公开(公告)号：CN119386311A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411824318.1

申请日：2024-12-12

Applicant: 吉林大学第一医院

Inventor： 陈雷 ,  杨馥宁 ,  邰建东

IPC: A61M3/02

Abstract: 本发明涉及肛周冲洗技术领域，具体地说，涉及一种按压式的肛周冲洗装置。其包括支撑框架，所述支撑框架顶部滑动设有缓冲坐垫，所述支撑框架底部连通设有冲洗架，且所述冲洗架内部嵌设有喷头，所述冲洗架底部设有冲洗组件，所述冲洗组件用于缓冲坐垫向下滑动时，阻隔清洗液流出，所述连接框架内部设有引导组件，所述引导组件用于在所述出水管与所述出水口重合连通排水时，呈倾斜状导流冲洗液。通过冲洗组件的设计，在患者坐在缓冲坐垫上时，支撑滑动框架能自动向下滑动，使出水管与出水口错开，有效防止了冲洗液流出，避免了废水四溢弄湿患者鞋袜的问题，极大地减轻了患者的身体负担，为患者提供了更加舒适的使用体验。

公开(公告)号：CN115712808A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211271763.0

申请日：2022-10-18

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  张兴亮 ,  宋丹丹 ,  王恩 ,  徐原博 ,  刘文彬

IPC: G06F17/18 ,  G06F30/20 ,  G08G1/01 ,  G06F119/12

Abstract: 本发明公开了一种基于BPR函数模型的城市道路交通时间的计算方法及其系统。将城市道路通行分为非拥堵路段和拥堵路段；根据非拥堵路段，对BPR函数的参数进行修改，获取非拥堵路段的交通通行时间；根据车辆轨迹数据，通过轨迹跟踪的方式标记车辆停留点；基于轨迹跟踪方法，提取道路速度值，获得拥堵路段的交通通行时间；将非拥堵路段的交通通行时间与拥堵路段的交通通行时间累加，得出改造型BPR函数模型，计算得出城市道路交通通行时间；对得到的城市道路交通通行时间，进行仿真计算，已验证改造型BPR函数模型的效果。用以解决现有的BPR模型未考虑拥堵情况的复杂情形，适用于高速公路连续流，不适用于考虑拥堵排队等待情况下的复杂城市公路网规划网。

公开(公告)号：CN119180052A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411230955.6

申请日：2024-09-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王恩 ,  李兰心 ,  杜昊 ,  邓琦 ,  杨馥宁 ,  刘文彬

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/0455

Abstract: 本申请公开了一种数据混淆方法、装置、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域，该方法包括：根据用户在当前时刻在预设位置获取的数据以及用户在多个历史时刻在所有位置获取的数据，得到用户在当前时刻的矩阵以及用户在历史时刻的矩阵；将两个矩阵输入预测模型得到当前时刻的完整矩阵以及相似度矩阵；根据相似度矩阵计算重要性矩阵；根据完整矩阵计算关系矩阵；根据重要性矩阵计算混淆概率矩阵；根据混淆概率矩阵对预设位置进行混淆得到混淆位置集合；根据关系矩阵对用户在当前时刻的矩阵中混淆后的位置对应的数据进行混淆，得到混淆后的矩阵，本申请既能保护用户位置隐私又能保证数据可用性。

公开(公告)号：CN118734927A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410832900.6

申请日：2024-06-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  杜海辉 ,  张兴亮

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/042 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0464 ,  G06F16/9536 ,  H04L67/55

Abstract: 本发明涉及用户推荐技术领域，尤其涉及一种基于自监督学习的类别增强方法。其包括：步骤S1、获取可学习的初始用户嵌入向量和初始项目嵌入向量，所述初始用户嵌入向量和初始项目嵌入向量使用类别信息进行更新；步骤S2、将所述用户‑项目交互图输入到预先训练过的图神经网络中的邻域聚合模块进行处理；步骤S3、获得最终的用户表示向量和项目表示向量；步骤S4、内积表示用户u对项目i的预测得分。本发明旨在通过利用类别信息和自监督学习的方法，提高模型对于长尾项目的识别和推荐能力，以克服数据稀疏所带来的挑战，还使用一种多任务训练策略，同时优化主推荐任务和辅助的对比学习任务。提升了用户和物品表示的质量。

公开(公告)号：CN118052611A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410158895.5

申请日：2024-02-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  张兴亮 ,  刘畅 ,  潘兴 ,  王子昌

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/25 ,  G06F16/901 ,  G06N3/042 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于时间图协同转换的连续时间顺序推荐方法，涉及推荐系统算法技术领域，本发明通过将物品序列信息与物品交互的时间信息进行整合拼接，能够对未来某一时间点的信息进行预测，而通过将这种时序信息融入到推荐系统当中，比起传统的序列推荐技术，不仅考虑了物品信息对推荐结果的影响，还考虑到了时间信息对推荐结果的影响，实现了对信息的充分利用，也能够提高推荐系统的推荐准确率，同时本发明由于提前进行了数据时间格式转换，再基于推荐系统结果进行进一步的计算，简化了计算过程，大大降低了运算复杂度。

