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公开(公告)号：CN112837743B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110169907.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 东北大学
IPC: G16B15/30 , G06F18/2135 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的药物重定位方法，涉及机器学习技术领域。该方法选取多种药物作为样本，并获取每种药物的适应症；再选取多种靶点蛋白数据作为药物样本特征，并利用基于机器学习的数据降维算法将药物—靶点蛋白向量进行数据降维；利用相关性分析算法，选取每种药物的多种理化特征；然后将经过降维后的药物—靶点蛋白向量特征和药物理化特征一并作为药物分子的特征，以药物的适应症作为标签，构建药物疗效数据集，建立三种梯度提升树，并使用药物疗效数据集中的数据对三种梯度提升树进行训练；融合三种提升树建立药物疗效的预测模型，并利用Kflod算法，对N药物的疗效进行多轮预测，最终预测出m种对某疾病治疗有效的药物。
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公开(公告)号：CN110675849B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910868054.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法。首先通过建立Bossa Nova风格音乐节奏的推理模型并进行优化，然后建立音乐节奏的先验知识库，生成带有音乐节奏先验知识库的音乐节奏推理模型，最后采用VE算法对音乐节奏进行推理，通过递归的方式来生成条件概率表的信息，根据得到的条件概率表的信息，选取概率最高的条件，按照BN参数配置表的信息得到Bossa Nova风格的音乐节奏。结果证明本发明提供的技术方案可以通过较少的先验音乐的输入，有效提高了音乐节奏的生成效率，快速生成Bossa Nova风格的音乐节奏，并且得到的Bossa Nova风格的音乐节奏较为准确。
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公开(公告)号：CN112786104A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110149674.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的药物疗效影响因子挖掘方法，涉及机器学习技术领域。该方法首先获取多种药物数据，针对某种疾病构造影响因子空间，其中包括可治疗该疾病的药物以及不可治疗该疾病的药物，并对影响因子空间内的数据进行预处理；然后基于统计学指标计算影响因子空间的每个影响因子与药效之间的相关系数；并建立机器学习的树模型计算各个影响因子与药效之间的相关系数；最后针对不同相关系数所对应的影响因子分别从大到小排序，并按照百分占比进行权重标识，再将对应影响因子的权重相加，最终选择排行前n的影响因子。该方法能够考虑到影响药效的多种影响因素，范围较广，得到的结果有较高的可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110504027A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910767278.4
申请日：2019-08-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的X-Ray胸片肺炎智能诊断系统与方法，属于医学图像分类技术领域，该系统包括用户登录与注册模块、图片格式转换模块和肺炎预测模块，运用B/S架构，将系统分成四层，分别为平台层、支撑层、服务层和应用层。用户安装过程简单，减轻对本地环境的依赖。通过友好的界面以及围绕实际需求而设计的系统模块，可以使得本系统和其他系统进行功能上的融合。基于深度学习的X-Ray胸片肺炎智能诊断方法通过数据增强迁移学习以及对网络结构进行改进等手段加快了模型训练的收敛速度，提高了肺炎识别的准确率以及模型的泛化能力。本发明的系统与方法可以大大减轻了人工阅片给医生带来的困扰。
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公开(公告)号：CN110503262A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910776947.4
申请日：2019-08-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于带有释放时间的环路公交调度优化方法。采用FCFS原则和SPT原则相结合的方法对所有环路公交车中未运行的班次进行排序并选择空闲车辆去运行；然后选择未开启状态的车辆为待运行车辆去执行待运行班次，并当待运行车辆在完成待运行的班次或者因为等待某事件发生而不能继续运行时才标记为空闲车辆，将待运行的班次在运行完之后标记为已运行状态；其次判断所有的班次是否全部被安排在运行状态；最后公交车控制系统输出所有已开启的车辆数，此次环路公交系统的调度结束。本发明采用FCFS和SPT相结合的方法有效解决了环路公交车排班的问题，有利于公司进行班次排班、车辆调度、节约运营成本等，该发明具有相当的适用价值。
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公开(公告)号：CN112786104B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110149674.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的药物疗效影响因子挖掘方法，涉及机器学习技术领域。该方法首先获取多种药物数据，针对某种疾病构造影响因子空间，其中包括可治疗该疾病的药物以及不可治疗该疾病的药物，并对影响因子空间内的数据进行预处理；然后基于统计学指标计算影响因子空间的每个影响因子与药效之间的相关系数；并建立机器学习的树模型计算各个影响因子与药效之间的相关系数；最后针对不同相关系数所对应的影响因子分别从大到小排序，并按照百分占比进行权重标识，再将对应影响因子的权重相加，最终选择排行前n的影响因子。该方法能够考虑到影响药效的多种影响因素，范围较广，得到的结果有较高的可信度。
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公开(公告)号：CN110675849A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910868054.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法。首先通过建立Bossa Nova风格音乐节奏的推理模型并进行优化，然后建立音乐节奏的先验知识库，生成带有音乐节奏先验知识库的音乐节奏推理模型，最后采用VE算法对音乐节奏进行推理，通过递归的方式来生成条件概率表的信息，根据得到的条件概率表的信息，选取概率最高的条件，按照BN参数配置表的信息得到Bossa Nova风格的音乐节奏。结果证明本发明提供的技术方案可以通过较少的先验音乐的输入，有效提高了音乐节奏的生成效率，快速生成Bossa Nova风格的音乐节奏，并且得到的Bossa Nova风格的音乐节奏较为准确。
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公开(公告)号：CN112837743A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110169907.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的药物重定位方法，涉及机器学习技术领域。该方法选取多种药物作为样本，并获取每种药物的适应症；再选取多种靶点蛋白数据作为药物样本特征，并利用基于机器学习的数据降维算法将药物—靶点蛋白向量进行数据降维；利用相关性分析算法，选取每种药物的多种理化特征；然后将经过降维后的药物—靶点蛋白向量特征和药物理化特征一并作为药物分子的特征，以药物的适应症作为标签，构建药物疗效数据集，建立三种梯度提升树，并使用药物疗效数据集中的数据对三种梯度提升树进行训练；融合三种提升树建立药物疗效的预测模型，并利用Kflod算法，对N药物的疗效进行多轮预测，最终预测出m种对某疾病治疗有效的药物。
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