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公开(公告)号：CN100583111C
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200710104440.1
申请日：2007-04-20
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: G06F19/12
Abstract: 本发明涉及支持基因相互作用网络分析的方法和设备以及计算机产品。在屏面的左窗格上显示了各分析对象部分网络的详细信息。该详细信息包括：针对每种疾病的分析对象部分网络的节点数量、边数量以及累积覆盖率。基于该详细信息，用户可以指定用户希望分析的疾病的分析对象部分网络。当用户指定了疾病时，在右窗格上显示出表示与所指定的疾病有关的部分网络的网络图。
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公开(公告)号：CN118661180A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202280091307.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 参照存储有多个由多个特征量的组合构成的数据的存储部，针对多个条件中的每一个条件，提取组合满足各条件的数据组，针对多个条件中的每一个条件，确定与各条件对应的数据组所包含的多个特征量之间的关系性，将多个条件中的每一个条件的关系性分类为多个第一簇，将多个条件中的每一个条件的数据组分类为多个第二簇，将多个条件中的每一个条件的数据组分类为多个第三簇，以使得对与各数据组对应的关系性进行分类而得到的第一簇相同、并且对各数据组进行分类而得到的第二簇相同的多个数据组被分类为同一簇，针对多个第三簇中的每一个第三簇，确定能够对被分类为各簇的数据组和被分类为其他簇的数据组进行分类的第一条件。
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公开(公告)号：CN109522922A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811094204.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开了学习数据选择方法及设备以及计算机可读记录介质。为了选择对机器学习模型的输出因子进行估计的估计模型的学习数据，1)与输入到机器学习模型的输入数据组中包括的第一输入数据的指定相对应地提取与第一输入数据有关的第一输入数据组，2)分别获取被输入到机器学习模型并且与第一输入数据组对应的第一变换数据组以及机器学习模型的与第一变换数据组对应的第一输出数据组，以及3)从第一输入数据组中选择估计模型的学习目标数据，其中机器学习模型针对从输入数据变换的变换数据执行分类和确定。
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公开(公告)号：CN118071556A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311214288.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F16/9035
Abstract: 本发明提供计算机可读记录介质、信息处理方法和信息处理设备。所述介质存储用于使计算机执行处理的程序，所述处理包括：获取多条组合数据，每条组合数据包括指示人的属性的属性信息以及指示从选项中选择哪个选项的信息；针对每个选项，生成转换数据，该转换数据是通过将信息转换成指示选项是否被选择的信息而获得的；针对每个选项，基于转换数据从属性中识别与选项的选择的相关性大于标准的属性以及条件；基于条件，在不同选项的条件之中识别共有的条件；以及通过使用与共有的条件匹配的转换数据，基于属性与选项之间的分析结果，针对与不同选项中的一个选项匹配并且与共有的条件匹配的目标，确定用于改进选项的选择结果的计划。
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公开(公告)号：CN109522922B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201811094204.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00 , G06F18/22 , G06F18/2133 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 公开了学习数据选择方法及设备以及计算机可读记录介质。为了选择对机器学习模型的输出因子进行估计的估计模型的学习数据，1)与输入到机器学习模型的输入数据组中包括的第一输入数据的指定相对应地提取与第一输入数据有关的第一输入数据组，2)分别获取被输入到机器学习模型并且与第一输入数据组对应的第一变换数据组以及机器学习模型的与第一变换数据组对应的第一输出数据组，以及3)从第一输入数据组中选择估计模型的学习目标数据，其中机器学习模型针对从输入数据变换的变换数据执行分类和确定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100565538C
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200610136696.6
申请日：2006-10-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明提供了用于评估蛋白复合体之间的相互作用的方法和设备。在相互作用评估设备中，亚单位形成单元使用复合体对信息作为输入信息并查询家族DB，以得到复合体对信息的亚单位。GODB是存储与蛋白质属性有关的信息的数据库。学习单元使用亚单位复合体对信息作为输入信息并查询GODB，以输出预测规则集。执行单元使用从预测目标生成单元获得的预测目标数据作为输入信息并查询预测规则集，以计算执行结果，即，作为对亚单位对的相互作用属性的有效性评估的属性得分。
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公开(公告)号：CN101059824A
公开(公告)日：2007-10-24
申请号：CN200710104440.1
申请日：2007-04-20
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: G06F19/12
Abstract: 本发明涉及支持基因相互作用网络分析的方法和设备以及计算机产品。在屏面的左窗格上显示了各分析对象部分网络的详细信息。该详细信息包括：针对每种疾病的分析对象部分网络的节点数量、边数量以及累积覆盖率。基于该详细信息，用户可以指定用户希望分析的疾病的分析对象部分网络。当用户指定了疾病时，在右窗格上显示出表示与所指定的疾病有关的部分网络的网络图。
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公开(公告)号：CN118946895A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202280094297.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N5/025
Abstract: 信息处理装置(1)接受解释对象的假设，使用第一存储部获取与上述解释对象的假设对应的依据信息以及规则标识符，第一存储部针对表示多个资源和资源间的关系的每个知识，包含成为知识的依据的依据信息以及与用于解释假设的规则相关联的规则标识符，使用第二存储部获取是与获取到的规则标识符对应的现有知识的概率，第二存储部针对每个规则标识符，包含上述规则以及假设是现有知识的概率。由此，为了筛选假设，能够使用现有知识来解释假设。
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公开(公告)号：CN110637309A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201880028353.9
申请日：2018-04-20
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 模拟装置是使用第一推断器和第二推断器的推断装置，其中，第一推断器根据基于过去的数据学习的结果值来推断参数值，第二推断器根据参数值推断结果值。模拟装置根据由第一推断器和第二推断器使用特定的结果值、或者处于特定的结果值的附近的附近结果值推断出的重构值和所输入的结果值来计算重构误差。模拟装置搜索使根据所输入的结果值和特定的结果值计算的代替误差与重构误差的和最小的第一结果值。模拟装置输出使用第一推断器根据第一结果值推断的参数值。
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公开(公告)号：CN101082942A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200610136696.6
申请日：2006-10-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明提供了用于评估蛋白复合体之间的相互作用的方法和设备。在相互作用评估设备中，亚单位形成单元使用复合体对信息作为输入信息并查询家族DB，以得到复合体对信息的亚单位。GODB是存储与蛋白质属性有关的信息的数据库。学习单元使用亚单位复合体对信息作为输入信息并查询GODB，以输出预测规则集。执行单元使用从预测目标生成单元获得的预测目标数据作为输入信息并查询预测规则集，以计算执行结果，即，作为对亚单位对的相互作用属性的有效性评估的属性得分。
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