公开(公告)号：CN112233789A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011083295.5

申请日：2020-10-12

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王伟 ,  浦一雯 ,  阮文翰 ,  武聪 ,  袁丽娜 ,  张志莹

IPC: G16H50/20 ,  G06T7/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种区域特征融合的高血压视网膜病变分类方法，该算法提出两个阶段模型，分别为局部动静脉交叉压迫分类模型和整体高血压视网膜病变分类模型，目的将局部特征动静脉交叉压迫分类模型与整体高血压视网膜病变分类模型融合来增强高血压视网膜病变分类效果，其中动静脉交叉压迫图像块是经过血管分割、动静脉分类、交叉点检测等方法从高血压视网膜病变眼底图像中提取得到。该方法可以帮助医生尽早识别高血压视网膜病变，对高血压患者进行尽早诊断与治疗，采用神经网络可以适应海量数据，克服患者数量增多所引起的误诊、漏诊和医学水平不均衡的弊端，减轻医生负担，节省医生的宝贵时间，大大提高医生的工作效率。

公开(公告)号：CN113535902A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110787242.X

申请日：2021-07-13

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王伟 ,  阮文翰 ,  武聪 ,  吕明海

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 神经网络对话生成模型的发展促进了短文本对话建模的研究。对经过清洗的大规模高质量中文会话数据集(large‑scale cleaned Chinese conversation dataset，LCCC)，预训练的中文对话模型在生成更符合汉语规范的高质量回复话语，但是泛化能力降低，导致在微调过程中评价指标偏低。针对此问题，利用生成对抗网络在自然语言处理处理任务中提高模型泛化能力的方法，提出一种融合对抗训练的中文GPT对话模型，首先在微调的过程中使用投影梯度下降的训练方法，提高了模型的泛化能力，然后使用Facal损失函数加快训练速度。

公开(公告)号：CN112163080A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202011083309.3

申请日：2020-10-12

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王伟 ,  阮文翰 ,  齐庆杰 ,  孟祥福 ,  张宵燕 ,  张志莹

IPC: G06F16/332 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 针对人机对话中不能对多轮情绪语义进行准确分析而造成回答不准确的问题，通过对Transformer即多头注意力机制进行改进，提出一种基于多轮情绪分析的生成式对话模型。考虑编码端的多轮对话的情绪，在解码端嵌入情绪向量。在解码开始时，依据第一个情绪向量能以很大概率生成第一个符合当前的语境的词，之后每一个词都嵌入这个向量来限制语境。为防止生成像“我不知道”，“呵呵”等万能词，将输出函数进行基于Maximum Mutual Information(MMI)的优化。