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[发明专利]一种基于决策树和改进SMOTE算法的哮喘病诊断系统-CN202110302072.1有效
发明人：刘志锋;马芽;崔玉宝;陈文;夏莉敏;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种基于决策树和改进SMOTE算法的哮喘病诊断系统。本发明利用血常规数据和哮喘患者的血常规体检数据，采用粒子群优化算法对SMOTE过采样技术的采样率进行优化，得到一种改进的SMOTE过采样技术，利用决策树对数据建模诊断。本发明可以根据患者的血常规体检数据自动诊断是否患有哮喘病，降低了因医生疲劳、判断失误或经验不足的影响，同时提高了诊断哮喘病的效率。
一种基于决策树改进 smote 算法哮喘病诊断系统

[发明专利]一种基于带变异粒子群算法的可变拓扑结构的深度神经网络图像识别方法-CN201910404139.5有效
发明人：韩飞;李永乐;凌青华;瞿刘辰;宋余庆;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于带变异粒子群算法的可变拓扑结构的深度神经网络图像识别方法，包括对图像数据的预处理；通过粒子群算法搜寻深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数；通过变异操作提高算法的探索性能；通过反向传播算法对深度神经网络参数进行优化；对待识别的图片数据进行识别。本发明在充分利用粒子群算法搜索速度快、效率高的优点，运用粒子群优化深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数，解决以往只凭借研究人员经验确定深度网络的层数和节点数的问题，进一步提高深度神经网络的性能，从而降低研究人员试验时间并且提高手写体数字识别准确性。
一种基于变异粒子算法可变拓扑结构深度神经网络图像识别方法

[发明专利]一种基于改进的模糊聚类算法的SNP选择方法-CN201811515699.X有效
发明人： 周从华;张波;张付全;张婷;蒋跃明 -专利权人：江苏大学;无锡市精神卫生中心
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的模糊聚类算法的SNP选择方法，包括：获取SNP数据集；对获取到的SNP数据进行预处理，包括数据的清洗和重新编码；对预处理后的数据基于假设性检验进行初步筛选；对初筛过的数据，分别计算每个SNP的重要程度；利用改进的模糊聚类算法对SNP进行聚类；从聚类得到的每个簇中根据对称的不平衡性原则进一步筛选，构造SNP子集。本发明针对SNP数据，在考虑单个SNP对分类结果的影响的同时，也兼顾了局部区域SNP之间的相互关联性，在对数据实现降维的同时，充分挖掘了SNP内部的信息。使用该方法构造出来的SNP子集，相比于其他选择方法而言具有更好的分类效果，可应用于SNP数据的选择中。
一种基于改进模糊算法 snp 选择方法

[发明专利]一种基于数理特征提取的数学题文本多标签分类方法-CN202210485759.8在审
发明人：侯骏;周从华;朱小龙 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数理特征提取的数学题文本多标签分类方法，以数学题试题作为样本，知识点为样本标签；对样本及其标签进行预处理和特征提取，对样本特征向量进行编码得到隐藏层向量；引用自注意力机制计算各个隐藏层向量的注意力权重，得到文本输出的特征向量；将答案解析文本分为叶节点和根节点，由叶节点文本信息特征及根节点文本信息特征形成特征先验树的特征矩阵；对样本特征向量与特征先验树的特征矩阵进行数理特征提取，将文本输出的特征向量和数理特征提取部分的输出结果输入分类器，由分类器输出分类结果；设置训练停止条件，当训练停止时获得训练好的数学文本多标签分类模型；利用数学文本多标签分类模型对数学题文本进行有效分类。
一种基于数理特征提取数学题文本标签分类方法

[发明专利]一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法-CN202111626398.6在审
发明人：陈维佳;周从华;朱小龙 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法，包括整理试题特征信息形成知识点类特征集和解题思路类特征集，其中一方面以Jaccard系数作为两试题之间的知识点相似度，另一方面从试题解题思路的角度出发，考量两试题之间的相似性，其中利用Skip‑gram模型将解题思路中的语料信息转换为相对应的词向量，进而以计算词向量之间欧氏距离的方式，评价试题之间的相似度，最终与知识点相似度相结合，提升数学类试题相似度评价的准确性，尤其是能够避开数学题中不同符号图表所带来的干扰。
一种基于解题思路知识点试题相似计算方法

