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[发明专利]基于随机梯度攻击的广告点击预测方法-CN202311016558.4在审
发明人：朱火庚;林远平;蔡棱;沈鑫杰 -专利权人：广州钛动科技股份有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q30/0242 文献下载
摘要：本发明提供一种基于随机梯度攻击的广告点击预测方法，该方法充分考虑到广告数据中的离散性数据和连续性数据的不同特点，针对嵌入层和网络层的不同情况，分别采用了随机性和非随机性的数学建模，并将两种数学建模予以组合，由此兼顾不同情况。同时，在数学模型中，可以灵活调整每个特征数据的攻击概率，且可攻击的相关特征数据也可以灵活调整，确保了数学模型的灵活性。
基于随机梯度攻击广告点击预测方法

[发明专利]基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法-CN202310601158.3在审
发明人：丁卫平;周天奕;沈鑫杰;黄嘉爽;鞠恒荣;姜舒;程纯;陈悦鹏;孙颖;尹涛;侯涛 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
基于相似性孪生网络静息态功能磁共振预测方法

[发明专利]一种香辣拌饭鱼酱的制备方法-CN202310673507.2在审
发明人：施文正;李文婷;张玉瑞;沈鑫杰;王锡昌;田明礼;姜晴晴 -专利权人：上海海洋大学;湖南喜味佳生物科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A23L27/60 文献下载
摘要：本发明一种香辣拌饭鱼酱的制备方法，步骤如下：原料鱼预处理：去头、鳞、皮、去骨刺、内脏，清洗，切块；盐水浸泡去腥：将清洗干净的鱼块完全浸泡在6％食盐溶液中，4℃下浸泡15min后用流水清洗；β‑环糊精(β‑CD)去腥：将鱼块放入1.5％β‑CD溶液中，70℃下浸泡10min；切块；裹淀粉浆、鸡蛋清；将鱼肉块放入锅中进行油炸，炸至金黄捞出；将炸好的鱼块切碎；制作鱼酱：将鱼肉碎丁放入锅中，加入切碎的杏鲍菇，进行翻炒；调味：锅中加入小米椒、辣椒粉、泡椒、豆瓣酱等进行搅拌翻炒，出锅；罐装；杀菌；冷却包装。本发明制备出的香辣拌饭鱼酱富含丰富的蛋白质、碘等营养。鱼肉鲜香酥脆，辣而不燥，营养丰富，香气浓郁。
一种香辣拌饭鱼酱制备方法

[发明专利]一种低鱼腥味红枣香味鱼松的制备方法-CN202310698801.9在审
发明人：施文正;沈鑫杰;张玉瑞;李文婷;姜昕;王大军;张淑敏;杨绍庆 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A23L17/10 文献下载
摘要：本发明一种低鱼腥味红枣香味鱼松的制备方法，提供了一种低鱼腥味红枣香味鱼松的制备方法，包括如下步骤：(1)原料鱼的预处理：去头、去鳞、去内脏，清洗，切块；(2)臭氧和茶多酚复合脱腥；(3)蒸煮：将清洗干净的鱼块放进锅中蒸煮，时间为10min；(4)鱼块去皮、去骨刺；(5)炒松：将鱼肉进行翻炒，并加入其他原料；(6)干燥脱水；(7)过筛；(8)冷却；(9)包装；(10)杀菌。本发明制备方法简单，制备出的红枣香味鱼松富含丰富的蛋白质、碘等营养物质，入口香脆，营养丰富，鲜香浓郁，且鱼腥味低，回味无穷。
一种鱼腥味红枣香味鱼松制备方法

[实用新型]一种建筑屋顶檐口防水结构-CN202320203679.9有效
发明人： 沈鑫杰;汪跃峰;于海金 -专利权人：杭州淳美建筑规划设计有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： E04D13/04 文献下载
摘要：本实用新型属于建筑屋顶檐口防水技术领域，公开了一种建筑屋顶檐口防水结构，包括集水斗、导套、活动塞、弹簧和第一磁铁块，所述集水斗的下部固定连接在导套，所述活动塞滑动安装在导套内，所述活动塞下部密封在集水斗的下端，所述弹簧活动套在活动塞的上部，所述弹簧的上部与活动塞的上部固定连接，所述弹簧的下端与导套的下部固定连接，所述第一磁铁块固定连接在导套的上部内端，所述第一磁铁块与活动塞的上端磁力相吸。本实用新型通过集水斗将水集中收集，当水压克服第一磁铁块对活动塞吸力与导套弹力的合力后，打开活动塞，使得活动塞向下打开快速排水，降低了固态杂质滞留率，提高了排水的通畅度。
一种建筑屋顶檐口防水结构

