-
公开(公告)号：CN110176279A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910470488.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16C20/50
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的先导化合物虚拟筛选方法和装置。方法包括：利用药物靶标及其同源药物靶标的配体样本信息，采用稀疏低秩多任务学习来构建虚拟筛选模型；采用低秩正则化项来学习同源药物靶点与配体分子作用的共同特征；采用稀疏正则化项来学习新药物靶点与配体分子作用的独特特征；利用构建的模型对小样本下的先导化合物的活性进行预测并评价其性能。本发明还提供了实现上述方法相应的装置。采用本发明的方法和装置，可以实现既能提高筛选的效率又能节省时间和巨额的资金花销的目的。同时，本发明应用于药物筛选领域时也能够满足药物靶标配体的生物活性预测的要求。
-
公开(公告)号：CN109948029A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910071846.7
申请日：2019-01-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/953 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了强化学习及深度学习领域的一种基于神经网络自适应的深度哈希图像搜索方法，首先在数据集中对大规模图像进行分类标记，然后通过定义搜索空间，利用循环神经网络抽样得到多组卷积神经网络结构模型，随后分别将抽样得到的卷积神经网络在哈希损失函数的约束下训练并得到mAP值，然后利用传回的mAP值，使用强化学习中的策略梯度方法同时通过反向传播来更新循环神经网络的参数，在达到目标迭代数目后，最后选取了最终的神经网络结构，本发明解决了在大规模图像检索过程中，传统深度哈希方法应用图像分类卷积神经网络而不是适应于深度哈希任务的神经网络所导致的性能欠佳的问题，有效提高了神经网络结构的设计效率，减少了计算开销。
-
公开(公告)号：CN108399316A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810173915.0
申请日：2018-03-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种在药物设计中，基于多任务学习的配体分子特征筛选方法及装置。在基于配体的药物分子虚拟筛选中，对于重要的药物靶标，由于发现的配体分子数量很少，很难构建好的虚拟筛选模型。本方法将使用基于LASSO的多任务学习方法，通过任务与任务之间的相关性，利用鲁棒性选择方法得到配体分子相关特征。配体分子的活性通常与少数子结构有关，本方法将快速找到决定主体和配体相互作用活性的关键因素，解决当任务样本量比较少时，模型构造的问题，发现共同的作用因素和各自独特的作用因素，提高模型的鲁棒性，得到与配体活性相关的子结构，进行有效的特征筛选。
-
公开(公告)号：CN108388656A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810181743.1
申请日：2018-03-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于标记相关性的图片搜索方法，利用图像语义分割的结果进行距离度量学习，并根据示例标记之间的相关性，采用锚点生成方法，得出最优的马氏距离转换矩阵，进而对图片示例进行哈希编码，对比示例编码之间的汉明距离以确定搜索到的近似示例，最终返回含有示例所在的图片。本发明利用了标记之间的相关性，通过对特定示例的搜索代替对图片的搜索，极大地提高了搜索的精确度，解决了传统近似搜索方法不能够定位标记的缺点，并优化了训练锚点时间开销过大的问题。
-
公开(公告)号：CN107577994A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710708646.9
申请日：2017-08-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行人、车辆附属品识别及检索方法。首先对图像中像素点的八个方向进行采样，经量化采样得到纹理信息，并用双交叉编码器编码每像素点上两组十字双交叉的子集，形成总描述符；根据描述符及局部灰度联合分布密度提取局部直方图向量，形成纹理特征；根据提取纹理特征训练得到初始分类器，设定学习次数及精度要求；采用主动学习算法优化分类器，到预设精度要求时停止；最后使用训练完成的多示例多标签分类器进行识别，得到高精度的识别结果。本发明提出的系统具有自适应性强、可信度强、整体性能稳健的优点。在提取图像特征时采用双交叉模式的编码方法，可以实现最大联合熵，使图像信噪比最大化，增大图像鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107291813A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710355297.7
