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公开(公告)号：CN115050477A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210708716.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明提供一种贝叶斯优化的RF与LightGBM疾病预测方法，该方法首先用最大互信息系数进行特征选择、用SMOTE进行预处理，然后用贝叶斯优化算法选择随机森林和LightGBM学习器的最优超参数，之后用所选的最优超参数分别代入随机森林与LightGBM算法训练模型，最后分别在训练集上进行10折交叉验证、在测试集进行模型预测性能评估。在提高模型的性能和泛化能力的同时，提高了数据的有效性和准确率，避免网格搜索针对非凸问题易得到局部最优以及参数过多耗时长的问题，降低了模型的训练误差，缩短了训练时间。
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公开(公告)号：CN115050477B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210708716.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: G16H50/50 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种贝叶斯优化的RF与LightGBM疾病预测方法，该方法首先用最大互信息系数进行特征选择、用SMOTE进行预处理，然后用贝叶斯优化算法选择随机森林和LightGBM学习器的最优超参数，之后用所选的最优超参数分别代入随机森林与LightGBM算法训练模型，最后分别在训练集上进行10折交叉验证、在测试集进行模型预测性能评估。在提高模型的性能和泛化能力的同时，提高了数据的有效性和准确率，避免网格搜索针对非凸问题易得到局部最优以及参数过多耗时长的问题，降低了模型的训练误差，缩短了训练时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463014A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210168007.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于SVM‑Xgboost的移动支付风险预警方法，该模型使用贝叶斯优化分别对SVM和Xgboost的参数组合进行寻优，再将优化好的两模型使用堆叠法进行组合，SVM‑Xgboost模型可用于移动支付领域交易风险的侦测，在性能提升提升的同时，能够准确地对移动支付交易记录进行风险侦测，可以根据交易类型、交易金额、交易前本金、交易后本金等变量来推测出该笔交易是否存在风险，对用户进行风险预警，提高用户警惕性，以减少移动支付风险给用户带来的经济损失。
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公开(公告)号：CN116452910B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310314356.1
申请日：2023-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于图神经网络的scRNA‑seq数据特征表示和细胞类型识别方法，属于生物医学技术领域，所述方法以scRNA‑seq数据和基因相互作用网络作为模型输入，自动识别细胞类型；所述模型包括图表示模块、浅层特征提取模块、伪图像生成模块和分类模块。本发明通过整合基因表达数据和基因间的关联信息，并对特征向量进行伪图像的转化，使得其具有强大的抗噪能力，表现出优秀的识别性能。不仅如此，本算法还可以学习到其中重要基因相互作用关系。
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公开(公告)号：CN114463014B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210168007.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06Q20/40 , G06Q20/38 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2411
Abstract: 本发明提供一种基于SVM‑Xgboost的移动支付风险预警方法，该模型使用贝叶斯优化分别对SVM和Xgboost的参数组合进行寻优，再将优化好的两模型使用堆叠法进行组合，SVM‑Xgboost模型可用于移动支付领域交易风险的侦测，在性能提升提升的同时，能够准确地对移动支付交易记录进行风险侦测，可以根据交易类型、交易金额、交易前本金、交易后本金等变量来推测出该笔交易是否存在风险，对用户进行风险预警，提高用户警惕性，以减少移动支付风险给用户带来的经济损失。
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公开(公告)号：CN116452910A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310314356.1
申请日：2023-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于图神经网络的scRNA‑seq数据特征表示和细胞类型识别方法，属于生物医学技术领域，所述方法以scRNA‑seq数据和基因相互作用网络作为模型输入，自动识别细胞类型；所述模型包括图表示模块、浅层特征提取模块、伪图像生成模块和分类模块。本发明通过整合基因表达数据和基因间的关联信息，并对特征向量进行伪图像的转化，使得其具有强大的抗噪能力，表现出优秀的识别性能。不仅如此，本算法还可以学习到其中重要基因相互作用关系。
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公开(公告)号：CN216852368U
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202220322542.0
申请日：2022-02-17
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W4/80 , H04M1/72415 , A61L2/10
Abstract: 一种基于蓝牙技术的多功能车内紫外线消毒装置，一种基于蓝牙技术的多功能车内紫外线消毒装置，包括太阳能充电装置、紫外线消毒装置、蓝牙模块、单片机、手机和紫外线灯，太阳能充电装置包括电连接的太阳能发电板和储电器，储电器对单片机单独供电，储电器通过电线和按钮开关对紫外线灯单独供电，紫外线灯还通过导线连接在单片机上，单片机上连接有蓝牙模块，紫外线消毒装置包括固定式消毒机构和活动式消毒机构，可以方便的实现基于手机对车辆内部消杀装置的监测和控制，便于驾驶员的操作。此外，采用基于蓝牙的紫外线控制装置，装置体积小，使用灵活可控，有效的提升了汽车内紫外线杀毒装置的可控性和灵活性。
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