公开(公告)号：CN118568274A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410699277.1

申请日：2024-05-31

Applicant: 重庆医药数据信息科技有限公司

Inventor： 魏然 ,  罗成 ,  刘辉 ,  龙海平 ,  黄煜楠

IPC: G06F16/48 ,  G06F40/289 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开一种基于加权多模态重排的图文音跨模态检索方法，包括以下步骤：S1：采集包含图像、文本和音频数据的多模态数据集；S2：对多模态数据集进行预处理和特征提取得到图像特征表示、文本特征表示和音频特征表示；S3：根据图像特征表示、文本特征表示和音频特征表示构建跨单模态检索的第一加权多模态重排相似度模型和跨双模态检索的第二加权多模态重排相似度模型；S4：根据第一加权多模态重排相似度模型和第二加权多模态重排相似度模型进行跨模态检索。本发明通过使用使用加权多模态重排的图文音跨模态检索方法，实现图像、文本和音频相互检索的功能。用户通过输入图像、文本或音频数据，检索相关的另一或二模态数据，返回检索结果。

公开(公告)号：CN106504030A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610991652.5

申请日：2016-11-10

Applicant: 重庆医药数据信息科技有限公司

Inventor： 刘震 ,  彭识路 ,  冯永 ,  龙海平 ,  丁彦丹

IPC: G06Q30/02 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

CPC classification number: G06Q30/0202 ,  G06K9/6269 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于混沌正弦映射的花朵授粉优化算法的支持向量机药品预测方法，该方法包括：A、收集某类药品2012至2016年的销售量，生成学习样本；B、确定SVM的常数c和核函数σ的取值范围，以及迭代结束条件；C、根据混沌正弦映射方程计算P，初始n朵花种群的位置，确定初始的最优解位置g*；D、判断进行全局授粉或局部授粉，并且是否更新g*，E、若g*连续迭代m(m∈t)次以后没有更新，将 进行k次迭代，最后将此混沌序列反归一化生成经过混沌正弦映射的最优值序列；F、综合结果，将最终g*＝(c,g)带入SVM向量机，进行模型训练和验证，根据预测结果，对学习样本进行调整，最终最优预测发明方法。