申请日：2017-05-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于语义分割场景的示例搜索方法，以解决对图片区域的近似搜索问题并将相似的区域通过哈希技术映射成相同或相似的二进制编码。为提高搜索效率，从大规模图片示例集中随机选取一部分示例作为抽样示例集来度量示例间的相似性，并在马氏距离度量学习时采用计算特征值方法求解最优解。得到距离度量矩阵后，利用哈希编码技术把原始示例映射成k比特的二进制编码，在搜索图片特定标记的近邻时，搜索该标记对应的示例的近邻，比较示例集中示例和该查询示例的汉明距离，小于给定的阈值认定为近似示例，返回近似示例所在的图片。本发明通过搜索近邻示例代替搜索近邻图片，提高了搜索的精确度，解决了传统近似搜索方法不能够定位标记的缺点。
-
公开(公告)号：CN107256392A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710413642.8
申请日：2017-06-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/00308 , G06K9/6269 , G06K9/6277 , G06K9/6292 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种联合图像、语音的全面情绪识别方法和系统，识别的过程是信息采集装置从输入视频中采集到相应语音、视频信号后，分别传送到对应的情感分类模块，经分类处理后，集成学习训练器分配权重，经加权处理后，输出识别结果，完成识别过程。系统由信息采集装置、情感分类器和集成处理器组成，信息采集装置包括视频采集器和音频采集器；情感分类器包括对采集的视频信息进行情感分类的表情情感分类模块和对采集的音频信息进行情感分类的语音情感分类模块；集成处理器包括加权模块、集成学习训练器。本发明具有情感分类可靠性更高、调整置信度参量灵活、精度高的优点，通过表情语音双向识别，极大程度上模拟了人类情感识别过程。
-
公开(公告)号：CN106777986A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611178270.7
申请日：2016-12-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成方法，首先生成分子结构式图像文件，然后定义配体分子对的配对标记，训练DPSH深度哈希学习模型，最后预测新配体分子的分子指纹。本发明将配体分子结构式转换成图像文件，利用深度哈希算法，优化目标损失函数，自动生成分子指纹。本发明将实现第一个“端到端”的分子指纹生成框架，无需手工提取特征，解决了分子指纹生成方法需要开发者对领域知识有较深了解的难题。本发明从全新的角度提供分子指纹生成的通用框架，为现有分子指纹生成方法的重要补充，将会推动分子指纹在药物筛选中更广泛的应用。
-
公开(公告)号：CN105825511A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610155947.9
申请日：2016-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20081 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图片背景清晰度检测方法，该方法是利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，利用CNN提取的特征有效地将图片按照其背景清晰程度进行分类；同时利用迁移学习的方法，用拥有大量已知标记的ImageNet图片集进行预训练，解决了样本图片集中已知背景清晰度值图片较少的缺陷，从而获得较好的CNN参数；进一步利用少量的已知背景清晰度值的样本图片，对参数进行调整，使CNN参数适应待检测图片集；得到调整好的CNN参数就可以进行待检测图片的背景清晰度检测。本发明的检测方法，使得背景清晰度检测能够达到高度的精确性。
-
公开(公告)号：CN105550208A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510872820.4
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30321 , G06F17/3033 , G06F17/30536 , G06F17/30575
Abstract: 本发明公开一种基于谱哈希的相似性存储设计方法，利用谱哈希方法与数据映射算法相结合，快速地将不同种类的高维数据映射到基于分布式哈希表的分布式节点空间。通过将哈希表分布在Chord环上构建，同时利用设计的新型数据映射算法将相应的哈希桶映射到Chord环上，从而保证了两个哈希桶内的数据越相近则两个桶在Chord环上距离越近，并且提出了虚拟桶的概念，将每个物理节点服务器看作一个或多个虚拟桶，通过动态的调整每个虚拟桶的负载，使得Chord环上的节点满足负载均衡。解决了相似性查询时系统查询开销过大问题，提高了数据的查询效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
111
records
(took 0.043 seconds)
