最新专利

• 干湿循环后不同尺寸堆石颗粒破碎强度的确定方法及装置 公开日期：2024-09-17 公开号：CN117238407A 申请号：CN202310954885.8
  发明 干湿循环后不同尺寸堆石颗粒破碎强度的确定方法及装置

  • 申请号：CN202310954885.8
  • 公开号：CN117238407A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：武汉大学|||华能澜沧江水电股份有限公司

  本发明提供干湿循环后不同尺寸堆石颗粒破碎强度的确定方法及装置，充分考虑干湿循环和颗粒粒径的耦合影响，得到更加符合颗粒真实破损情况的数据。方法包括：步骤1，对不同尺寸的堆石颗粒进行筛分，筛选出多组不同尺寸的堆石颗粒；步骤2，将筛选出的各组堆石颗粒分别放入干湿循环试验机中进行不同次数的干湿循环试验；步骤3，干湿循环试验完成后，对每组堆石颗粒都进行单颗粒破碎试验；步骤4，构建考虑颗粒粒径以及干湿循环次数耦合影响的堆石颗粒特征破碎强度变化模型；将步骤3获得的试验数据带入模型中，得到各拟合系数，进而得到预测模型；步骤5，采用预测模型对待预测的不同干湿循环下、不同尺寸堆石颗粒的破碎强度进行预测确定。

  发布时间：2023-12-17 07:54:14

  10

• 基于动态信息价值准则和集成学习的动脉粥样硬化风险预测方法 公开日期：2024-09-17 公开号：CN114388129A 申请号：CN202111455856.4
  发明 基于动态信息价值准则和集成学习的动脉粥样硬化风险预测方法

  • 申请号：CN202111455856.4
  • 公开号：CN114388129A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：南京信息工程大学

  本发明为基于动态信息价值准则和集成学习的动脉粥样硬化风险预测方法，公开了所述方法包括：基于动态信息价值准则对采集的数据集进行筛选，分为最优特征集和残留特征集；基于机器学习算法将最优特征集与残留特征集作为基分类器A、基分类器B；根据基分类器A、基分类器B建立预测模型A和预测模型B；将最优特征集和残留特征集输入预测模型A和预测模型B，将所得到的预测结果加权集成，输出最终集成学习预测结果，本发明在使用机器学习算法进行动脉粥样硬化风险预测的基础上，由模型预测效果优劣来进行特征筛选，挑选出数据冗余度低、有代表性的特征，考虑到了更为优秀的特征、提高了模型预测效果。

  发布时间：2023-05-09 10:14:26

  0

• 一种生物信息分析方法及装置、电子设备及存储介质 公开日期：2024-09-17 公开号：CN114420213A 申请号：CN202111658396.5
  发明 一种生物信息分析方法及装置、电子设备及存储介质

  • 申请号：CN202111658396.5
  • 公开号：CN114420213A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：圣湘生物科技股份有限公司

  本申请公开了一种生物信息分析方法及装置、电子设备及存储介质。所述生物信息分析方法可包括：将所述第一基因测序数据与第一类基因库中的基因序列进行对比，过滤掉去除第一基因测序数据中包含在第一类基因库中的测序数据，得到第一生物信息；将第二基因测序数据与第二类基因库包含的基因序列对比，过滤掉去除第二基因测序数据中包含在第二类基因库中测序数据，得到第二生物信息；交叉比对所述第一生物信息和所述第二生物信息，过滤掉包含所述第一生物信息和第二生物信息中的相同测试数据内容的不同测试数据值，得到第三生物信息；根据所述第三生物信息，输出所述病原的种属计数的统计结果。

  发布时间：2023-05-09 10:51:33

  0

• 基于机器学习预测单重态裂分材料的三重态产率的方法 公开日期：2024-09-17 公开号：CN113283644A 申请号：CN202110525298.8
  发明 基于机器学习预测单重态裂分材料的三重态产率的方法

  • 申请号：CN202110525298.8
  • 公开号：CN113283644A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：内蒙古科技大学包头师范学院

  本发明公开了基于机器学习预测单重态裂分材料的三重态产率的方法，从现有文献中收集13个苝二酰亚胺衍生物分子，苝二酰亚胺衍生物分子的三重态产率ΦSF分布在5‑178％之间；并将13个苝二酰亚胺衍生物分子分别转换成分子描述符，然后将分子随机分成训练集和测试集；采用支持向量‑多项式核函数算法与选定的水合能(HE)，三重态LUMO轨道能量ET‑LUMO和可扭转键数目NumRot，同时，优化建模中的惩罚因子C、不敏感损失函数ε；然后构建预测苝二酰亚胺衍生物的三重态产率ΦSF的预报模型。与现有技术相比，本发明基于小样本集建模的支持向量回归算法模型的建立，有助于研究者快速，简便的筛选出高ΦSF产率的分子，能够为开发高效太阳能电池提供指导意义。

  发布时间：2023-06-23 07:04:28

  1

• 一种基于孪生网络的芬太尼类物质检测方法及其装置 公开日期：2024-09-17 公开号：CN114550840A 申请号：CN202210178048.6
  发明 一种基于孪生网络的芬太尼类物质检测方法及其装置

  • 申请号：CN202210178048.6
  • 公开号：CN114550840A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：杭州电子科技大学

  本发明公开一种基于孪生网络的芬太尼类物质检测方法及其装置。获取待检测物质的质谱数据并进行标准化处理，利用芬太尼类物质检测模型对待检测物质进行分类。芬太尼类物质检测模型训练时由孪生网络和分类网络构成检测模型，孪生网络包括两个共享权重的特征提取网络；测试时将训练好的孪生网络中任意一个特征提取网络删除后与分类网络级联。以样本对作为孪生网络的输入，大大增加了用于模型训练的样本数据，有效的解决了有监督学习方法在芬太尼类物质检测任务上的小样本难题。在损失函数的设计中，加入对比损失函数，最大化类间差异，最小化类内差异，使提取的特征更具有区分性，提高了检测模型的性能。