[发明专利]一种基于深度学习网络的短文本分类方法-CN202111655718.0在审
发明人：吴健;朱小龙;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度学习网络的短文本分类方法，属于自然语言处理技术领域。包括以下步骤：将短文本数据集进行数据清洗，得到质量更高的短文本数据集；将短文本数据集进行处理，得到短文本词汇表、关键词词汇表、标签词汇表；利用CBOW神经网络训练得到文本词向量，再将标签替换短文本中的关键词，训练得到标签词向量；将短文本输入卷积神经网络和长短期记忆神经网络进行特征提取，将提取的特征与标签词向量求和构成的查询向量进行注意力机制得分计算；将新的特征向量输入全连接层进行输出后，输入最终的损失函数层进行预测分类。本发明解决了短文本特征不足而无法准确分类的问题，提高了短文本分类的准确性。
一种基于深度学习网络文本分类方法

[发明专利]一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法-CN202111225017.3在审
发明人：刘志锋;唐川景;沈项军;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。
一种特征空间共同学习标签图像分类方法

[发明专利]一种基于核集成回归的抑郁症预测方法-CN202111225016.9在审
发明人：刘志锋;陈柳;沈项军;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核集成回归的抑郁症预测方法，采集多个抑郁症疾病患者的微表情图片作为样本，对采集到的微表情图片依次进行处理得到每个样本的特征向量；由特征向量及输出值形成样本集，将样本集分为训练样本和测试样本；将训练样本输入到基回归器中进行训练，从而构建多核空间中的核集成回归模型；通过对每个基回归器的训练，由此获得训练好的核集成回归模型。循环迭代获得最优解，从而获得训练好的核集成回归模型；将测试样本输入构建好的核集成回归模型，输出微表情图片的分类的结果；本方法利用核集成回归模型对微表情图片进行分类得到分类结果；该分类结果可以作为抑郁症判断指标，辅助医生对病患的诊断。
一种基于集成回归抑郁症预测方法

[发明专利]棕榈酰肉碱作为检测靶点在制备ICP辅助诊断试剂盒中的应用-CN202011404904.2有效
发明人：张婷;董蕊锐;罗亮;赵绍杰;叶宁珍;姚婷婷;王晶;邹萍;李娜;陈敏健;邹少晗;周从华 -专利权人：无锡市妇幼保健院
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了棕榈酰肉碱作为检测靶点在制备ICP辅助诊断试剂盒中的应用。棕榈酰肉碱作为检测靶标在制备妊娠期肝内胆汁淤积症血清/血浆辅助诊断试剂中的应用。定量检测棕榈酰肉碱的试剂在制备妊娠期肝内胆汁淤积症血清/血浆辅助诊断试剂中的应用。本发明发现棕榈酰肉碱是与ICP发病高度相关的高特异性和敏感性的脂类代谢分子，多因素Logistic回归分析结果表明，棕榈酰肉碱与ICP的发病存在着显著关联，其ROC如附图，AUC为0.896，可为ICP的筛查和诊断治疗提供实验室支持。
棕榈肉碱作为检测制备 icp 辅助诊断试剂盒中的应用

[发明专利]基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法-CN202110509310.6在审
发明人：刘志锋;唐天;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法，该方法包括以下步骤：采集数学试题数据；对数据进行预处理；构建基于改进的Seq2Seq模型；训练模型网络参数，并对未标记数学试题进行知识点预测标注。本发明能解决现有的人工标注数学试题费时费力，而且对于知识点会存在漏标、误标等问题，改进了传统的Seq2Seq模型，使之在预测知识点标签时更加关注数学试题中的关键部分以及相关知识点标签信息，从而进一步提高模型预测数学试题多个知识点标签的正确率。
基于改进 seq2seq 模型数学试题自动标注方法

