述病例组中的各病例的病症相同；根据每种所述属性项下的取值数据，确定每种所述属性项的数据类型；将所述对照组和所述病例组的每一属性项信息输入到数据处理模型中，得到所述数据处理模型输出的与所述病症相关的目标属性项；其中，所述属性项信息包括属性项的取值数据以及该属性项的数据类型，所述数据处理模型用于根据属性项的数据类型对应的数据处理算法对属性项的取值数据进行处理。
病因分析方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种神经网络结构搜索方法、装置及设备-CN201911185743.X有效
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络结构搜索方法、装置及设备，在获取到超参数搜索模型输出的一组超参数之后，先利用该组超参数中的结构超参数，搜索得到当前神经网络基本单元结构，以便根据该当前神经网络基本单元结构建立第一神经网络模型；再利用该组超参数中的训练超参数对第一神经网络模型进行训练，生成第二神经网络模型，并对该第二神经网络模型进行测试得到评估结果，以便基于该评估结果更新超参数搜索模型并重新返回执行获取超参数搜索模型输出的一组超参数的步骤。如此循环搜索直至达到预设停止条件时停止搜索，并将当前的第二神经网络模型确定为目标神经网络模型。如此能够有效地提高神经网络模型的任务执行效果。
一种神经网络结构搜索方法装置设备

[发明专利]生存分析模型的构建、生存率的预测方法、装置及设备-CN201911415478.X有效
发明人：刘志鹏;侯广健;孙浩;邹存璐 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开一种生存分析模型的构建、生存率的预测方法、装置及设备，方法包括：获取患者样本数据；确定对患者样本数据进行分组的方式，以及对患者属性进行分组的方式；对患者样本数据进行分组得到M个人群分组；对患者属性进行分组得到N个属性分组；分别为各个人群分组中的各个患者属性的系数以及各个患者属性属于各个属性分组的系数设置先验概率分布；基于贝叶斯公式，计算后验概率；确定使得后验概率的取值最大的各个人群分组中的各个患者属性的系数的取值，实现生存分析模型的构建。本申请考虑到不同人群服从不同分布，不同患者属性服从不同分布的问题，为不同人群建立一个生存分析模型，不需要割裂不同人群的关联性，提高模型的准确性。
生存分析模型构建生存率预测方法装置设备

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN201811554828.6有效
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，用以解决现有数学模型训练过程效率不高的技术问题。该方法包括：获取样本数据的特征参数，该样本数据是数据集合中的带有标签的数据；根据样本数据的特征参数预训练数学模型，以得到满足预设条件的建模参数以及模型输入参数，模型输入参数是部分或者全部样本数据的特征参数；根据数据集合中无标签数据的特征参数与模型输入参数之间的相似度，从数据集合中选取用于训练数学模型的目标样本数据；根据建模参数对数学模型进行初始化，并根据目标样本数据对数学模型进行训练。
数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]特征处理流程的建立方法、装置、存储介质及电子设备-CN201811534267.3有效
发明人： 侯广健;张庚昕 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种特征处理流程的建立方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：根据预置的特征处理算法的数量，获取第一超参数集合和第二超参数集合；在特征处理算法的搜索空间中，对第一超参数集合和第二超参数集合进行调优搜索，以获得第一超参数集合中每一第一超参数的取值和第二超参数集合中每一第二超参数的取值；根据每一第一超参数的取值对应的特征处理算法和特征处理算法的数据来源，建立特征处理流程，其中，第一超参数集合中各个第一超参数之间的顺序表明对应的特征处理算法的执行顺序。通过本公开的技术方案，可以实现特征处理流程的自动化建立，能够更好地适应实际训练数据的特点，从而提高机器学习模型的训练效果。
特征处理流程建立方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像的人流数量检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN201711107038.9有效
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像人流数量检测方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：利用训练好的图像分类模型确定当前获取到的目标图像的图像类别，该图像类别包括人流稀疏图像、人流密集图像以及第三类图像，该三类图像为不属于该人流稀疏图像和该人流密集图像的图像；根据该目标图像的图像类别，确定适用于该目标图像的目标人流检测算法；利用该目标人流检测算法对该目标图像的人流数量进行检测，得到该目标图像的人流数量。能够通过训练好的图像分类模型对待检测的图像进行分类，并根据图像类别选取适当的人流检测算法对该图像中的人流量进行检测，增强人流检测算法对于不同人流密集程度的图像的适应性。
图像人流数量检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种井漏预测方法、装置及设备-CN201911379528.3在审
发明人：刘志鹏;曹延泽;侯广健;邹存璐 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开一种井漏预测方法、装置及设备，所述方法包括：获取待预测数据；待预测数据包括任一钻井的入口流量、出口流量、总池体积、立管压力和钻头扭矩中的至少两个；将待预测数据输入至第一特征提取模型中，经过处理后得到待预测数据的第一特征向量；第一特征提取模型为利用具有标签的历史数据对非对称卷积神经网络模型进行训练得到；基于待预测数据的第一特征向量与每条历史数据的第一特征向量，分别计算待预测数据与每条历史数据之间的第一相似度；基于第一相似度最高的前N条历史数据分别对应的标签，确定待预测数据对应的井漏预测结果。与现有的人工预测井漏的方式相比，本申请能够提高井漏预测的效率和准确性。
一种预测方法装置设备

