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公开(公告)号：CN114692419B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210364242.3
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/00 , G06Q10/047 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通系统数字孪生建模方法及其系统。所述城市轨道交通系统数字孪生建模方法包括以下步骤：S1、利用物联网技术构建城市轨道交通系统大数据平台；S2、实现对城市轨道交通系统物理实体的精准建模；S3、利用机器学习方法与统计方法对城市轨道交通中的客流进行预测；S4、基于实时数据对城市轨道交通系统客流和车流的时空分布状态进行实时呈现，并对其在地铁系统中的演化进行仿真，从而对短时客流进行预测，同时利用系统的实时数据对模型进行持续优化。本发明提供的城市轨道交通系统数字孪生建模方法及其系统便于管理人员能够清晰地掌握城市轨道交通系统的实时运行状况，为系统中列车的运行规划和客流的引导提供参考。
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公开(公告)号：CN117253575A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311291377.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16H10/60 , G06F16/35 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及生物医药技术领域和机器学习技术领域，更具体地，涉及一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法。现有的以电子触发器为代表的误诊识别技术在识别准确性、时效性方面仍有较大不足，且对于未发生的误诊无法进行预测。本发明提供了一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法，通过对电子病历数据进行标准化处理，利用机器学习分类器，学习误诊病例与非误诊病例在“生物标志物‑症状‑疾病”之间的关系，对病例二项分类，实现对过去被忽略的误诊病例的识别和对未发生的误诊事件的预测。本发明提供的基于机器学习的电子病历误诊识别方法，通过特定疾病的电子病历数据得出误诊发生的概率，并对医疗人员做出提醒，能够提高诊断可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN103246719A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310152593.9
申请日：2013-04-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于web的网络信息资源整合方法，包括以下步骤：将异构网络信息资源统一为标准XML数据源；将所述标准XML数据源进行第一层划分获得第一次划分结果，对该第一次划分结果进行第二层细分获得细分资源块；根据相关度对用户所需细分资源块进行排序；对排序后的所述用户所需细分资源块进行整合形成整合资源块并生成集成页面。本发明拓宽了网络信息资源整合的范围并可以根据需求的变化，将整合结果进行适时调整。
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公开(公告)号：CN102833803A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210297944.0
申请日：2012-08-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于IPv6的无线传感器网络结构及子网内切换方法。该结构包括：网关节点、固定节点、协同节点和移动簇四类基本实体，移动簇进一步包括移动节点和移动簇首节点；网关节点用于管理和控制传感器网络子网与另外子网或其他网络进行通信；固定节点是一般通信节点，属于全功能节点；协同节点用于缓解网络流量分布不均造的功耗分布不均，同时用于克服同层间节点通信带来的巨大开销；移动簇首节点用于管理和协调移动节点，并负责移动簇与固定节点的通信；该网络的网络节点地址为128位的IPv6地址，完整的128位地址用于对IPv6网络的通信和寻址，在子网内切换和通信中，使用16位的短地址。还公开了一种子网内切换方法。
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公开(公告)号：CN102056183A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010585259.9
申请日：2010-12-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W16/22
