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公开(公告)号：CN113707293B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110874740.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的中医主症选择方法，包括以下步骤：S1、医案数据预处理；S2、对原始特征集合进行初步过滤，得到候选特征子集；S3、对候选特征子集进行再次特征筛选：S4、基于代价原则进行最终特征选择，得到最终选择的主症。本发明在特征选择过程中不仅考虑特征自身权重，同时考虑特征与类别之间的相关性和特征之间的交互性，并基于最小代价原则选择最终特征，有利于发现重要特征，以及获得最优特征子集。
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公开(公告)号：CN110718304B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910956307.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种艾滋病患者用药依从性监测方法。本发明通过提出一种基于3D骨架的ST‑GLSTM深层网络学习模型，以识别艾滋病患者服药动作及服药后的人体不良反应行为，对患者用药依从性进行监测。本发明通过构建骨架时空图，以关节点拓扑结构表示节点间空间位置关系，以时间序列边缘的形式表达关节点的活动轨迹，设计符合骨架时空图的图长短期记忆网络模型，包括向心、离心点群时间与空间遗忘门和向心点群时间与空间细胞状态，通过构建时空遗忘门与时空细胞状态，模拟骨架数据的时空状态，同时融合学习骨架根节点的向心点、离心点等邻居节点的时空特征，提高患者用药过程动作识别精度，完成对患者用药依从性的监测。
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公开(公告)号：CN113707293A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110874740.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的中医主症选择方法，包括以下步骤：S1、医案数据预处理；S2、对原始特征集合进行初步过滤，得到候选特征子集；S3、对候选特征子集进行再次特征筛选：S4、基于代价原则进行最终特征选择，得到最终选择的主症。本发明在特征选择过程中不仅考虑特征自身权重，同时考虑特征与类别之间的相关性和特征之间的交互性，并基于最小代价原则选择最终特征，有利于发现重要特征，以及获得最优特征子集。
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公开(公告)号：CN110321424B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910517313.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , H04L29/08 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的艾滋病人员行为分析方法，包括采集用户行为数据；基于用户行为数据，分析用户多维时空信息，构建用户行为画像。本发明基于网络、地理位置、社交通信行为分析，对艾滋病人进行行为画像，在网络、地理位置、社交通信等多维度上构建针对用户的描述性标签属性。利用这些标签属性，对艾滋病人多方面的真实个人特征进行描绘勾勒，用于描述相关的特征、行为及偏好。发现艾滋病人群的潜在社会交往规律，发现艾滋病高危人群、潜在艾滋病传播者和艾滋病传播路径，辅助提前介入艾滋病干预环节工作。
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公开(公告)号：CN111710129B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010537951.8
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种老年人实时碰撞前跌倒检测方法，通过实时为老年人佩戴惯性传感器，实时采集人体活动过程中人体活动数据集，通过滤波器滤波，并将滤波后的数据通过阈值法进行筛选，得到近似跌倒和跌倒动作数据，标注后作为训练样本输入碰撞前跌倒检测网络模型，调整模型参数，得到优化的网络模型；将实时采集的加速度计和陀螺仪数据经滤波和过滤后输入优化的碰撞前跌倒检测网络模型，得到实时碰撞前跌倒检测结果；本发明解决了机器学习算法对大量非跌倒数据的偏向会影响分类效果，产生误报和漏报的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597304A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011520183.1
申请日：2020-12-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种问句分类方法，本发明通过预训练的BERT模型，利用了大规模语句下训练得到问句的词向量表示，每个词在不同的问句下都会有不用的向量表示；利用两层双向GRU网络结构处理文本序列，结合残差网络的思想，将原始的词向量与GRU网络第一层输出相结合后作为GRU第二层输入，可以加快模型的收敛速度，并利用注意力机制来关注问句的重要特征，提升问句分类精度。本发明利用GRU模型能够进一步捕获问句文本的依赖性问题，同时利用注意力机制对问句分类影响更大的特征赋予较高的权值，使得医疗问答系统中问句分类精度有进一步提升。
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公开(公告)号：CN111681389A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010536817.6
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离的老年人跌倒行为检测方法，包括以下步骤：S1、在家中安装kinect音频传感器，采集音频样本数据集；S2、将音频样本数据集进行动作类别标注，得到原始音频数据集；S3、对原始音频数据集进行标准化和白化处理，得到标准音频数据集；S4、根据标准音频数据集，建立盲源分离模型，进行盲源分离，得到独立信号源；S5、根据独立信号源，提取短时能量特征；S6、根据短时能量特征，通过阈值法判断老年人跌倒行为；本发明解决了基于非负矩阵分解的盲源分离方法，多通道的联合方法存在传感器数量多、计算量大以及频谱信息丢失的问题。
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公开(公告)号：CN111477344A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010280936.X
申请日：2020-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自加权多核学习的药物副作用识别方法，解决了基于多核学习进行药物副作用识别的方法存在药物特征表达不完全、加权核函数时权重分配不合理的问题。本发明包括数据获取、药物核矩阵和副作用核矩阵的构建等步骤。本发明方法从多角度描述药物特征，并且对药物和副作用特征采用四种方法构建核矩阵，能够减少特征缺失对预测结果的影响；采用自加权的方法构建药物和副作用的最优核矩阵，自加权方法计算出的权重可以更好的适应不同的核矩阵；采用最近邻的方法扩展核矩阵能够捕获药物副作用关系的局部结构。
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公开(公告)号：CN110738217A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910973467.7
申请日：2019-10-14
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度卷积稀疏编码的藏医尿液特征分类方法包括如下步骤：尿液图像采集；尿液初级特征提取；尿液特征多尺度卷积稀疏编码；尿液特征分类。本发明基于多尺度卷积稀疏编码对藏医尿诊尿温阶段的漂浮物和悬浮物特征进行分类的方法，该发明无需人为手工设计特征，能够自动学习不同尺度的滤波器组，实现藏医尿液漂浮物和悬浮物特征分类的客观化，提升分类准确率，为藏医尿诊提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN110334211A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910518050.1
申请日：2019-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的中医诊疗知识图谱自动构建方法，包括：构建初始化文献病案语料库，对病案进行分句、分词，并对病案中的“理-法-方-药”实体进行标记；通过双向LSTM对实体进行预测，通过深度学习模型从中医文献病案自动抽取实体；将同一病案中出现的同类实体进行聚类形成实体组，然后根据预定义的实体之间的关系形成三元组，构建知识图谱。本发明通过预定义中医诊疗概念之间的关系，将知识图谱的构建转化为中医诊疗命名实体识别任务，通过深度学习模型从中医文献病案自动抽取实体，并将实体进行聚类构成实体集，解决中医诊疗概念之间多对多的问题，完整展现病案中名老中医诊疗思想。
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