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公开(公告)号：CN115757776A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211386155.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于SQ‑LDA主题模型的交通安全舆情分析方法。本发明包括以下步骤：S1、获取交通安全社交软件舆情数据；S2、预处理交通安全社交软件舆情数据；S3、利用基于SQ‑LDA主题模型进行特征主题提取；S4、可视化交通安全社交软件舆论热点。本发明的SQ‑LDA主题模型中样本质量负采样方法则是根据梯度计算样本信息量，以区分高、低质量负样本，过滤掉低质量负样本并最大化正样本概率及最小化高质量负样本概率，进而有效挖掘并分析交通安全社交软件舆情数据。本发明设置主题下关键词的频次概率阈值，当关键词的频次概率超过所设置的频次概率阈值时，将触发该主题下的关键词舆情预警，为社会舆情预警提供必要的技术支撑。
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公开(公告)号：CN112925197A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110084937.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于有限时间的多智能体系统二分一致跟踪方法，引入有向路径权重积概念确定有向图中任意两点间存在间接关联的交互关系，并据此判断有向图是否结构平衡；构建有向图对应的增广无向图，利用有向路径权重积概念设计规范变换矩阵D；利用基于M矩阵的方法来设计李雅普诺夫函数中待定参数，确定有限时间情况下多智能系统收敛时间上界。本发明的有益效果为：本发明克服了交互拓扑中权重系数全为非负的缺陷，合理假设多智能体间相互协作与竞争并存，利用带符号的正负路径权重积来刻画图中任意两点间的交互关系，高效地确定多智能体系统有限时间的收敛上界，从而有效地解决了现有技术中收敛时间上界计算困难的问题。
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公开(公告)号：CN116580831B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310344446.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/243 , G06F18/15
Abstract: 本申请公共开了基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法，其中包括一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，该方法包括：基于NHANES数据集，对NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；利用随机森林算法筛选第一数据集的特征，获取特征数据集；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于XRL分类器和特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。本申请将具有最优超参数的XGBoost、随机森林(Randomforest)和LightGBM分类器构建为XRL分类器，并额外考虑尿液和饮食中金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，提升了2型糖尿病的预测精度与分类准确率，从而促进生活方式和饮食干预2型糖尿病。
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公开(公告)号：CN113609794B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110760964.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/30 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法，步骤1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个带有判断当前流量密度的阶跃函数项的后视最优速度函数项及一个考虑司机预期效应影响的流量差项；步骤2：利用线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响；步骤3：利用非线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响。本发明的有益效果为：通过在交通流仿真过程中发现，预期时间的增加或向后看的权重系数增加都会对交通流的稳定有明显的促进作用，可以有效缓解交通拥堵，使司机拥有一个更加安全及舒适的行驶体验。
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公开(公告)号：CN112925196B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110080128.3
申请日：2021-01-21
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于固定时间的多智能体系统二分一致跟踪方法，使用符号图确定有向图中节点间的交互关系和设计规范变换矩阵D，与有限时间二分一致跟踪方法的不同，固定时间二分一致跟踪不需要系统的初始状态信息，就能实现系统的二分一致跟踪；最后提出了一种基于M矩阵的方法来估计李雅普诺夫函数中所有待估参数，确定固定时间情况下系统收敛时间上界。本发明的有益效果为：本发明为了提高收敛速度和打破需要系统初始状态的局限性，制定了固定时间控制协议来解决不确定有界输入下多智能体系统二分一致收敛问题，此外还设计了基于M矩阵的新方法，高效地确定系统固定时间收敛上界，从而有效地解决了现有的系统收敛时间上界难以估计的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609794A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110760964.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/30 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法，步骤1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个带有判断当前流量密度的阶跃函数项的后视最优速度函数项及一个考虑司机预期效应影响的流量差项；步骤2：利用线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响；步骤3：利用非线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响。本发明的有益效果为：通过在交通流仿真过程中发现，预期时间的增加或向后看的权重系数增加都会对交通流的稳定有明显的促进作用，可以有效缓解交通拥堵，使司机拥有一个更加安全及舒适的行驶体验。
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公开(公告)号：CN116227570B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202310173917.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/2321 , G06N3/043 , G06N3/044 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
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公开(公告)号：CN115964574A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211612818.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/335 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供了一种基于数据挖掘的智慧交通安全舆情热度评估方法，属于数据挖掘技术领域，解决了现有的舆情监控系统无法实现舆情主题热度自动评估的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、获取智慧交通安全舆情数据；S2、预处理智慧交通安全舆情数据；S3、利用LDA主题模型进行智慧交通安全舆情主题提取；S4、利用LSTM神经网络模型预测各主题下的文本情感；S5、构建多因素主题热度模型并识别最热主题。本发明的有益效果为：采用多因素主题热度模型综合考虑主题评论量、单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分这5个指标，根据不同用户等级为单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分四个指标设置权重。
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公开(公告)号：CN116959735A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310596420.X
申请日：2023-05-24
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及糖尿病特征提取技术领域，尤其涉及一种基于VIF和VP的2型糖尿病特征提取方法。解决了目前2型糖尿病的诊断精度较低的问题。其技术方案为：S1：对NHANES数据集进行数据预处理；S2：对2型糖尿病的特征项进行假设检验；S3：结合机器学习LightGBM算法，应用VIF和VP选择重要特征。本发明的有益效果为：本发明结合机器学习LightGBM算法，应用VIF和VP，提出了一种考虑特征重要性并剔除具有多重共线性特征的新型的特征提取方法，同时考虑尿液和膳食中的金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，有效提高了2型糖尿病的诊断精度。
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公开(公告)号：CN116580831A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310344446.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/243 , G06F18/15
Abstract: 本申请公共开了基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法，其中包括一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，该方法包括：基于NHANES数据集，对NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；利用随机森林算法筛选第一数据集的特征，获取特征数据集；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于XRL分类器和特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。本申请将具有最优超参数的XGBoost、随机森林(Randomforest)和LightGBM分类器构建为XRL分类器，并额外考虑尿液和饮食中金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，提升了2型糖尿病的预测精度与分类准确率，从而促进生活方式和饮食干预2型糖尿病。
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