公开(公告)号：CN113486922A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110611935.3

申请日：2021-06-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  张博 ,  曹瑞芬 ,  夏俊峰 ,  苏延森

IPC: G06K9/62 ,  G16B20/00 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化方法，包括以下步骤：S1：利用栈式自编码器对获取的癌症患者多组学数据进行降维，得到能够代表原始数据的低维潜在表示；S2：利用步骤S1得到的降维之后的组学数据，基于径向基函数和利用欧氏距离度量样本之间的亲密程度，计算出相似矩阵；S3：为每个组学数据定义相对相似矩阵，利用归一化因子控制样本的密度；S4：对融合得到的平均相对相似矩阵进行谱聚类，从而对癌症患者进行亚型划分。还公开了一种基于栈式自编码器的数据融合优化系统。本发明能够对高维度、多噪声的组学数据进行降维和融合，准确有效地对癌症进行亚型聚类，能有效提升癌症亚型聚类效果。

公开(公告)号：CN108388769B

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201810172154.7

申请日：2018-03-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 邱剑锋 ,  张兴义 ,  程凡 ,  苏延森 ,  张磊 ,  王从涛 ,  巢秀琴

IPC: G16B20/30

Abstract: 本发明公开了一种基于边驱动的标签传播算法的蛋白质功能模块识别方法，包括：步骤一、为PPI网络中|E|条边随机分配一个唯一的整数值m作为边的标签；步骤二、根据所定义的标签更新规则，通过迭代来改变PPI网络中各条边的标签，直至网络中的标签不再发生变化为止。本发明能减少PPI网络中噪声的干扰，提高算法识别过程的稳定性，从而在较大规模的PPI网络中获得更精确有效的蛋白质功能模块划分结果。

公开(公告)号：CN109390057A

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201810946395.2

申请日：2018-08-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  苏晓春 ,  张兴义

IPC: G16H50/70 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的疾病模块检测方法，包括：结合基因表达数据和蛋白质—蛋白质相互作用数据构造综合PPI网络；将综合PPI网络中疾病模块的检测问题转换为疾病模块多目标优化问题：对疾病模块多目标优化问题进行问题优化，得到疾病模块集合；计算疾病模块集合中各疾病模块的分数，并根据各疾病模块的分数从疾病模块集合中选择目标疾病模块。

公开(公告)号：CN107424016A

公开(公告)日：2017-12-01

申请号：CN201710678426.6

申请日：2017-08-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 谢莹 ,  汪欣梅 ,  杨培全 ,  苏延森 ,  张磊 ,  程凡 ,  邱剑锋 ,  许荣斌

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种在线招聘广告推荐的实时竞价方法及其系统。所述方法提出了一个基于多目标优化参数更新的自动编码器(AutoEncoder)集成技术来设计实时竞价广告推荐策略。由此形成的系统为在线求职人员提供更方便、更快捷、更精确的职位广告推荐。同时，系统可以在多平台(手机、电脑、iPad)上提供同样水准的优质服务。系统在职位广告推荐精确度和平台多样性上有较好的效果，求职人员可以得到更精准的职位选择，广告主可以寻找到符合公司需求的员工，本系统可以获得更多广告主投资，最终实现多方利益最大化。

公开(公告)号：CN106127595A

公开(公告)日：2016-11-16

申请号：CN201610565558.3

申请日：2016-07-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  张兴义 ,  汪帮菊 ,  吴福旺 ,  祝火乐

IPC: G06Q50/00

CPC classification number: G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于正负边信息的符号网络社团结构检测方法，其特征是按如下步骤进行：1利用符号网络节点的正度和负度信息寻找初始社团；2利用一种基于正负边信息和随机游走图的社团扩充方法对所述初始社团进行扩充，得到符号网络社团结构检测结果。本发明无需任何先验知识，给定一个符号网络，即可获得该网络的检测结果，并达到提高符号网络社团结构检测精度的目的。