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公开(公告)号：CN114398340A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111663337.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 吴磊 , 徐红 , 安徽大学 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的媒体行为数据采集分析管理系统，包括：物流信息输入模块；物流信息处理模块，其与所述物流信息输入模块连接；服务器控制中心，其与所述物流信息处理模块连接；物流信息反馈模块，其与所述服务器控制中心连接，所述物流信息反馈模块用于对处理后的所述物流信息反馈至个人终端或云端服务器，本发明通过对云端服务器中的信息进行采集后配合系统模块之间的分析配合，能够对云端服务器中的用户数据进行有效的提取分析并存储管理，为后续的用户建模的打下扎实的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111159560A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911411071.X
申请日：2019-12-31
Applicant: 倪盈盈 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
Inventor： 倪盈盈
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的科普内容个性化推荐系统，包括云计算服务器端以及智能播放前端。通过搜索播放模块、历史浏览信息记录模块和自动填写模块配合，智能的预测用户搜索的内容关键字并自动填入，实现科普内容的智能推荐，并便于使用。通过状态参数检测模块与地图模块的配合，确定用户行为标签。实现对用户行为的准确识别。行为分析模块根据搜索信息以及用户行为标签，筛选出包含搜索信息且未浏览的科普文件，并将筛选出来的科普文件分类为视频类、音频类和文章类，通过配合噪音检测单元确定各个用户行为标签对应的当前用户使用方式的最为适合推荐的科普文件类型。能够保证浏览体验，同时提高使用时的安全性。
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公开(公告)号：CN111159560B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911411071.X
申请日：2019-12-31
Applicant: 倪盈盈 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
Inventor： 倪盈盈
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的科普内容个性化推荐系统，包括云计算服务器端以及智能播放前端。通过搜索播放模块、历史浏览信息记录模块和自动填写模块配合，智能的预测用户搜索的内容关键字并自动填入，实现科普内容的智能推荐，并便于使用。通过状态参数检测模块与地图模块的配合，确定用户行为标签。实现对用户行为的准确识别。行为分析模块根据搜索信息以及用户行为标签，筛选出包含搜索信息且未浏览的科普文件，并将筛选出来的科普文件分类为视频类、音频类和文章类，通过配合噪音检测单元确定各个用户行为标签对应的当前用户使用方式的最为适合推荐的科普文件类型。能够保证浏览体验，同时提高使用时的安全性。
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公开(公告)号：CN108664976A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810380400.8
申请日：2018-04-25
Applicant: 安徽大学 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。
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公开(公告)号：CN109086809A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810787550.0
申请日：2018-07-18
Applicant: 安徽安大笃北信息科技有限责任公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的监督局部线性嵌入的早期阿尔茨海默病分类方法，包括以下步骤：(1)图像预处理：将采集的结构核磁共振图像进行图像校正、标准化、颅骨剥离和脑组织分割等过程；(2)相关特征的选取：根据脑区各功能的划分和统计分析技术提取出全脑感兴趣灰质体积和脑区平均皮层厚度，从数据集中获取CSF数据，将三组数据的组合作为原始特征；(3)高维空间特征的降维：将原始的高维特征作为改进的监督局部线性嵌入算法的输入，进行非线性降维，提取更具有鉴别信息的特征；(4)分类：将降维后的特征作为支持向量机分类器的输入，得到最终的分类精度。本发明相较于现有技术可以有效提高小样本数据的早期阿尔茨海默病分类结果。
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公开(公告)号：CN108664976B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810380400.8
申请日：2018-04-25
Applicant: 安徽大学 , 安徽安大笃北信息科技有限责任公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。
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