一种基于多模态数据的心功能分级系统

    公开(公告)号:CN116386890A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310365991.2

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 一种基于多模态数据的心功能分级系统,具体涉及一种适用于心力衰竭的基于多模态数据的心功能分级系统,为了解决在利用机器学习系统分析心力衰竭数据时只使用一种检查数据容易产生误差,导致心功能分级效果不理想,使得心力衰竭检查结果不准确的问题。它依次包括数据读取模块、多模态机器学习模块、训练模块和测试模块,数据读取模块用于读取多模态的检查数据;多模态机器学习模块,用于接收数据读取模块的检查数据,对检查数据进行分析,输出心功能分级;它依次包括数据融合单元、特征提取单元和分级单元,训练模块用于训练多模态机器学习模块,测试模块用于测试多模态机器学习模块。属于医疗领域。

    一种领域文本主题抽取方法

    公开(公告)号:CN112836507B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202110039892.6

    申请日:2021-01-13

    Abstract: 本发明属于文本主题抽取技术领域,具体涉及一种领域文本主题抽取方法。本发明应用了统计学习方法中的LDA主题模型,并在LDA主题模型三层贝叶斯网络基础上提出增加审计方法层,形成四层贝叶斯网络。该模型认为文本由审计方法的多项分布构成,审计方法由主题的多项分布构成。首先分别生成审计方法、文本主题和词语的多项分布,然后由狄利克雷分布为主题的多项分布,审计方法的多项分布和词语的多项分布分配参数,利用吉布斯抽样计算得到真实的包含审计方法的主题分布参数。该方法相较于LDA主题模型,在提取出的主题中加入了审计方法的信息,降低了主题间重叠度过高的问题,同时也可以为四险一金领域知识图谱的审计工具集提供支持。

    一种四险一金领域知识图谱中实体对齐方法

    公开(公告)号:CN112131404B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202010990634.1

    申请日:2020-09-19

    Abstract: 本发明属于知识图谱技术领域,具体涉及一种四险一金领域知识图谱中实体对齐方法。本发明提出了在TransE模型中根据关系类型动态调整嵌入损失函数的策略,通过增加嵌入层优化不同属性和关系条件下的TransE损失函数,将LSTM网络和Bert对属性值的嵌入结果进行融合,在属性值的嵌入中考虑了属性值的语义信息,并将结构嵌入和属性嵌入联合训练,最终获得知识图谱的联合嵌入表示。本发明将实体嵌入的语义信息与字符信息进行组合,将实体嵌入距离与LCS相似度进行组合,并在考虑两种相似度的条件下选择候选实体对。本发明可以有效的解决由于中文知识图谱中链接数量不足、实体在不同知识图谱中名称不一致导致对齐困难的问题。

    基于深度强化学习与多级覆盖策略的智能合约模糊测试方法及系统

    公开(公告)号:CN114840857A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210476264.9

    申请日:2022-04-29

    Abstract: 基于深度强化学习与多级覆盖策略的智能合约模糊测试方法及系统,它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约动态漏洞检测方法效率低,不适用于智能合约程序特性的问题。本发明首先根据智能合约二进制代码得到对应ABI规范,再使用二进制代码和ABI规范生成初始种子加入到多级覆盖策略定义的种子树。再从种子树中选择种子进行变异,并将变异种子和二进制代码送入智能合约执行环境,分析合约执行后产生的执行记录计算变异种子是否出现新覆盖特性,若出现则变异种子加入种子树,并将变异种子的覆盖特性作为奖励送入DDPG算法,用于下一次变异策略的选择,直至循环终止再判断该合约是否有漏洞。本发明可以应用于智能合约模糊测试。

    一种文本语料库的关系抽取方法

    公开(公告)号:CN112836062B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202110039879.0

    申请日:2021-01-13

    Abstract: 本发明属于关系抽取技术领域,具体涉及一种文本语料库的关系抽取方法。本发明解决了传统关系分类模型不能很好的利用句子中重要的信息对关系进行建模,并且一些神经网络模型往往需要使用NLP工具来提取额外的特征的问题,提出了基于注意力机制的分段循环神经网络。本发明所提出模型可以突出考虑句子中的关键部分,而且能够利用句子的其他部分对关键部分进行补充,然后利用潜在关系向量和注意力机制得到句子的关系表示向量,在这个过程中不需要任何手工设计的特征或者NLP工具。本发明通过依存句法分析发现关系类型,并提出了一种用来构建训练语料的弱监督方法。实验结果显示提出的关系抽取模型在弱监督获取的训练数据集上达到了较高的性能。

    一种基于改进Sarsa算法的路径规划方法

    公开(公告)号:CN113467481A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110918358.2

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 一种基于改进Sarsa算法的路径规划方法,属于强化学习和路径规划领域。本发明为了解决基于传统Sarsa算法的路径规划过程存在规划收敛速度较慢、规划效率较低的问题。本发明针对于待进行路径规划的区域建立地图模型,引入路径矩阵P(s,a),在智能体探索的过程中,动态调整贪婪因子ε,采用ε‑greedy策略进行动作选择,智能体采取动作a后,环境会反馈一个奖励R并进入到下一个状态s′;并基于路径矩阵更新Q值表,从而基于改进的Sarsa算法实现路径规划。主要用于机器人的路径规划。

    一种四险一金领域知识图谱中实体对齐方法

    公开(公告)号:CN112131404A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010990634.1

    申请日:2020-09-19

    Abstract: 本发明属于知识图谱技术领域,具体涉及一种四险一金领域知识图谱中实体对齐方法。本发明提出了在TransE模型中根据关系类型动态调整嵌入损失函数的策略,通过增加嵌入层优化不同属性和关系条件下的TransE损失函数,将LSTM网络和Bert对属性值的嵌入结果进行融合,在属性值的嵌入中考虑了属性值的语义信息,并将结构嵌入和属性嵌入联合训练,最终获得知识图谱的联合嵌入表示。本发明将实体嵌入的语义信息与字符信息进行组合,将实体嵌入距离与LCS相似度进行组合,并在考虑两种相似度的条件下选择候选实体对。本发明可以有效的解决由于中文知识图谱中链接数量不足、实体在不同知识图谱中名称不一致导致对齐困难的问题。

    一种电子邮件网关类系统邮件账户维护方法

    公开(公告)号:CN101499981B

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN200910071577.0

    申请日:2009-03-19

    Abstract: 本发明提供的是一种电子邮件网关类系统邮件帐户维护的方法。使用POP3协议和SMTP协议探测邮件帐户信息,并将有效账户信息存储在动态散列表中,通过时间滑动窗口维护信息的有效性,这样当发现投递失败的邮件则将其从散列表中丢弃,对于新增加的用户在经过滑动窗口的等待时间以后在重新进行探测。在固定周期内,将散列结构存储到文件系统中,防止信息丢失,在系统意外重起时,可以直接从文件加载。本发明的有点在于:1)可以帮助邮件网关过滤掉大量账户不存在的邮件信息,降低了网关的负担,提高网关系统的利用率;2)支持在一个邮件网关中,同时管理多个邮件系统,减少了系统的部署成本。

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