[发明专利]基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法-CN202110590764.0有效
发明人：丁卫平;沈鑫杰;黄嘉爽;李铭;秦廷桢;孙颖;潘柏儒;冯志豪;鞠恒荣;程纯;曹金鑫 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法，包括如下步骤：步骤1.利用采集被试的功能型磁共振影像数据形成原始样本集；步骤2.原始样本集中功能型磁共振影像数据预处理形成三维的T1图像数据并形成样本集；步骤3.将样本集划分为训练样本集和测试样本集；步骤4.利用训练样本集训练3DCNN形成脑龄预测模型，所述3DNN在训练过程中采用分类网络的相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数；步骤5.将测试集输入脑龄预测模型得到预测的脑龄；用相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数，同时采用中心化功能型磁共振影像数据中剔除周围无用信息，提高了脑龄预测模型的鲁棒性及预测精度。
基于相对损失函数卷积神经网络预测方法

[发明专利]一种基于高斯滤波的高维脑核磁图像多阈值分割方法-CN202110995534.2有效
发明人：丁卫平;李铭;沈子宁;孙颖;鞠恒荣;黄嘉爽;曹金鑫;程纯;沈鑫杰;王海鹏;孙楚迪 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高斯滤波的高维脑核磁图像多阈值分割方法，属于智慧医疗技术领域。其技术方案为：首先，获取脑核磁图像数据F；其次，通过标准差为脑核磁图像的粗糙性度量的高斯滤波进行自适应平滑滤波预处理；再次，对预处理后的脑核磁图像进行灰度直方图统计，并根据灰度直方图的峰值设定脑部组织的灰质、白质、脑脊液和背景的三个初始分割阈值(t1,t2,t3)；最后，将脑核磁图像中三个目标组织和背景的四类间方差σ2(t1,t2,t3)作为混合蛙跳算法的适应度函数寻找三个最优分割阈值并输出分割后的二值化图像。本发明的有益效果为：降低了噪声对脑核磁图像分割的影响，提高了对脑核磁图像中三个目标组织的分割精度，对脑核磁图像智能辅助分割和诊断具有较强的应用价值。
一种基于滤波高维脑核磁图像阈值分割方法

[发明专利]一种用于宫颈癌数据分类的粗糙图卷积方法-CN202110405276.8有效
发明人：丁卫平;潘柏儒;李铭;孙颖;黄嘉爽;鞠恒荣;秦廷桢;沈鑫杰;冯志豪;程纯;曹金鑫 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于宫颈癌数据分类的粗糙图卷积方法，要从宫颈癌数据中获得宫颈癌病变细胞信息的数据集合及其决策分类；计算宫颈癌数据中决策属性的依赖度，约简子集的属性重要度；按照约简子集的重要度排序选择可以得到宫颈癌数据中病理特征约简子集R；将经过粗糙集处理后的宫颈数据集转换成拓扑图的形式，作为神经网络的输入；利用神经网络采取一阶切比雪夫ChebNet的方法进行图卷积，用半监督方法进行节点分类，所得到的结果经过可视化后可求出宫颈癌数据中数据所属的类。本发明能够有效提高对宫颈癌数据进行分类的效率和精度，对宫颈癌数据计算机智能辅助分类具有较强的应用价值。
一种用于宫颈癌数据分类粗糙图卷方法

[发明专利]一种固相萃取填料、固相萃取小柱及其制备方法和应用-CN201811477020.2有效
发明人：蔡美强;金米聪;宋志军;徐晓杰;连广浒;沈鑫杰;毛佳琪;魏宗苏;施跃锦;温玉婷 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： B01J20/285 文献下载
摘要：本发明提供一种固相萃取填料、固相萃取小柱及其制备方法和应用，本发明制得的敌草快分子印迹聚合物可以作为吸附剂用于固相萃取与液相色谱联用，本发明制备的固相萃取小柱能够富集敌草快，并且具有较高的富集效率，适于水中痕量敌草快的富集净化，具有良好的经济和环境效益。
一种萃取填料小柱及其制备方法应用

[外观设计]单相导轨式电能表表壳（KT41-11011）-CN202230657323.3有效
发明人： 沈鑫杰 -专利权人：浙江永泰隆电子股份有限公司
申请日： 2022-10-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： 10-07 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：单相导轨式电能表表壳（KT41‑11011）。2.本外观设计产品的用途：用于计量某一段时间内负载消耗电能多少的仪表的表壳。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
单相导轨电能表表壳 kt41 11011

[发明专利]一种迷走神经刺激装置和刺激参数优化方法-CN202211378910.4在审
发明人：陈翔;张路;赵娇;沈鑫杰;李津;金华;韩克 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： A61N1/362 文献下载
摘要：本发明提供一种迷走神经刺激装置和刺激参数优化方法，其中装置包括程控仪和脉冲发生器；脉冲发生器与程控仪通过无线交互连接，用于将程控仪发送的程控指令转化为快速起搏脉冲序列或迷走神经刺激脉冲序列；脉冲发生器通过电极接口分别连接迷走神经刺激电极、右室光电容积波复合电极和右室起搏电极；迷走神经刺激电极用于根据迷走神经刺激脉冲序列产生第一电刺激；右室光电容积波复合电极用于获取设置位置处的光电容积波数据；右室起搏电极用于根据快速起搏脉冲序列产生第二电刺激，并采集第一电刺激期间的腔内心电图数据；脉冲发生器用于根据光电容积波数据得到心血管生理参数数据，根据腔内心电图数据得到心率检测数据，并通过无线发送给程控仪。
一种迷走神经刺激装置参数优化方法

