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[发明专利]形状对应方法及装置-CN201310695802.4有效
发明人：汪云海;吴子朝;刘新国;黄惠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-12-17 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种形状对应方法，包括以下步骤构造待对应形状的排列相似矩阵和特征相似矩阵；根据所述排列相似矩阵和特征相似矩阵构建联合相似矩阵；对所述联合相似矩阵进行谱分解，得到联合谱嵌入坐标；根据所述联合谱嵌入坐标对所述待对应形状作形状对应上述形状对应方法及装置，由排列相似矩阵和特征相似矩阵构建联合相似矩阵，根据联合相似矩阵进行谱分解，得到联合谱嵌入坐标，再根据联合谱嵌入坐标作形状对应，不需要对谱坐标作对齐操作，计算量小，效率高。
形状对应方法装置

[发明专利]一种图像聚类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110796021.9有效
发明人：周郭许;陈岱;邱育宁 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像聚类方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取图像数据；构建图像数据的初始数据相似矩阵；基于初始数据相似矩阵和因子矩阵生成优化相似矩阵；采用图像数据、因子矩阵、初始数据相似矩阵和优化相似矩阵生成误差函数；优化误差函数，得到最小误差函数值和优化参数；判断最小误差函数值是否满足预设迭代终止条件；当最小误差函数值不满足预设迭代终止条件时，采用优化参数更新因子矩阵、优化相似矩阵，并返回采用图像数据、因子矩阵、初始数据相似矩阵和优化相似矩阵生成误差函数的步骤；当最小误差函数值满足预设迭代终止条件时，输出优化参数；对优化参数进行聚类，得到图像聚类信息。
一种图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于最小二乘法的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202311050748.8在审
发明人：汤永;王珊;刘建超;李顺飞;刘丽华 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于最小二乘法的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用频谱偏移法处理整合相似矩阵得到对应的核矩阵；S6.使用双拉普拉斯正则化最小二乘法构造损失函数，求解得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到预测结果。本发明能有效整合各相似矩阵信息，准确地筛选出有效抗病毒药物。
基于最小二乘法抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]一种多尺度的图像分割方法-CN201610886869.X有效
发明人：伍星;王森;柳小勤;刘韬;张印辉;蔡正;刘畅;伞红军 -专利权人：昆明理工大学;上海华阳检测仪器有限公司
申请日： 2016-10-11 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明首先利用反对称双正交小波变换的半重构算法对待测图像的多个尺度进行边缘轮廓提取，并结合各尺度的强度和位置特征直接构建各个尺度的相似矩阵；其次对各个尺度的相似矩阵进行矩阵降采样获得各个尺度的归一化相似矩阵和降采样相似矩阵；然后构建多尺度归一化相似矩阵、降采样多尺度相似矩阵和跨尺度约束矩阵；最后利用归一化割方法实现降采样特征向量求解，并利用上采样的乘法运算和离散化处理得到最终结果。本发明分割结果的边缘更加准确；构建相似矩阵的复杂度和运算时间有效降低。
一种尺度图像分割方法

[发明专利]一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质-CN202210640089.2在审
发明人：朱培灿;侯鑫;高超;刘洋;赵银平;王震 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：无监督特征选择方法具体包括：获取n个目标对象中每个目标对象的初始特征数据，确定任意两个目标对象的第一相似度，构建第一相似矩阵；基于第一相似矩阵构建第二相似矩阵，对第二相似矩阵进行迭代学习得到目标相似矩阵以及相应的目标投影矩阵，根据初始特征数据和目标投影矩阵确定目标特征数据。本发明将相似矩阵的构造和特征选择两个过程整合到一个统一的框架中，可以得到最优的相似矩阵。
一种监督特征选择方法装置设备存储介质

[发明专利]一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法-CN201611076255.1有效
发明人：魏笔凡;郭朝彤;刘均;郑庆华;吴蓓;郑元浩;石磊;吴科炜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法，目的在于，利用短文本中出现的每一个词语计算短文本间的相似度，使相似度的值计算的更加准确，所采用的技术方案为：1)把若干短文本表示成若干个矩阵，用相应的词向量依次替换文本中的每个单词，得到一个有序的向量序列，视为一个矩阵；2)对两个表示目标短文本的矩阵生成其相似矩阵；通过对词向量之间的余弦相似度进行排列，得到其相似矩阵；3)把相似矩阵的行和列平铺成相同维度；4)把相似矩阵降维成一个值作为相似度；对于所有同维度的相似矩阵，通过深度卷积神经网络对相似矩阵进行训练降维，再通过多层感知机计算相似程度，来代表相似度的值。
一种通过深度卷积神经网络进行文本相似计算方法

