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公开(公告)号：CN113868537B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111212853.8
申请日：2021-10-19
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06Q30/02 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于多行为会话图融合的推荐方法，使用目标用户和相似用户的联合多行为序列数据构建多行为带权无向会话图。在此基础上，根据不同权重聚合邻居信息得到项目多行为嵌入，串联项目多行为嵌入并结合注意力机制获取用户兴趣表征。最终，使用项目嵌入和用户兴趣表征进行内积得到归一化分数决定是否推荐项目。相较其他会话型推荐方法，一是从建模用户多行为序列数据，能够得到包含更多行为意图的项目嵌入；二是将序列构建为带权无向图，解除了聚合邻居信息时的单向束缚，模型能学习到项目间的双向关系；三是使用相似用户补充目标用户数据，模型能够学习到没有出现在目标用户历史数据中的“新颖”的项目，进而提高推荐结果的多样性和准确性。
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公开(公告)号：CN111737569B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010498841.5
申请日：2020-06-04
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法，利用属性信息缓解了稀疏性问题；提出了基于用户‑商品‑属性交互图的图卷积神经网络推荐算法缓解了属性缺失问题；通过属性感知的注意力机制对用户偏好建模，提升了模型的推荐效果，并可以通过对用户的偏好建模进行推荐。
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公开(公告)号：CN111460953B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010221886.8
申请日：2020-03-26
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法，使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的，减少了域间差异，源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用，网络训练结束后，保存最优模型，将新的心拍样本输入到保存的最优模型中，获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性，更加全面的提取心电信号的细节信息，同时使用对抗域自适应学习的方法，可改善不同域样本分布不同的现象，获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征，通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型，可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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公开(公告)号：CN110266217B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910712931.7
申请日：2019-08-02
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H02P6/04
Abstract: 本发明属于永磁同步电机技术领域，具体涉及一种改进的永磁同步电机混沌同步控制方法；首先给出PMSM混沌数学模型，并对系统混沌行为进行分析，然后基于李雅普诺夫Lyapunov稳定性理论与主动控制原理，设计出了系统的有限时间状态反馈控制器，通过驱动‑响应同步法实现了永磁同步电机的有限时间混沌同步；本发明在控制器中引入一个新型可调节参数与分数阶次幂，实现了永磁同步电机有限时间混沌同步，且大大提高了对误差系统的控制能力，也不会增加系统的支出。
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公开(公告)号：CN111737569A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010498841.5
申请日：2020-06-04
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法，利用属性信息缓解了稀疏性问题；提出了基于用户-商品-属性交互图的图卷积神经网络推荐算法缓解了属性缺失问题；通过属性感知的注意力机制对用户偏好建模，提升了模型的推荐效果，并可以通过对用户的偏好建模进行推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111460956A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010222769.3
申请日：2020-03-26
Applicant: 山东科技大学 , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , A61B5/0402
Abstract: 一种基于数据增强与损失加权的不平衡心电样本分类方法，通过对数据进行相应的处理实现了数据增强，增强了心拍样本的多样性和代表性，防止过拟合现象的发生；并通过批处理加权损失函数，使每一类心拍样本的权重处于一个动态的非线性变化的过程，得到一个较优的处理心拍类别样本不平衡的方法，分类结果优于现有的最先进的分类方法。可以积极推动便携式心律失常时检测设备的发展。
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公开(公告)号：CN110946567A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201811136348.8
申请日：2018-09-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/04
Abstract: 一种基于GMC惩罚项的稀疏最小二乘法ECG信号分解降噪方法，包括如下步骤：a)计算机加载原始带噪音ECG信号数据y；b)建立低通滤波器，将ECG信号数据y进行低通滤波处理；c)得到具有原始信号特征信息的稀疏信号g；d)通过公式x＝f+g将低通滤波信号f和稀疏信号g相叠加得到干净的信号x。由于使用GMC惩罚项，即广义极小极大非凸惩罚项(Generalized Minimax-Concave penalty)来进行约束，既能在保证问题能找到最优解的情况下，提高降噪过程中估计信号的精准度。
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公开(公告)号：CN110755069A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911027439.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0452
Abstract: 一种跳跃突变噪声的动态心电信号基线漂移校正方法，通过准确检测心电信号中包含的跳跃突变区域，并分段单独处理，可以改善传统滤波方法处理该类区域时基线提取不准确导致的心电信号变形问题。适用于各种含有基线漂移的心电信号的基线漂移校正处理，尤其是可穿戴式的动态心电信号。得到的基线漂移校正信号的波形明显优于其他方法。
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公开(公告)号：CN110555060A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910849336.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于图像分类和迁移学习技术领域，公开了一种基于成对样本匹配的迁移学习方法，实现了对基于不同域的样本内在关系的挖掘。具体包含以下步骤：（1）数据预处理，（2）基于迁移学习的双链模型构建，（3）实例归一化和批量归一化，（4）计算对比损失和最大均值距离损失。本发明的优点是通过结合实例归一化和批归一化同时进行学习，充分挖掘不同图像的风格和语义关联特性，实现在源域辅助下对少量目标域样本的高效识别。
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公开(公告)号：CN110547786A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810555348.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/04
Abstract: 一种基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法，通过本基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法，相对于传统的心电图识别，本发明可以更精准的定位峰值位置和范围所在，通过本融合算法可以有效减少由于选择检测尺度不当或是P/T形态多变条件下检测P/T波所造成的损失。特别是对P/T波异常的心电图有更好的检测效果。本发明算法具有容错性高、精确度高等特点，特别是在P/T波检测中，可以有效避免由于P/T波能量集中频率不一致造成的错检和漏检，有效减少因检测不当所造成的误诊等情况。
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