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公开(公告)号：CN112241966A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010996399.9
申请日：2020-09-21
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于医学图像分析技术领域，公开了一种多任务多分类的胸部器官分割模型建立、分割方法及系统。模型建立方法包括如下步骤：步骤1：获取医学影像图片集，并进行预处理，获得预处理图像集和不同器官的掩模图像；步骤2：建立分割网络，所述分割网络包括多尺度输入模块、编码器模块、特征增强模块、解码器模块和超列模块；步骤3：将预处理图像集和不同器官的掩模图像作为分割网络的输入，将不同器官的分割概率结果图作为分割网络的输出，训练分割网络，将训练好的分割网络作为多任务多分类的胸部器官分割模型。解决了现有方法中胸片多组织重叠造成的分多类骨骼分割方法以及多类器官分割方法存在的过分割和欠分割的问题。
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公开(公告)号：CN112233065A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010968936.9
申请日：2020-09-15
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种显著性调制下多维视觉特征协作的全盲图像质量评价方法，对待测失真图像获取失真图像块并提取图像质量感知特征；将所有失真图像块的图像质量感知特征作为待测特征向量矩阵；然后对获得的待测特征向量矩阵采用基于视觉显著性进行拟合，获得待测视觉模型；最后计算待测视觉模型与标准视觉模型之间的马氏距离获得待测失真图像的客观质量分数。本发明结合了人眼视觉初级感知特点，构建了用于表达图像对比度失真与色调失真的特征描述子，并结合图像的高阶自然场景统计特征、图像结构特征以及颜色特征，从而更全面地表达图像的失真。
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公开(公告)号：CN111898803A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010656451.6
申请日：2020-07-09
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种习题预测方法、系统、设备及存储介质，包括从答题记录模型中获取答题记录信息，构建答题记录三元组向量模型；从习题-知识点关联模型中获取习题-知识点关联信息，基于答题记录三元组向量模型R和习题-知识点关联模型生成习题难度模型和学生能力模型；由答题记录三元组向量模型R、习题难度和学生能力模型得到损失函数，由损失函数迭代更新至迭代次数达到上限，得到学生-因子矩阵元素和习题-因子矩阵元素；将学生-因子矩阵元素和习题-因子矩阵元素进行元素乘积运算，得到习题预测模型，生成预测习题。本发明解决现有技术中存在的无法自适应学生学习进度，知识点掌握水平动态变化，而实现习题个性化预测的技术问题。
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公开(公告)号：CN108363774B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810133344.8
申请日：2018-02-09
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的药物关系分类方法，通过采集英文形式的原始药物文本，获得原始药物文本集，对所述的原始药物文本集进行预处理，构造多层卷积神经网络并进行训练，获得药物关系分类多层卷积神经网络，利用所述的药物关系分类多层卷积神经网络进行药物关系分类，获得药物关系分类结果，本发明提供的方法通过对多层卷积神经网络的改进，增加了表示层，将输入的药物文本转换为药物文本向量，并且加入了基于相对距离的位置向量，使得药物文本特征向量提取更加精确，提高了基于多层神经网络的药物关系分类方法的准确率。
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公开(公告)号：CN111307164A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117724.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开一种低采样率轨迹地图匹配方法，包括以下步骤：首先对GPS轨迹进行噪音处理并建立路径索引；其次，搜索轨迹对应的候选路径，并使用候选路径的相似性对轨迹进行聚类；最后通过重采样提取聚类中心线，并将和聚类中心线LCSS距离最小的候选路径作为匹配结果。本发明的方法解决了极低采样率GPS轨迹地图匹配方法精度低的问题，同时也提高了地图匹配的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509764B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810161963.8
申请日：2018-02-27
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传属性约简的古生物谱系演化分析方法，该方法的基本步骤包括：建立谱系种树；利用遗传属性约简算法构造谱系种树中每个节点的概念样例模板集合，将其作为决策依据，建立概念决策种树；利用物种属性和种树概念样例模板的匹配度，确定含有缺失数据的物种在谱系种树中的位置；通过自举法，数据重采样得到嫁接物种在谱系树中位置的似然值，完成物种嫁接，构建古生物谱系树。本发明相比最大简约法和属性约简构建谱系树的方法，有效的解决了因大量缺失数据造成的概念样例模板失效以及古生物谱系树难以稳定构建的问题，提高了物种谱系分析的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN110111192A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910124047.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多过滤器结合NSD指标的信贷客户特征选择方法，首先用多个过滤器分别对信贷客户的所有特征进行度量，构成特征排序矩阵；然后对特征排序矩阵进行搜索，产生多个候选的信贷客户特征子集；最后用NSD评价指标对所有候选的信贷客户特征子集进行评估，选出最优的适用于信贷风险评估的特征。本发明方法结合了多个过滤器式的特征选择机制，实现了从多个角度共同对信贷客户所有特征进行评估和选择，解决了信贷客户的最优特征子集选择不合理的问题；相比于用单一过滤器进行特征选择，多个过滤器结合选出的最优信贷客户特征子集能有效提升信贷风险评估的精确率。
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公开(公告)号：CN109581444A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811294524.0
申请日：2018-11-01
Applicant: 西北大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种GPS轨迹分段及语义标注方法，该方法包括两个部分，即为语义轨迹分段和基于本体模型的语义标注。首先，应用自顶向下的方法将原始GPS轨迹分割为若干关于用户移动条件一致的连续子轨迹；然后执行自底向上的推理和注释过程来创建层次化的语义片段或现实生活情景。将自顶向下完成轨迹分段和自底向上实现语义推理相结合的SEMANTIC-SEG框架不仅提高了语义分段任务效率，同时具有高度的灵活性。
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公开(公告)号：CN109326328A
公开(公告)日：2019-02-12
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：CN109308692A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201810852367.4
申请日：2018-07-30
Abstract: 本发明提供了一种基于改进Resnet与SVR混合模型的OCT图像质量评价方法，包括以下步骤：步骤1，对原始OCT图像进行预处理，得到预处理后的OCT图像；步骤2，构建并训练深度残差网络，采用训练后的深度残差网络提取预处理后的OCT图像的深层次特征；步骤3，利用所提取预处理后的OCT图像的深层次特征训练OCT图像质量评价模型；给定一幅待评价的OCT图像，利用OCT图像质量评价模型得到待评价的OCT图像的质量分数。本发明将深度残差网络与OCT图像的质量评价任务相结合，建立了一种新的OCT图像的主观感知质量的客观预测模型。
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