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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117334334B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311272180.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种健康风险预测方法、装置、设备及介质。该方法获取现时环境数据；将现时环境数据输入至预测模型中，所述预测模型包括VARLST混合模型和AdaBoost模型，其中，所述VARLST模型包括VARMA模型和BI‑LSTM模型，将VARLST模型的预测结果和AdaBoost模型的预测结果进行加权融合，获得最终预测值；基于现时环境数据下预测的最终预测值以及过去时间段内的危险参考基准值下的疾病患病人数和非患病人数，计算得到预测健康风险的相对危险值；基于相对危险值进行健康风险预警。本发明能够在环境质量指数异常时，通过快速预测以及健康风险的相对危险值的计算，做到提早预防的准备。
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公开(公告)号：CN117334334A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311272180.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种健康风险预测方法、装置、设备及介质。该方法获取现时环境数据；将现时环境数据输入至预测模型中，所述预测模型包括VARLST混合模型和AdaBoost模型，其中，所述VARLST模型包括VARMA模型和BI‑LSTM模型，将VARLST模型的预测结果和AdaBoost模型的预测结果进行加权融合，获得最终预测值；基于现时环境数据下预测的最终预测值以及过去时间段内的危险参考基准值下的疾病患病人数和非患病人数，计算得到预测健康风险的相对危险值；基于相对危险值进行健康风险预警。本发明能够在环境质量指数异常时，通过快速预测以及健康风险的相对危险值的计算，做到提早预防的准备。
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公开(公告)号：CN116665798A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310469915.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 海南大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种空气污染趋势预警方法及相关装置。该方法包括如下步骤：对空气污染的历史数据进行预处理，划分为短、中、长期的训练集、验证集和测试集；构建短、中、长期BI‑LSTM神经网络模型，将不同时期训练集、验证集对应输入至模型中进行训练，将不同时期测试集对应输入训练后的模型中，分别获得三个模型对应的预测值和预测误差；基于预测误差确定对应模型的可靠性系数；将可靠性系数和预测结果作为证据体，判断证据冲突程度，若冲突程度符合要求，则通过DS证据理论对三个模型的预测结果进行融合，作为最终预测结果；若冲突程度不符合要求，则对历史数据处理继续训练。本发明能够预早发现空气污染趋势可能发生的异常并进行预警。
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公开(公告)号：CN117251643A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311094314.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开基于协同过滤和概率语言术语集的新闻推荐方法及系统。该方法通过基于嵌入表示和单词嵌入技术的协同过滤算法，将用户和新闻文章同时嵌入潜在空间，利用它们之间的新闻文章相似性来预测用户感兴趣的内容，解决了在处理稀疏数据和冷启动问题时的限制；使用在线评论与概率语言术语集相结合的推荐算法，解决新用户和新投稿的新闻文章的推荐效果不佳的问题；最后让两种推荐算法通过排名排序的方法相融合，可以有效解决推荐系统覆盖率和多样性低、推荐内容过于单一等问题。本发明能够极大提高了推荐覆盖率，使最终推荐排序富有多样选择性的同时提高推荐精确度。
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公开(公告)号：CN117251643B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311094314.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开基于协同过滤和概率语言术语集的新闻推荐方法及系统。该方法通过基于嵌入表示和单词嵌入技术的协同过滤算法，将用户和新闻文章同时嵌入潜在空间，利用它们之间的新闻文章相似性来预测用户感兴趣的内容，解决了在处理稀疏数据和冷启动问题时的限制；使用在线评论与概率语言术语集相结合的推荐算法，解决新用户和新投稿的新闻文章的推荐效果不佳的问题；最后让两种推荐算法通过排名排序的方法相融合，可以有效解决推荐系统覆盖率和多样性低、推荐内容过于单一等问题。本发明能够极大提高了推荐覆盖率，使最终推荐排序富有多样选择性的同时提高推荐精确度。
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