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公开(公告)号：CN109326328B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811300022.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于简约聚类的古生物谱系演化分析方法，为了融入更多演化分析的先验知识以及更加合理地处理演化分析中的不适用特征状态，简约聚类(Parsimonious Clustering，ParsiCluster)包括谱系树的构建和简约树的搜索，通过融合不对称二元关系和特征空间的层次结构，提出了谱系聚类的方法推断物种之间的演化关系，进而构建谱系树；在简约原则的基础上采用一种启发式优化算法—模拟退火算法进行简约树的选择。本发明相较于最大简约法等传统谱系分析方法能够解决不适用特征状态的造成的数据的不确定性问题，提高了古生物谱系分析的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN112837739A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110126970.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自编码器与蒙特卡洛树的层次化特征系统发育模型，该模型具体包括以下步骤：步骤一，将采集到的化石进行人工特征提取得到分类单元的特征矩阵，即得到形态学数据集；步骤二，链式方程进行多重预插补，使用缺失数据集训练自编码器，对预插补数据进行矫正；步骤三，将层次化特征导致的不可适用数据作为额外的特征进行处理，使用邻接法建立邻接树；步骤四，使用步骤三得到的邻接树对蒙特卡洛树进行初始化，然后使用步骤二得到的完整数据集，采用蒙特卡洛树搜索算法进行系统发育树构建。本发明将系统发育树构建转化为决策路径选择，能有效避免搜索陷入局部最优的问题。能有效平衡搜索的深度与广度，提高搜索速度。
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公开(公告)号：CN112819096A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110219351.1
申请日：2021-02-26
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法，包括如下步骤：S1：对原始化石图像处理得到梯度图像，构建化石图像特征提取模型；S2：化石图像特征提取模型对原始化石图像进行特征提取得到深度特征图，化石图像特征提取模型对梯度图像进行特征提取得到初级视觉特征图，深度特征图与初级视觉特征图融合后依次通过全局平均池化层和全连接层处理得到图像类别概率值，依据图像类别概率值构建初级化石图像分类模型；S3：训练初级化石图像分类模型。本发明分别提取了原始化石图像的深度特征与对应梯度图像的初级视觉特征，通过特征融合，进一步提高了化石图像分类任务的准确性。
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公开(公告)号：CN112766201A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110110788.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了基于CSI数据的行为跨域识别模型建立、识别方法及系统，建立源域行为数据集和目标域行为数据集；对源域数据集和目标域数据集中的数据分别进行分割和重表示；将源域数据集中重表示的行为数据片段与目标域数据集中重表示的行为数据片段进行配对，获得多个数据对；对同类别行为形成的数据对和不同类别行为形成的数据对标注不同的标签；构建孪生网络模型；将数据对及其对应的标签输入至孪生网络模型中，训练该孪生网络模型，得到识别模型；采集测试对象的行为数据；进行分割处理以及数据配对后，将配对的数据对输入识别模型中，输出识别结果；经验证，采用本发明的识别方法可达到较高的跨域识别准确率。
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公开(公告)号：CN112634265A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110002670.7
申请日：2021-01-04
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于医学图像分割技术领域，公开了一种基于DNN的胰腺全自动分割模型的构建、分割方法及系统。本发明克服现有技术中存在的胰腺分割过程中对医生先验知识的依赖问题以及胰腺分割预测结果精度较低的问题，提供一种从标签空间中感知胰腺位置先验知识，在实现对分割目标的精准定位的基础上，进一步通过更细粒度的分割保证胰腺分割结果与标签的形状一致性，有效地提高胰腺分割的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898469A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010656997.1
申请日：2020-07-09
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于缩放卷积层的信号时频特征提取方法及装置，该方法使用初始化的缩放卷积层的卷积核与信号进行互相关计算，然后判断卷积核大小是否达到初始设定的下界，若没有达到下界则对卷积核进行缩放处理后再次与信号进行互相关计算，直至卷积核大小达到初始设定的下界时，则停止计算；将多个互相关计算结果拼接成能同时表达时频信息的二维张量作为缩放卷积层的最终特征提取结果。本发明有效地解决了在使用深度神经网络对信号进行处理时需要人工提取特征、对时频信息进行建模等复杂的特征工程问题，从而提供了一种无需对信号进行手动特征提取、可同时建模时频信息、适用于信号处理、兼容现有深度学习框架的缩放卷积层。
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公开(公告)号：CN108888278B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810399637.0
申请日：2018-04-28
Applicant: 西北大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本发明提供了一种基于概率模型的计算思维测评系，包括测试模块和评估模块，其中测试模块包括7个测试子模块，所述7个测试子模块为计算复杂度子模块、抽象子模块、化简子模块、设计子模块、排序子模块、搜索子模块和评估子模块。本发明测试抽象、设计等综合能力，通过分数反映被测者计算思维在整个测试群体中的水平，将游戏和测试结合起来，测试形式多样，适用人群广，利用概率积分模型精确得出计算思维最终得分。
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公开(公告)号：CN111462812A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010168038.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征层次的多目标系统发育树构建方法，该方法结合形态数据的特征描述，首先生成对应的特征层次关系，并结合特征之间的依赖关系对缺失值进行估计，从而得到完整的数据集；然后结合基于不可适用Fitch算法的最大简约原则和最大似然原则，进行并行多目标系统发育树构建，不仅能够很好地度量不可适用数据带来的问题，也避免了单一原则下建树的局限性。相较于传统系统发育分析方法，能够很好地解决缺失数据、不可适用数据造成的树结构不确定性问题，并通过多种建树原则，为生物学家研究物种进化提供依据。
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公开(公告)号：CN108376390B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810075937.3
申请日：2018-01-26
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种动态感知平滑滤波算法，解决了滤波器参数设定难的问题。算法既能保持边缘轮廓，还能识别轮廓内的小目标。首先利用最大期望聚类算法聚类影像数据，分区域学习影像中多套参数。然后将聚类结果形成的超像素块，继续导入EM算法，直到满足预设的观察细节需求。利用格式塔双向约束机制，约束测度，从而实现了多分辨率采样的新机制，用以生成全新的滤波机制。本发明不仅有效识别CT中的信息，还能用来处理自然图像，滤波结果在保留影像细节信息的同时，增强了影像数据区域的平滑性，使得后续图像处理流程中的智能算法的光滑性假设得到满足，增加后续算法的可靠性，同时免去了算法对冗余数据的不必要处理，具有十分广阔的应用价值。
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公开(公告)号：CN107103913B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201710292486.4
申请日：2017-04-28
Applicant: 西北大学
IPC: G10L25/21 , G10L21/0208 , G10L15/10
Abstract: 本发明公开了一种基于功率谱Gabor特征序列递归模型的语音识别方法，该方法的基本步骤包括：1.对语音输入信号进行预处理；2.分别提取功率谱特征和动态谱Delta特征；3.利用时空Gabor滤波器对频谱特征进行滤波处理，并且通过PCA降维处理得到语音特征序列；4.根据语音特征序列，构造递归图；5.通过对语音递归模型进行距离检测，完成语音识别。本发明通过对语音信号进行预处理，经过特征提取得到语音特征序列，然后将语音特征序列转化为递归模型进行相似性检测，有效的解决了目前自动语音识别系统在非稳态噪声、低信噪比等复杂情况下识别率不够理想、性能容易恶化的问题，提高了语音识别算法的鲁棒性。
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