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公开(公告)号:CN116386884A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310302330.5
申请日:2023-03-23
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明公开了一种老年综合征全景溯源模型训练方法、溯源方法、设备及介质,所述训练方法包括获取老年人行为状态数据集和症状表现数据集;对每个场景下每个老人的行为状态数据进行一次分解;对一次分解得到的K个模式{D1,D2,...,Dk,...,DK}进行二次分解,得到目标高频成分;构建特征提取模型,利用特征提取模型对目标高频成分和K个模式{D1,D2,...,Dk,...,DK}中的低频成分进行特征提取,得到特征向量;由所有场景下所有老人的特征向量构成训练输入样本,以症状表现数据集作为训练输出样本;构建老年综合征全景溯源模型,对老年综合征全景溯源模型进行训练,得到目标老年综合征全景溯源模型。本发明适用于全场景情况下的GS溯源,溯源准确度高。
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公开(公告)号:CN117542533A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311511705.5
申请日:2023-11-14
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种老年综合征跨模态特征智能决策方法及电子设备,老年综合征跨模态特征智能决策方法通过在文本、图像和数值三种模态信息中提取隐含跨模态特征,构建HAM‑DRCNN模型,对隐含特征进行变换,为跨模态特征分配权重,从而使模型聚焦于和任务关系最密切的信息,突出重要特征的影响,收敛速度和分类精度都得到了显著优化。本发明建立的GS分类模型,实现对GS的精准决策,解决GS早期决策准确性不高的问题。同时,本发明还提供了电子设备,用于实现如上所述老年综合征跨模态特征智能决策方法。
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公开(公告)号:CN116959738A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310947265.1
申请日:2023-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种老年综合征预警方法、终端设备及存储介质,首先建立XGBoost、DBN、SVM等3个不同类型的预测器,而后建立MLP表征预训练模型,并以微调的方式建立MLP预训练模型到3个基础预测器的映射模型,在此基础上设置GS真实类别概率向量为输出层输出,训练得到最终的GS分类预测模型。通过集成多个现有预测效果表现良好的基础模型,可以进一步挖掘与GS相关的特征信息,提高模型对GS严重程度的预测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN205374281U
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201620124468.6
申请日:2016-02-17
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G01N21/01
Abstract: 本实用新型公开了一种多功能沉淀反应观察器,属于实验器械技术领域,包括底座,表面涂有黑色哑光材料的背板和表面涂有黑色哑光材料的两块侧板分别竖直设置在底座的上表面,背板和两块侧板相互垂直;试管夹垂直设置在背板上、与底座上表面平行,两块侧板上均设置滑道,滑道上设置滑块,滑块可以沿着滑道上下滑动;照明灯固定在滑块上、且照明端朝向试管夹;底座中设有电池仓、电源适配器和可调电源开关,电池仓和电源适配器与照明灯连接,可调电源开关控制照明灯。本实用新型通过调整光源的亮度和照射方向,使得肉眼可以清楚的观察李凡他实验、潘氏实验以及炭疽沉淀反应中的沉淀,提高阳性的检出率,确保实验结果的准确性。
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