[发明专利]基于超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202310910294.0在审
发明人：汤永;王珊;李顺飞;刘建超;刘丽华;高笠雄 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供了基于超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用频谱偏移法处理整合相似度矩阵，得到对应的核矩阵；S6.使用基于超图学习的对偶最小二乘法构造损失函数，迭代求解得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于所述病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。
基于超图学习抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]一种基于共享近邻的权重自更新多视角谱聚类方法-CN202010225440.2有效
发明人：宋艳;殷俊 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共享近邻的权重自更新多视角谱聚类方法，该方法包括：步骤1：输入多个视角的数据集，根据共享近邻的自适应高斯核函数计算出各个视角的相似矩阵；步骤2：根据拉普拉斯矩阵秩约束理论对各个视角的相似矩阵的簇结构进一步优化各个视角的相似矩阵；步骤3：根据权重自更新多视角谱聚类模型计算出全局拉普拉斯矩阵；步骤4：根据所得到的全局拉普拉斯矩阵，计算出全局相似矩阵，由此得到一个具有多个联通分支的全局相似矩阵，从而得到最终的多个簇。本发明能够提高谱聚类算法中相似矩阵构造的准确性，并减少在相似矩阵构造阶段所花费的计算时间，同时进一步优化多视角数据融合模型。
一种基于共享近邻权重更新视角谱聚类方法

[发明专利]基于模糊学习的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202310910322.9有效
发明人：汤永;王珊;李顺飞;刘建超;刘丽华;高笠雄 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16C20/40 文献下载
摘要：本发明提供了基于模糊学习的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.基于前述整合相似矩阵计算病毒的模糊隶属度及药物的模糊隶属度；S6.使用模糊最小二乘支持向量机构造损失函数，求解得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于所述病毒‑药物预测得分矩阵，筛选排序后得到最终预测结果。
基于模糊学习抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]基于矩阵补全的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202310418206.5有效
发明人：王珊;汤永;李顺飞;刘建超;刘丽华 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供了基于矩阵补全的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用非负矩阵分解的矩阵补全方法，构造损失函数；S6.求解损失函数，得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于所述病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。
基于矩阵抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]基于非负矩阵的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202311050752.4在审
发明人：王珊;李顺飞;刘建超;汤永;刘丽华 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于非负矩阵的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.基于图正则化非负矩阵分解，构造损失函数；S6.求解损失函数，得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于所述病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。
基于矩阵抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]一种基于特征融合的合作缓存方法-CN201710693249.9有效
发明人：王源;江昊;吴静;周建国;胡芷毅;张毅 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-08-14 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的合作缓存方法，利用移动互联网的基站数据集，获得用户的内容相似矩阵和位置相似矩阵，所述用户记录包括单个用户在不同时间分别访问的基站和上网内容；对内容相似矩阵和位置相似矩阵进行融合，得到融合后的相似矩阵；利用融合后的相似矩阵对用户进行聚类，得到用户的类别关系；将用户类别关系映射到基站，得到基站的合作关系；根据得到的基站的合作关系，计算基站的缓存策略。
一种基于特征融合合作缓存方法

[发明专利]基于联合投影的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质-CN202310418161.1有效
发明人：汤永;王珊;李顺飞;刘建超;刘丽华 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供了基于联合投影的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括如下步骤：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用稀疏正则化联合投影方法，构造损失函数；S6.求解损失函数，得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。
基于联合投影抗病毒药物筛选方法系统存储介质

[发明专利]基于超图矩阵三分解的抗病毒药物筛选方法及系统-CN202311050747.3在审
发明人：汤永;王珊;刘建超;李顺飞;刘丽华 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于超图矩阵三分解的抗病毒药物筛选方法及系统，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用频谱偏移法，得到病毒核矩阵和药物核矩阵；S6.使用基于超图学习的矩阵三分解构造损失函数，求解得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。
基于超图矩阵分解抗病毒药物筛选方法系统

[发明专利]一种LncRNA和疾病关联关系的高效预测方法-CN202110715473.X在审
发明人：邝祝芳;段涛;汪茄琪 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2021-06-27 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：LncRNA和疾病关联关系的高效预测方法，主要包括以下步骤：1、根据公共数据库lncRNADisease下载lncRNA和疾病相关联的数据集，得到lncRNA集合与疾病集合以及lncRNA‑疾病的关联矩阵A；2、计算疾病之间的语义相似性矩阵SS、lncRNA之间的功能相似矩阵FS，计算lncRNA和疾病的高斯相互作用属性核相似矩阵KL、KD；3、根据FS、KL构建lncRNA相似矩阵SL，根据SS、KD构建疾病相似矩阵SD；4、将lncRNA的关联矩阵A、lncRNA的相似矩阵SL、疾病的相似矩阵SD整合，构建全局异构网络的邻接矩阵U，采用MetaGraph2vec对每个节点进行特征学习，得到每个节点的特征表示
一种 lncrna 疾病关联关系高效预测方法

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