[发明专利]一种与妊娠期肝内胆汁淤积症辅助诊断相关的血清/血浆代谢分子标志物及其应用-CN202110085506.7在审
发明人：张婷;罗亮;董蕊锐;赵绍杰;叶宁珍;姚婷婷;王晶;邹萍;王高莹;李娜;陈敏健;邹少晗;周从华 -专利权人：无锡市妇幼保健院
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种与妊娠期肝内胆汁淤积症辅助诊断相关的血清/血浆代谢分子标志物及其应用。一种与ICP辅助诊断相关的血清/血浆代谢分子标志物，由棕榈酰肉碱，或者棕榈酰肉碱和ACOX1组成。发明人通过分离和研究初产、单胎妊娠的ICP病例和与其年龄匹配的健康孕妇血清/血浆中的代谢分子标志物，寻找一组与ICP发病高度相关的高特异性和敏感性的代谢分子标志物，为ICP的筛查和诊断治疗提供实验室支持。
一种妊娠期胆汁淤积辅助诊断相关血清血浆代谢分子标志及其应用

[发明专利]与ICP辅助诊断相关的血清/血浆LncRNA标志物ASO3480及其应用-CN201910526426.3有效
发明人：张婷;罗亮;王晶;董蕊锐;邹萍;邹少晗;杨蕊;王瑶;李娜;陈敏健;孟西娜;张岩;周从华 -专利权人：无锡市妇幼保健院
申请日： 2019-02-22 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明公开了与ICP辅助诊断相关的血清/血浆LncRNA标志物ASO3480及其应用。ASO3480及其引物在制备ICP辅助诊断试剂盒中的应用。发明人通过分离和研究初产、单胎妊娠的ICP病例和与其年龄匹配的健康孕妇对照血清/血浆中的LncRNAs，寻找一组与ICP发病高度相关的高特异性和敏感性的LncRNAs，并研制出可便于临床应用的ICP辅助诊断试剂盒，为ICP的筛查和诊断治疗提供实验室支持。
icp 辅助诊断相关血清血浆 lncrna 标志 aso3480 及其应用

[发明专利]含有ENST00000505175.1的血清/血浆LncRNA标志物组合及其应用-CN201910521126.6有效
发明人：张婷;罗亮;王晶;董蕊锐;邹萍;邹少晗;杨蕊;王瑶;李娜;陈敏健;孟西娜;张岩;周从华 -专利权人：无锡市妇幼保健院
申请日： 2019-02-22 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明公开了含有ENST00000505175.1的血清/血浆LncRNA标志物组合及其应用。ENST00000505175.1的引物在制备ICP辅助诊断试剂盒中的应用。发明人通过分离和研究初产、单胎妊娠的ICP病例和与其年龄匹配的健康孕妇对照血清/血浆中的LncRNAs，寻找一组与ICP发病高度相关的高特异性和敏感性的LncRNAs，并研制出可便于临床应用的ICP辅助诊断试剂盒，为ICP的筛查和诊断治疗提供实验室支持。
含有 enst00000505175 血清血浆 lncrna 标志组合及其应用

[发明专利]血清/血浆LncRNA标志物ENST00000449605.1及其应用-CN201910520554.7有效
发明人：张婷;罗亮;王晶;董蕊锐;邹萍;邹少晗;杨蕊;王瑶;李娜;陈敏健;孟西娜;张岩;周从华 -专利权人：无锡市妇幼保健院
申请日： 2019-02-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明公开了血清/血浆LncRNA标志物ENST00000449605.1及其应用。ENST00000449605.1及其检测试剂在制备ICP辅助诊断试剂盒中的应用。发明人通过分离和研究初产、单胎妊娠的ICP病例和与其年龄匹配的健康孕妇对照血清/血浆中的LncRNAs，寻找一组与ICP发病高度相关的高特异性和敏感性的LncRNAs，并研制出可便于临床应用的ICP辅助诊断试剂盒，为ICP的筛查和诊断治疗提供实验室支持。
血清血浆 lncrna 标志 enst00000449605 及其应用

[发明专利]一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法-CN202010513283.5在审
发明人：刘志锋;杨云成;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法，通过结合LSTM在学习文本上下文方面的优势，将传统的语言学规则融入到LSTM文本分类模型中。利用循环神经网络学习词的上下文信息后，通过损失函数引入现有的句子级情感分析的LSTM模型。在没有增大模型复杂度的情况下，有效的利用情感词典、否定词和程度副词的信息，在实验数据集上取得了较好的成果。
一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性方法

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