[发明专利]基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法-CN202110845531.0有效
发明人：丁卫平;耿宇;鞠恒荣;黄嘉爽;程纯;孙颖;张毅;李铭;秦廷桢;沈鑫杰;王海鹏 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法，读取大规模基因位点数据并做归一化处理，并对大规模基因位点进行数据分析；利用轮廓系数和PCA降维可视化相结合方式，选取最佳K值，调整信息粒化的模型；其次，使用启发式约简算法分别实现基于簇心距离自适应邻域半径的多粒度属性约简基于属性包含度的邻域半径的多粒度属性约简，并采用SVM支持向量机机器学习分类算法对乳腺癌基因大数据进行分类和预测。本发明的有益效果是：调整惩罚项使模型在乳腺癌基因分类具有较高的准确率和召回率，去除大规模数据中冗余属性，提高了计算效率，利用样本之间的支持信息，提升了乳腺癌数据分类的效率和精度。
基于双重自适应邻域半径粒度乳腺癌基因分类方法

[发明专利]一种面向大数据眼底图像的并行超像素Spark聚类方法-CN202210630121.9在审
发明人：丁卫平;王海鹏;冯志豪;沈鑫杰;曹金鑫;程纯;秦廷桢;侯涛;邹志丹;高自强;薛皓文 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理分析技术领域，具体涉及一种面向大数据眼底图像的并行超像素Spark聚类方法。步骤包括：S10、系统首先获取用户上传的大数据眼底图像，将请求信息发送至诊断系统，并调用后台Java程序和Python代码；S20、调用基于Spark平台的超像素FCM加速聚类算法，对眼底图像进行超像素处理；S30、通过Spark框架进行分布式计算，用超像素块的均值像素颜色特征进行编码并转化为弹性分布性数据集RDD，将RDD划分到各节点，各节点进行FCM隶属度计算后汇总，再分区进行聚类中心更新计算，直至算法收敛；S40、输出FCM聚类的结果并保存眼底图像聚类结果；S50、将大量眼底图像数据同时运行结果存储至数据库MySQL中，等待前端请求查看时，将指定眼底图像聚类结果反馈至系统用户。
一种面向数据眼底图像并行像素 spark 方法

[发明专利]用于视网膜血管不确定边界精准分割的三支U-Net方法-CN202210632508.8在审
发明人：丁卫平;孙颖;侯涛;沈鑫杰;鞠恒荣;黄嘉爽;王海鹏;秦廷桢;耿宇;李铭;薛皓文;王钟一 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学信息智能处理技术领域，尤其涉及用于视网膜血管不确定边界精准分割的三支U‑Net方法。本发明利用数学形态学的膨胀和腐蚀算子对血管边界标签不确定性进行描述，基于膨胀和腐蚀算子分别构建不确定边界的上界和下界，得到血管边界的极大值和极小值，将带有不确定信息的边界映射到一个范围之内；将边界的不确定性表示与损失函数相结合并设计三支损失函数；利用三支损失函数的总损失，采用随机梯度下降算法训练网络参数；设计并实现具有眼底数据采集、视网膜血管智能精准分割以及辅助诊断功能的视网膜血管智能分割辅助诊断应用系统。本发明可以显著提升视网膜血管不确定边界分割的准确率，为患者提供个性化医疗服务。
用于视网膜血管不确定边界精准分割 net 方法

[发明专利]一种用于慢性肾病病历分类的粗糙证据粒球Spark方法-CN202210630111.5在审
发明人：丁卫平;李铭;陈嘉懿;孙颖;沈鑫杰;秦廷桢;鞠恒荣;黄嘉爽;王海鹏;高自强;董佳俊 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及到医学信息智能处理领域，具体涉及一种用于慢性肾病病历分类的粗糙证据粒球Spark方法。首先在主节点上读取慢性肾病病历数据，并将该数据集划分为训练集和测试集；接着在子节点上将训练子集样本并行划分生成多个粗糙证据粒球；然后利用基于粗糙证据粒球的Spark并行病理属性约简方法来获得训练子集的病理属性约简子集，并更新所有训练子集和测试集的病理属性集；最后通过Spark并行化的粗糙证据粒球邻域分类方法获得测试集样本的预测类别标签结果。本发明可以有效地去除大规模慢性肾脏病历数据中冗余的病理属性，并利用粗糙证据减少冗余样本和异常样本对决策过程的影响，从而提升了大规模慢性肾脏病历数据的分类精度和计算效率。
一种用于慢性肾病病历分类粗糙证据 spark 方法

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