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公开(公告)号：CN118557187A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410684758.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 南通大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/145 , A61B5/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/06 , G06N3/084 , G16H50/70
Abstract: 本申请公开了一种基于ELM‑BiLSTM‑attention的血糖浓度预测方法，包括：获取多名糖尿病患者不同时期的血糖数据以及光谱数据并进行预处理；构建ELM‑BiLSTM‑attention模型；训练ELM‑BiLSTM‑attention模型，并优化模型参数；对无创血糖浓度进行预测以及评估。本申请将ELM‑BiLSTM与注意力机制相结合，能够更好地捕捉到拉曼光谱数据中的重要的特征向量和时间信息，与仅利用时间序列数据的过去信息的LSTM不同，BiLSTM模型由两个独立的LSTM组成，可用于捕获时间序列数据中的历史信息和未来信息，以建立前向和后向LSTM层的长期依赖关系。
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公开(公告)号：CN119132624A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311367817.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于XRLD集成分类器的血肿扩张风险预测方法，属于出血性脑卒中后血肿扩张风险预测技术领域，解决了出血性脑卒中后血肿扩张风险预测精度较低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对原始数据集进行数据预处理，并判断前X位患者是否发生血肿扩张事件；S2：对血肿扩张风险特征变量进行假设检验及相关性分析；S3：基于XGBoost、随机森林、LightGBM和决策树分类器，构建XRLD集成分类器；S4：利用方差膨胀因子和方差比例筛选特征变量，并结合XRLD集成分类器进行血肿扩张风险诊断。本发明的有益效果为：提高了血肿扩张风险的预测精度。
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公开(公告)号：CN118557187B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410684758.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 南通大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/145 , A61B5/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/06 , G06N3/084 , G16H50/70
Abstract: 本申请公开了一种基于ELM‑BiLSTM‑attention的血糖浓度预测方法，包括：获取多名糖尿病患者不同时期的血糖数据以及光谱数据并进行预处理；构建ELM‑BiLSTM‑attention模型；训练ELM‑BiLSTM‑attention模型，并优化模型参数；对无创血糖浓度进行预测以及评估。本申请将ELM‑BiLSTM与注意力机制相结合，能够更好地捕捉到拉曼光谱数据中的重要的特征向量和时间信息，与仅利用时间序列数据的过去信息的LSTM不同，BiLSTM模型由两个独立的LSTM组成，可用于捕获时间序列数据中的历史信息和未来信息，以建立前向和后向LSTM层的长期依赖关系。
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公开(公告)号：CN117850238A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410035021.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种信息物理系统的新型记忆事件触发控制方法，属于网络控制技术领域。解决了信息物理系统中通信资源受限的技术问题。其技术方案为：构建信息物理系统模型，设计新型记忆事件触发机制，构造状态反馈控制器，形成记忆事件触发控制系统的闭环模型；利用李雅普诺夫稳定性方法和LMI技术，联合设计新型记忆事件触发机制和状态反馈控制器，导出闭环信息物理系统带有H∞性能指标的渐近稳定充分条件；利用非线性解耦技术，得到事件触发参数与状态反馈控制器增益。本发明的有益效果为：解决通信资源受限的问题，在维持系统性能不变的情况下，进一步减少准稳态过程中的事件触发次数，在系统性能和通信资源之间实现更理想的权衡。
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