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公开(公告)号：CN110705193B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910919319.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻的四位二进制乘法器电路，包括四位元加法器和乘法单元，四位元加法器与乘法单元相连接，乘法单元和四位元加法器均是基于忆阻的；第一乘法单元、第二乘法单元、第三乘法单元和第四乘法单元的一组输入端与第一乘数的四个输入信号相连接，第一乘法单元、第二乘法单元、第三乘法单元和第四乘法单元的另一组输入端依次分别与第二乘数的一个输入信号相连接；第一乘法单元和第二乘法单元的输出端分别与第一四位元加法器的第一输入端和第二输入端相连接。本发明所输出的结果符合四位乘法器实现的逻辑功能，可对输入到电路当中的信号做四位相乘运算，将在未来的信息技术中具有很远大的发展空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110690892B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910919357.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 郑州轻工业学院
IPC: H03K19/20
Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻器的立方根逻辑电路，包括六个输入端S1‑S6和两个输出端Y2、Y1，所述输入端S3、S4、S5通过基于忆阻器的第一通道电路与中间输出端R1相连接，输入端S1‑S6通过基于忆阻器的第二通道电路与中间输出端R2相连接，输入端S1‑S6通过基于忆阻器的第三通道电路与中间输出端R3相连接；输入端S6及中间输出端R1、R2、R3通过基于忆阻器的第四通道电路与输出端Y1相连接，输入端S4、S5、S6通过基于忆阻器的第五通道电路与输出端Y2相连接。本发明的六输入的立方根逻辑电路具有较高的准确性和灵敏度，为设计更复杂大规模逻辑电路操作运算提供了理论基础，促进了人工智能计算机的发展。
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公开(公告)号：CN110705193A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910919319.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻的四位二进制乘法器电路，包括四位元加法器和乘法单元，四位元加法器与乘法单元相连接，乘法单元和四位元加法器均是基于忆阻的；第一乘法单元、第二乘法单元、第三乘法单元和第四乘法单元的一组输入端与第一乘数的四个输入信号相连接，第一乘法单元、第二乘法单元、第三乘法单元和第四乘法单元的另一组输入端依次分别与第二乘数的一个输入信号相连接；第一乘法单元和第二乘法单元的输出端分别与第一四位元加法器的第一输入端和第二输入端相连接。本发明所输出的结果符合四位乘法器实现的逻辑功能，可对输入到电路当中的信号做四位相乘运算，将在未来的信息技术中具有很远大的发展空间。
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公开(公告)号：CN110690892A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910919357.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 郑州轻工业学院
IPC: H03K19/20
Abstract: 本发明提出了一种基于忆阻器的立方根逻辑电路，包括六个输入端S1-S6和两个输出端Y2、Y1，所述输入端S3、S4、S5通过基于忆阻器的第一通道电路与中间输出端R1相连接，输入端S1-S6通过基于忆阻器的第二通道电路与中间输出端R2相连接，输入端S1-S6通过基于忆阻器的第三通道电路与中间输出端R3相连接；输入端S6及中间输出端R1、R2、R3通过基于忆阻器的第四通道电路与输出端Y1相连接，输入端S4、S5、S6通过基于忆阻器的第五通道电路与输出端Y2相连接。本发明的六输入的立方根逻辑电路具有较高的准确性和灵敏度，为设计更复杂大规模逻辑电路操作运算提供了理论基础，促进了人工智能计算机的发展。
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公开(公告)号：CN110853756B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911086327.4
申请日：2019-11-08
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种基于SOM神经网络和SVM的食管癌风险预测方法，其步骤为：首先，采集食管癌患者的M种血液指标信息和生存期信息，作为原始数据集；然后，利用SOM神经网络对M种血液指标进行聚类，得到M种血液指标的聚类结果；再利用COX风险回归模型对聚类结果进行回归验证，得到与食管癌患者生存期显著相关的N种血液指标信息；然后，通过绘制ROC曲线，找到生存期的临界阈值，并划分风险等级；最后，运用遗传算法来优化SVM的参数，选取RBF核函数建立食管癌风险预测模型。本发明通过SOM神经网络聚类和SVM构建模型能够同时找到多个与生存期显著相关的血液指标，并合理、方便、有效地对食管癌的风险等级进行预测。
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公开(公告)号：CN110853756A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911086327.4
申请日：2019-11-08
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种基于SOM神经网络和SVM的食管癌风险预测方法，其步骤为：首先，采集食管癌患者的M种血液指标信息和生存期信息，作为原始数据集；然后，利用SOM神经网络对M种血液指标进行聚类，得到M种血液指标的聚类结果；再利用COX风险回归模型对聚类结果进行回归验证，得到与食管癌患者生存期显著相关的N种血液指标信息；然后，通过绘制ROC曲线，找到生存期的临界阈值，并划分风险等级；最后，运用遗传算法来优化SVM的参数，选取RBF核函数建立食管癌风险预测模型。本发明通过SOM神经网络聚类和SVM构建模型能够同时找到多个与生存期显著相关的血液指标，并合理、方便、有效地对食管癌的风险等级进行预测。
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