Abstract: 本发明提供了一种基于认知网络的网络流量预测方法和装置，通过对输入信号X(t)进行最小二乘法处理，输出预测样本数据Y(t)，对Y(t)进行小波变换，分解为不同频率成分的分量，k时刻小波变换系数序列{D1(k)，D2(k)，…DL(k)，AL(k)}，把分量{D1(k)，D2(k)，…DL(k)}作为Elman网络的输入，k+T时刻的小波系数{D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)}作为输出来训练网络，把分量{AL(k)}作为线性网络的输入，{AL(k+T)}来作为输出来训练网络，将训练好的小波各分量{D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)，AL(k+T)}作为BP网络的输入，k+T时刻的原始流量时间{f(k+T)}作为网络输出，训练网络，获取预测输出，针对以往的流量模型以及预测方法的利弊，引入LMS算法对输入样本进行预处理，再输入到接下来的小波神经网络预测模型(WNN)中，解决了现有模型的“过拟合”问题，为网络流量提供更为准确的模型和预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884179B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110340750.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/26 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供了一种基于机器故障和文本主题分析的城轨折返故障诊断方法，步骤1，获取各个城轨的通信码和工程师的维修报告并构建数据库；步骤2，对数据库中各个城轨的通信码通过基于Spark的频繁项集生成算法挖掘频繁出现在各个城轨通信码中的特征组合并分析，得到故障发生的规则。本发明采用频繁项集生成算法挖掘数据集中频繁出现特征组合，对挖掘出的频繁特征进行分析得到故障发生的规则，并在挖掘出的频繁项集的基础上进行特征交叉，训练分类算法，以分别在无人自动折返，自动换端和点式换端中发生故障时进行自动分类，通过故障规则和算法结合，更好的了解列车发生折返故障时内、外部的特征，从而加快对故障的处理。
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公开(公告)号：CN112884179A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110340750.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/00 , G06Q50/30 , G06K9/62 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/26 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供了一种基于机器故障和文本主题分析的城轨折返故障诊断方法，步骤1，获取各个城轨的通信码和工程师的维修报告并构建数据库；步骤2，对数据库中各个城轨的通信码通过基于Spark的频繁项集生成算法挖掘频繁出现在各个城轨通信码中的特征组合并分析，得到故障发生的规则。本发明采用频繁项集生成算法挖掘数据集中频繁出现特征组合，对挖掘出的频繁特征进行分析得到故障发生的规则，并在挖掘出的频繁项集的基础上进行特征交叉，训练分类算法，以分别在无人自动折返，自动换端和点式换端中发生故障时进行自动分类，通过故障规则和算法结合，更好的了解列车发生折返故障时内、外部的特征，从而加快对故障的处理。
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公开(公告)号：CN111309703A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910841167.3
申请日：2019-09-06
Applicant: 北京交通大学 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/20 , G06F16/2458 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及自动编码技术领域，提供一种疾病编码自动转换的方法及装置，其组成部分包括总线、前端页面、通信接口、后端逻辑和数据库。大致方法包括：首先，从网页前端获取疾病数据集；其次，对数据集中的ICD-10编码转换为ICD-11编码；然后，对未匹配成功的数据进行相应处理；最后，对转换后的结果进行保存，得到ICD-11的编码结果并输出。与现有技术相比，本发明提供的疾病编码自动转换方法及装置提供了ICD编码自动更新至最新国际通用版本的方法。
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公开(公告)号：CN109830302A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910081077.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种用药模式挖掘方法，用于佐证疾病治疗的用药模式，包括如下步骤：接收输入的电子病例文本信息；基于电子病历文本信息,进行数据提取和分词；基于数据提取和分词，进行用药模式挖掘，获取患者群和药品分类，并且进行交叉匹配；基于交叉匹配的结果，获取疾病治疗的用药模式。通过使用该用药模式挖掘方法，能够在一定程度上避免现有电子病历存在数据丰富却不能有效佐证患者潜在的治疗用药模式的问题，更好的作用于用药模式差异小的疾病、提高临床诊疗效率。
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公开(公告)号：CN102026195A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010594453.3
申请日：2010-12-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一次性口令的移动终端身份认证方法和系统。该方法包括：接收输入移动设备的用户身份标识ID和用户通行密语PW，对比ID、H(PW)与移动设备中预先存储的ID和H(PW)是否一致，若不一致，提示用户输入有误，请用户重新输入ID和PW；若一致，执行第二级认证步骤；其中，H(PW)表示PW的哈希函数；基于一次性因素生成因子OTP、所述ID和所述PW进行移动设备与服务器间的双向身份认证。本发明对OTP思想进行改进，保留技术优势的前提下，实现用户和服务器的双向认证，在不增加系统复杂程度的基础上，增强认证的安全性。
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