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公开(公告)号：CN107403072A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710665605.6
申请日：2017-08-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的2型糖尿病预测预警方法，通过K-means算法和Logistic Regression算法建立先聚类再分类的糖尿病双层预测分析模型，对非糖尿病的分类结果通过C4.5算法和K-means算法分析出的规则进行预警分级，对糖尿病数据集通过日常数据收集管理后并进行更新维护以优化原始糖尿病双层预测分析模型。本方法包括数据收集模块、数据预处理模块、预测分析模块、预警分级模块和日常管理模块等五大模块。主要应用在糖尿病早期预测分析、高危人群预警分级以及糖尿病日常健康管理等三大方面。本方法在实际应用中具有更高的预测准确性，更加专注每个实例的健康参数，同时针对非糖尿病实例进行预警分级，能起到更好的防范作用，做到疾病的提早预防。
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公开(公告)号：CN108064020B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201711492108.7
申请日：2017-12-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明一种优化的室内定位方法，包含质心定位算法模块、最优信标节点选取模块、待定位区域划分模块模块、连续定位模块。本方法首先利用狄克勋异常检测方法选择周边最优的信标节点，利用高斯滤波方法对信标进行滤波处理；然后利用质心定位法确定目标节点的初步所处区域，对该初步目标位置区域进行划分，缩小目标节点所处区域，确定目标节点离散定位阶段的最终位置；最后基于该最终位置利用粒子滤波算法估计目标节点的下一时刻所处的位置。
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公开(公告)号：CN108038629A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711492287.4
申请日：2017-12-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同过滤的优化方法，该方法为一种基于奇异值分解和BP神经网络预测未评分项的改进方法；该方法通过奇异值分解用户‑项目评分矩阵，有效的降低了矩阵的稀疏性；同时在奇异值分解的基础上，进一步采用BP神经网络来对未评分的目标项目进行分值预测。在此基础上，进行相似性计算获取相似邻居列表，将商品进行推荐给目标用户。该方法的改进核心思想是将用户‑项目评分矩阵降维，有效的缓解数据稀疏性，使得推荐准确率更高。
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公开(公告)号：CN108064020A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711492108.7
申请日：2017-12-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明一种优化的室内定位方法，包含质心定位算法模块、最优信标节点选取模块、待定位区域划分模块模块、连续定位模块。本方法首先利用狄克勋异常检测方法选择周边最优的信标节点，利用高斯滤波方法对信标进行滤波处理；然后利用质心定位法确定目标节点的初步所处区域，对该初步目标位置区域进行划分，缩小目标节点所处区域，确定目标节点离散定位阶段的最终位置；最后基于该最终位置利用粒子滤波算法估计目标节点的下一时刻所处的位置。
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