[发明专利]一种基于粗糙集优化的脑转移瘤预后指标约简及分类方法有效
| 申请号： | 202010383928.8 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111582370B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 杨杰;王东;张显;杨泮;刘福禄;庞正刚;胡昌荣 | 申请（专利权）人： | 重庆工贸职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/006 |
| 代理公司： | 成都明涛智创专利代理有限公司 51289 | 代理人： | 丁国勇 |
| 地址： | 408000 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于粗糙集优化的脑转移瘤预后指标约简及分类方法。步骤如下：A数据收集与清洗，获取脑转移瘤患者临床病例数据，过滤预后指标相关信息；选取相关预后指标作为条件属性，选取每个病例对应的肿瘤良恶性作为决策属性形成决策表；B根据A中约简形成的决策表，采用动态群优化算法搜索决策空间中，条件属性数量最少，条件属性相对于标签类别依赖度最大，条件属性间相关度最小的约简属性集合；C将步骤B中约简的脑转移瘤预后指标集合进行分类。本发明在获得的脑转移瘤临床数据的基础上，无需通过人工约简筛选诊断，直接通过算法约简和分类，以获得和约简前同样甚至高于约简前的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粗糙 优化 转移 预后 指标 分类 方法 | ||
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- 本发明提供一种强化主题注意力机制的移动应用分类方法，所述方法包括：首先利用LSA模型对移动应用内容文本进行全局主题建模，再通过BiLSTM模型对内容文本进行局部隐藏表征；其次，针对富含全局主题信息与局部语义信息的移动应用内容表征文本，引入注意力机制区分不同单词的贡献度，计算其权重值；然后，通过一个全连接层，使用softmax激活函数完成对移动应用的分类与预测。实验结果证明，本发明的方法确实能够提高移动应用分类的准确率，更有助于用户选择合适自己的移动应用。
- 基于动态构图的半监督分类方法-201911131232.X
- 马君亮;肖冰;敬欣怡;何聚厚;汪西莉 - 陕西师范大学
- 2019-11-20 - 2023-10-27 - G06F18/241
- 本公开涉及一种基于动态构图的半监督分类的方法，包括：S100、准备数据集；S200、在步骤S100准备的数据集上使用动态近邻DNN方法进行选边，得到邻接矩阵A；S300、对步骤S200中生成的邻接矩阵A使用ADW方法计算节点间的相似概率，得到亲和矩阵M；S400、根据步骤S300得到的亲和矩阵M进行标签传播得到最终的分类结果。本公开提出的分类方法能够捕捉数据的分布，在数据稠密区域连接更多的边，在数据稀疏区域连接较少的边，可以更好地反映数据的疏密程度，因此具有更好的分类效果。
- 一种压裂用防乳化剂的制备方法及其系统-202310941663.2
- 张雷;李巧丽;王建梅 - 克拉玛依市紫光技术有限公司
- 2023-07-28 - 2023-10-27 - G06F18/241
- 本发明公开了一种压裂用防乳化剂的制备方法及其系统，其将酚胺醛树脂和过硫酸钾加热至预定温度以得到第一混合溶液；将环氧乙烷与所述第一混合溶液进行充分反应以得到第一干剂；将所述第一干剂降温后加入乙二醇丁醚以得到组分A；将二氯丙醇和所述过硫酸钾加热至预定温度以得到第二混合溶液；将所述环氧乙烷与所述第二混合溶液进行充分反应以得到第二干剂；将所述第二干剂降温后加入所述乙二醇丁醚以得到组分B；以及，将所述组分A和所述组分B进行均匀混合以得到压裂用防乳化剂。这样，可以确保防乳化剂的制备质量和性能，同时保证防乳化剂的稳定性和可靠性。
- 专利分类