  发布时间：2023-05-12 11:36:56

  0

• 基于多标签学习的多器官药物性病理分析方法 公开日期：2024-09-17 公开号：CN114188038A 申请号：CN202111481607.2
  发明 基于多标签学习的多器官药物性病理分析方法

  • 申请号：CN202111481607.2
  • 公开号：CN114188038A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：天津大学

  本发明公开了一种基于多标签学习的预测多器官药物性病理分析方法，步骤1、使用来自公开数据集TG‑GATEs的数据库基因表达数据G、药物的病理信息T和平衡后的基因表达数据D构建数据集；步骤2、进行数据预处理；步骤3，构建基于深度学习的多器官药物性病理预测分析网络模型Att‑RethinkNet；步骤4，训练基于深度学习的多器官药物性病理预测分析网络模型并评价。与现有技术相比，本发明首次提出了一种新的多标签学习模型Att‑RethinkNet，利用该模型运用基因表达数据和毒性信息实现了药物性毒性作用于肝脏和肾脏器官的病理结果的预测分析，以及通过交叉验证评估模型的性能；可以更准确和可靠地预测分析药物所具有的潜在肝毒性和肾毒性。

  发布时间：2023-04-28 09:48:43

  0

• 基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法 公开日期：2024-09-17 公开号：CN114550941A 申请号：CN202210106377.X
  发明 基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法

  • 申请号：CN202210106377.X
  • 公开号：CN114550941A
  • 公开日期：2024-09-17
  • 申请人：南京信息工程大学

  本发明公开了基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法，所述方法包括：采集原始数据集，并对原始数据集进行预处理；基于狄克斯特拉算法的低冗余度特征筛选方法对原始数据挑选出数据冗余度低、有代表性的特征作为最优特征集，将残留特征记为残留特征集；基于机器学习算法将最优特征集作为基分类器A、将残留特征集作为基分类器B，分别建立预测模型，记为预测模型A、预测模型B；基于贝叶斯网络计算预测模型A、预测模型B的权重；将预测模型A预测模型B所得到的预测结果加权集成，输出最优预测结果。

  发布时间：2023-05-12 11:33:45

  0

• 医疗信息传输的方法和相关系统及介质产品 公开日期：2024-09-13 公开号：CN113764088A 申请号：CN202111015734.3
  发明 医疗信息传输的方法和相关系统及介质产品

  • 申请号：CN202111015734.3
  • 公开号：CN113764088A
  • 公开日期：2024-09-13
  • 申请人：深圳大学

  本发明提供了医疗信息传输的方法和相关系统及介质产品。其中，所述方法可包括：当检测到用户按照预设方式对交流群进行操作时，根据映射关系确定所述交流群对应的医疗子系统；将所述医疗子系统的操作界面进行呈现以便所述用户在所述医疗子系统中进行数据查询；确定用户在所述医疗子系统中选中的数据，并将所述选中的数据发送至所述交流群。通过实施本发明提供的技术方案，能够根据交流群的权限调用与该交流群对应的医疗数据，为医生之间的交流提供了方便。

  发布时间：2023-07-03 11:07:23

  0

• 酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质 公开日期：2024-09-13 公开号：CN114300056A 申请号：CN202111482473.6
  发明 酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质

  • 申请号：CN202111482473.6
  • 公开号：CN114300056A
  • 公开日期：2024-09-13
  • 申请人：深圳晶泰科技有限公司

  本发明公开了一种酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：确定目标化学分子，其中，目标化学分子为待确定酸度系数的化学分子；对目标化学分子进行去质子化处理，得到目标化学分子的极限去质子化态；以及对目标化学分子的极限去质子化态进行质子化处理，得到目标化学分子的质子化态；按照目标化学分子的极限去质子化态的净电荷值和质子化态的净电荷值，对目标化学分子的极限去质子化态和质子化态进行分组处理，得到多个离子态组；计算净电荷值相邻的两个离子态组之间的自由能差，并基于自由能差确定目标化学分子的酸度系数，解决了现有技术中多个质子化位点的药物的酸度系数预测工具无法满足用户需求的技术问题。

  发布时间：2023-05-05 09:53:33

  0

• 一种基于肿瘤分子诊断知识库的肿瘤突变分析方法 公开日期：2024-09-13 公开号：CN117831624A 申请号：CN202311725158.0
  发明 一种基于肿瘤分子诊断知识库的肿瘤突变分析方法

  • 申请号：CN202311725158.0
  • 公开号：CN117831624A
  • 公开日期：2024-09-13
  • 申请人：江苏和福生物科技有限公司

  本发明公开了一种基于肿瘤分子诊断知识库的肿瘤突变分析方法，涉及肿瘤突变分析技术领域，该分析方法包括以下步骤：提取肿瘤基因组图谱内关于miRNA与甲基化的信息数据搭建诊断知识库；通过诊断知识库获取表达谱，并进行差异表达与相关性分析处理明确肿瘤组与正常对照组之间的差异表达与相关性；根据差异表达与相关性分析结果建立肿瘤状态判断模型判断肿瘤突变的风险概率；若风险概率高于预设值则停止突变分析并判定为已产生肿瘤突变；通过诊断知识库获取甲基化芯片数据构建肿瘤突变预测模型；将实时诊断数据输入至肿瘤突变预测模型中，并根据预测结果建立图对比分析图。本发明能够直观地进行肿瘤突变分析，提升了肿瘤突变诊断的效率。

  发布时间：2024-04-07 07:25:41

  1