公开(公告)号：CN119560055A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411607313.3

申请日：2024-11-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 吴梦妮 ,  王恩 ,  刘文彬 ,  杨馥宁 ,  徐原博

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请公开了一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品，涉及分子设计领域，该方法包括：根据第一训练集，以第一损失函数最小为目标，采用对比学习对条件transformer模型进行训练，得到生成模型；第一损失函数包括对比损失函数、KL损失函数和最大似然估计函数；根据生成模型得到优化分子，并基于知识蒸馏方法根据优化分子对RNN模型进行训练得到蒸馏模型；根据蒸馏模型采用强化学习方法对智能体模型进行训练得到分子优化模型，所述分子优化模型用于对待优化分子进行优化；所述强化学习方法中的奖励函数包括结合亲和力，本申请可解决曝光偏差的问题，使得最终生成的优化分子符合要求。

公开(公告)号：CN118644044B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411074777.2

申请日：2024-08-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  杜博辉 ,  刘文彬 ,  张兴亮 ,  李彤 ,  郜贺鹏 ,  曾哲

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/47 ,  G06N20/00 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了基于学习和偏好的实时智能订单调度方法，涉及空间众包、任务分配、强化学习和实时匹配技术领域，包括：确定待测城市区域，将待测城市区域进行网格划分，确定司机和可能服务的乘客的位置；基于所述司机和乘客的位置评估偏好值，确定司机偏好列表；基于所述司机偏好列表和乘客偏好列表进行基于学习的匹配，获得匹配结果；基于所述匹配结果重新调整所述偏好值，直到获得最终匹配结果。本发明通过引入一种新的实时、未来导向且平衡双方偏好的任务分配算法，以提高空间众包平台的整体性能和应对能力。

公开(公告)号：CN117891999A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311866136.6

申请日：2023-12-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  张兴亮 ,  王恩 ,  徐原博 ,  刘文彬 ,  刘峙君 ,  姜毅恒

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种基于空间位置与时间跨度的序列推荐方法，涉及序列推荐技术领域，本发明通过TPE模块根据兴趣点之间的时间间隔动态调整兴趣点在序列中的位置，并通过正弦变换生成位置表示，反映兴趣点之间的相对时间接近度，并利用DTW算法的输出来提供更丰富的时间位置信息，这将使时间位置编码器更加敏感于用户行为的时间动态；ISAB模块交替使用位置感知注意力层和前馈网络，将空间－时间间隔缩放后加到注意力机制中，以增加注意力机制对所有兴趣点之间的空间关系的重视程度，且引入多头注意力机制来提高对序列中多样模式的捕捉能力，缓解局部兴趣点之间关注度的不足。

公开(公告)号：CN115720212A

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211410671.6

申请日：2022-11-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨馥宁 ,  张兴亮 ,  杜宇 ,  宋丹丹 ,  王英 ,  徐蕾 ,  宋姗姗

IPC: H04L47/125 ,  H04L47/127 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明属于通信领域，公开了一种基于多源数据融合的网络流量预测及自动优化均衡方法。采集某一城市基站的多源数据，所述多源数据包括站址信息数据、传输网络流量数据、通用网络数据和移动信令；基于多源数据，利用决策融合方法对数据进行融合处理；对融合后的数据，利用循环神经网络算法，建立流量预测模型；利用流量预测模型，对网络流量进行预测；基于网络流量预测数据，利用马尔可夫流量转移方法，建立全局视觉下网络流量均衡模型，对全局视觉下网络流量均衡模型进行训练并验证。用以解决现有技术中的网络配置和管理有很多是依赖人工，网络结构复杂，问题处理依旧依靠人工分析的问题。

公开(公告)号：CN119598123A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411639036.4

申请日：2024-11-18

Applicant: 吉林大学

Inventor： 黄文君 ,  王恩 ,  刘文彬 ,  杨馥宁 ,  徐原博

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请公开了一种稀疏群智感知中的感知区域选择方法、分类方法及装置，涉及数据分类领域，该方法包括获取目标区域内t时刻的稀疏时空数据并进行预处理，得出每一数据缺失子区域对应的特征矩阵；根据每一数据缺失子区域对应的特征矩阵，应用贪婪近似算法从所有数据缺失子区域中选择出各待采集子区域。获取待采集子区域的数据更新分类模型的训练数据集，对分类模型进行重新训练，得出符合性能要求的分类模型。本发明中，提出了一种合理选择感知区域的方法，能够选择出对分类任务更有价值的区域，基于选择出的感知区域采集数据，提高采集数据的代表性(价值)，进而提高了分类模型的分类精度。