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公开(公告)号：CN113516309B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110782636.6
申请日：2021-07-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多路切图准则和蚁群优化的OD流向聚类方法，利用流向终点POI构建主题分布模型，计算流向时空语义相似度，构建无向图复杂网络及初始信息素矩阵，提取网络所有连通分量，识别待聚类连通分量，基于多路切图准则和蚁群优化对待聚类的连通分量采用多进程并行的方式，一个进程对一个连通分量进行聚类。汇总步骤各进程的聚类结果，得到最终聚类结果。本发明将无向图复杂网络思想与聚类算法有机结合，采用高斯核函数进行复杂网络简化，利用图连通分量实现噪音自动识别。本发明基于多路切图准则改进了启发式函数，并基于复杂网络思想利用介数中心性筛选蚁群初始节点，有效改善聚类效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115160326A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210911297.1
申请日：2022-07-30
Applicant: 福州大学
IPC: C07D487/22 , A61K41/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种靶向IDO酶的酞菁配合物及其制备方法和应用，该酞菁配合物是由酞菁锌和色氨酸偶联构成，其具体是以3‑硝基邻苯二甲腈、对羟基苯甲酸甲酯、1‑甲基‑D‑色氨酸等为原始原料，通过亲核反应得到3‑(4‑羧基甲酯苯氧基)邻苯二腈，再通过成环反应和亲核反应生成1‑(4‑羧基苯氧基)酞菁，最后通过亲核取代反应生成目标产物（）。所得酞菁配合物能增强酞菁对于三阴性乳腺癌细胞的杀伤作用，为提高其光动力治疗效果提供一个新的思路。
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公开(公告)号：CN113570860A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110842404.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种针对稀疏轨迹数据的城市道路交通状态精细划分与识别的方法，1:采集速度值,计算出租车轨迹点相对于每条路段行驶方向终点的距离作为其空间相对位置值；2:根据轨迹点空间相对位置值和速度值，拓展[速度‑空间]域，计算前后车辆[速度‑空间]域的相交面积，以此为基础对路段上的轨迹点构建车辆队列，依据戴维森堡丁指数选取最佳队列；3：对轨迹队列进行二次处理，得到各路段交通状态精细划分的分割点；4:设置交通状态类别数，结合《道路交通拥堵度评价方法》得到各类别交通状态的划分阈值；将精细划分各局部路段中车辆队列的速度值与各类别交通状态的划分阈值作比较，得到各路段的交通状态，本发明能实现城市交通状态的精细识别。
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公开(公告)号：CN112707912A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110107891.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 福州大学
IPC: C07D487/22 , A61K41/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种多功能卟啉配合物的制备和应用，以5‑(羟苯基)‑10,15,20‑苯基卟啉为原料，再通过亲核反应通过二乙二醇双氯乙酯连接埃罗替尼和5‑(羟苯基)‑10,15,20‑苯基卟啉，再通过和醋酸铜配位合成目标配合物A‑CuTPP，此新型化合物能增强对于肿瘤细胞的杀伤作用，成像细胞凋亡，为光动力治疗提供指导。
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公开(公告)号：CN113570860B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110842404.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 福州大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种针对稀疏轨迹数据的城市道路交通状态精细划分与识别的方法，1:采集速度值,计算出租车轨迹点相对于每条路段行驶方向终点的距离作为其空间相对位置值；2:根据轨迹点空间相对位置值和速度值，拓展[速度‑空间]域，计算前后车辆[速度‑空间]域的相交面积，以此为基础对路段上的轨迹点构建车辆队列，依据戴维森堡丁指数选取最佳队列；3：对轨迹队列进行二次处理，得到各路段交通状态精细划分的分割点；4:设置交通状态类别数，结合《道路交通拥堵度评价方法》得到各类别交通状态的划分阈值；将精细划分各局部路段中车辆队列的速度值与各类别交通状态的划分阈值作比较，得到各路段的交通状态，本发明能实现城市交通状态的精细识别。
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公开(公告)号：CN113516309A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110782636.6
申请日：2021-07-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多路切图准则和蚁群优化的OD流向聚类方法，利用流向终点POI构建主题分布模型，计算流向时空语义相似度，构建无向图复杂网络及初始信息素矩阵，提取网络所有连通分量，识别待聚类连通分量，基于多路切图准则和蚁群优化对待聚类的连通分量采用多进程并行的方式，一个进程对一个连通分量进行聚类。汇总步骤各进程的聚类结果，得到最终聚类结果。本发明将无向图复杂网络思想与聚类算法有机结合，采用高斯核函数进行复杂网络简化，利用图连通分量实现噪音自动识别。本发明基于多路切图准则改进了启发式函数，并基于复杂网络思想利用介数中心性筛选蚁群初始节点，有效改善聚类效果。
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