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公开(公告)号：CN116151493B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310443476.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F17/00 , G06Q10/04 , G08G1/01 , G06Q50/30 , G06F18/2321 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于头部效应和循环神经网络的交通拥堵预测方法和装置，属于交通预测领域，包括：获取车辆轨迹点序列数据并依次进行清洗和路网匹配得到有效轨迹点序列数据；基于有效轨迹点序列数据构建节点表示轨迹点对应访问行为、连边表示行为间关系强度的原始行为图；基于头部效应在有效轨迹点序列数据中挖掘真实意图轨迹数据，基于真实意图轨迹数据对原始行为图进行意图增强，得到意图增强行为图；对意图增强行为图进行嵌入表示得到嵌入向量；采用门控循环神经网络根据嵌入向量预测未来时刻轨迹点对应的访问行为后，对访问行为进行密度聚类，根据聚类结果预测交通拥堵情况。该方法和装置通过考虑头部效应以提升交通拥堵的预测准确性。
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公开(公告)号：CN119132401B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411617083.9
申请日：2024-11-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B25/10 , G16B45/00 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的高精度单细胞分类方法和装置，包括：首先，将原始单细胞数据转换为csv格式，并构建表达矩阵以描述基因在不同条件下的表达水平；接着，通过降维和聚类分析初步划分单细胞类别；进一步，结合PPI和GO信息，使用图神经网络方法对基因进行量化表征和分类；然后，构建单细胞数据嵌入模型，通过编码器和解码器提取特征，并通过交叉验证和超参数优化训练模型；最后将模型中编码器的隐藏层作为单细胞的嵌入表达矩阵，该层囊括了原始单细胞表达信息、PPI、GO等多维度数据，可实现包括单细胞精确分类在内的多种下游任务。本发明有助于深入理解基因表达模式，为疾病治疗和药物设计提供数据支持。
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公开(公告)号：CN119132401A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411617083.9
申请日：2024-11-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B25/10 , G16B45/00 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的高精度单细胞分类方法和装置，包括：首先，将原始单细胞数据转换为csv格式，并构建表达矩阵以描述基因在不同条件下的表达水平；接着，通过降维和聚类分析初步划分单细胞类别；进一步，结合PPI和GO信息，使用图神经网络方法对基因进行量化表征和分类；然后，构建单细胞数据嵌入模型，通过编码器和解码器提取特征，并通过交叉验证和超参数优化训练模型；最后将模型中编码器的隐藏层作为单细胞的嵌入表达矩阵，该层囊括了原始单细胞表达信息、PPI、GO等多维度数据，可实现包括单细胞精确分类在内的多种下游任务。本发明有助于深入理解基因表达模式，为疾病治疗和药物设计提供数据支持。
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公开(公告)号：CN116151493A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310443476.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G06Q50/30 , G06F18/2321 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于头部效应和循环神经网络的交通拥堵预测方法和装置，属于交通预测领域，包括：获取车辆轨迹点序列数据并依次进行清洗和路网匹配得到有效轨迹点序列数据；基于有效轨迹点序列数据构建节点表示轨迹点对应访问行为、连边表示行为间关系强度的原始行为图；基于头部效应在有效轨迹点序列数据中挖掘真实意图轨迹数据，基于真实意图轨迹数据对原始行为图进行意图增强，得到意图增强行为图；对意图增强行为图进行嵌入表示得到嵌入向量；采用门控循环神经网络根据嵌入向量预测未来时刻轨迹点对应的访问行为后，对访问行为进行密度聚类，根据聚类结果预测交通拥堵情况。该方法和装置通过考虑头部效应以提升交通拥堵的预测准确性。
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