[发明专利]模型参数选择、图像分类、信息识别方法及装置、设备-CN201911415591.8在审
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型参数选择方法、图像分类、信息识别方法及装置、设备，模型参数选择方法迭代执行以下步骤：获得目标模型，目标模型是将上一次迭代后的融合模型与当前待训练残差模型融合得到的；以当前待训练残差模型对训练数据的输出结果与上一次迭代后的训练数据的残差标签值相差最小为训练目标，求解当前待训练残差模型的一组目标参数；利用目标参数生成当前最优残差模型，将上一次迭代后的融合模型与当前最优残差模型融合得到本次迭代后的融合模型；计算训练数据的结果标签值与本次迭代后的融合模型对训练数据的输出结果之差，生成本次迭代后的训练数据的残差标签值。将达到第一预设停止条件时迭代后的融合模型作为最终输出模型。
模型参数选择图像分类信息识别方法装置设备

[发明专利]一种实现超参数选择的方法、装置及设备-CN201911151006.8在审
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种实现超参数选择的方法、装置及设备，在获取到K个训练验证数据集之后，先选择一组超参数建立当前机器学习模型并将该当前机器学习模型确定为当前最优模型；再重新选择一组超参数建立当前机器学习模型，并基于当前机器学习模型与当前最优模型利用目标数据集得到的优劣差异重新确定当前最优模型及增加目标数据集的数量，如此重复多次执行建立当前机器学习模型、基于模型优劣差异重新确定当前最优模型以及增加目标数据集的数量的过程，直至满足预设停止条件，此时可以将最终获得的当前最优模型对应的超参数确定为目标超参数。如此提高超参数选择过程的效率，减少超参数选择过程的时间及内存消耗，降低模型超参数的选择成本。
一种实现参数选择方法装置设备

[发明专利]图片动态播放的方法及装置-CN201710625880.5有效
发明人：刘志鹏;邹存璐;孙浩;侯广健;高睿;于福超 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种图片动态播放的方法及装置，涉及图像处理技术领域，能够解决现有技术中图片动态播放易发生卡顿的问题。本发明的方法主要包括：根据图片播放系统当前能够承载的最大线程数、用于播放图片的剩余内存大小以及待读取图片的大小，确定待启动的读取图片线程的线程数；启动与线程数相同的读取图片线程并发读取图片，图片预先设置有图片标识，该图片标识针对所有读取图片线程设置、用于唯一标识图片；根据图片标识的预设顺序，将读取图片线程读取的图片加入图片播放队列中，预设顺序是根据图片播放顺序设置的；利用播放图片线程对图片播放队列中的图片进行播放。本发明主要适用于动态播放图片的场景中。
图片动态播放方法装置

[发明专利]一种实现模型优化的方法及装置-CN201811045717.2在审
发明人： 侯广健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种实现模型优化的方法及装置，用于生成最优模型，该方法包括：获取训练数据集合的数据特征值；计算训练数据集合的数据特征值与样本数据集合的数据特征值之间的距离，将距离小于第一阈值的样本数据集合确定为近似样本数据集合；获取近似样本数据集合对应的目标算法的各个超参数的优选值；利用训练数据集合对目标算法的各个超参数由初始值开始进行调整，获得符合预设标准的目标算法的各个超参数的值，目标算法的各个超参数的初始值为近似样本数据集合对应的目标算法的各个超参数的优选值；生成目标算法对应的最优模型，目标算法对应的最优模型的各个超参数采用符合预设标准的目标算法的各个超参数的值。
算法样本数据最优模型集合训练数据集合近似模型优化预设标准优选集合确定计算训练数据集合申请

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