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[发明专利]基于属性的约束概念格的中医数据处理方法及系统-CN201710224831.0有效
发明人：杜建强;刘博;刘蕾;曾青霞;罗计根 -专利权人：江西中医药大学
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于属性的约束概念格的中医数据处理方法及系统，方法为：获得待诊断病历数据和预先基于属性的概念格构造的相似度模型，相似度模型是基于中医数据建立的；将待诊断病历数据中的证型所对应的属性进行中文分词、词性标注，得到单值形式背景；通过基于属性的概念格构造方式中的多个不同的约束条件，对单值形式背景中的属性进行处理，形成约束概念格；将约束概念格中的属性节点与相似度模型中的属性节点进行比较，得到诊断证型。本发明通过相似度模型与约束概念格中的各个属性节点进行匹配，最后得出诊断结果。提高了节点匹配准确度，减少匹配时间，提高了用户体验。
基于属性约束概念中医数据处理方法系统

[发明专利]一种基于神经网络结构模型的文本分类方法及分类系统-CN201910125342.9在审
发明人：聂桂芝;杨攀攀;曾青霞 -专利权人：上海方立数码科技有限公司
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理中文本分类领域，公开了一种基于神经网络结构模型的文本分类方法，所述分类方法包括搜集待分类的文本数据；处理文本数据，将文本数据中的语句以词向量表示；构建神经网络结构模型；基于所述神经网络结构模型，以RNN和CNN网络模型结构为基础，加入注意机制构建编码器；将以词向量表示的文本数据输入编码器，输出包含上下文信息的状态向量；根据状态向量使用分类器对文本数据进行分类，获得分类结果。本发明分类方法充分提取文本特征向量，提高文本分类的准确率，提高具体QA应用场景中意图识别的准确率。本发明还提出了一种文本分类系统。
文本数据神经网络结构文本分类分类状态向量词向量准确率文本分类系统文本特征向量自然语言处理上下文信息输入编码器分类结果分类系统机制构建网络模型意图识别应用场景编码器分类器构建语句搜集输出

[发明专利]基于PLS确定中药复方的成分配比的方法和装置-CN201810564687.X在审
发明人：熊旺平;曾青霞;杜建强;罗计根;黄灿奕 -专利权人：江西中医药大学
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于PLS确定中药复方的成分配比的方法和装置。其中的方法包括：获取中药复方的样本数据；所述样本数据包含多组所述中药复方的量效数据；每组所述量效数据包含所述中药复方的n个成分的含量数据和对应的疗效指标的数据；采用灰色关联度确定所述中药复方的n个成分与疗效指标的关联度，去除所述中药复方中的关联度最低的成分，得到新样本数据；所述新样本数据中，每组所述量效数据包含所述中药复方的n‑1个成分的含量数据和对应的疗效指标的数据；通过PLS回归模型，对所述新样本数据进行回归拟合，得到所述疗效指标关于n‑1个成分的回归方程；根据所述回归方程，确定所述中药复方的n‑1个成分的配比。
中药复方疗效指标新样本方法和装置成分配比含量数据回归方程数据包含样本数据关联度灰色关联度回归模型拟合配比去除回归申请