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公开(公告)号：CN103586950A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310563318.6
申请日：2013-11-14
Applicant: 东北林业大学
IPC: B27L5/02
Abstract: 本发明涉及一种竹材剖分对中弹性支撑机构，该结构上有一个导向柱，其一端旋入支撑块的螺孔内，另一端逐一串上弹簧与弹簧垫片，然后一同穿过工字钢上的安装孔，底部用螺母备紧，螺母主要用于调节导向柱上的弹簧的初始预紧力，支撑块因为弹簧的伸缩特性，可以上下移动，根据竹材的直径、质量，自动调整位置，从而使竹材始终对着刀盘中心。以上结构以相同的间隔在工字钢横向方向安装三组，共同支撑竹材。圆形滑轨是剖竹加工机床进给部分的滑道。本发明解决了剖竹过程中竹材对中问题，提高竹材的生产效率及利用率。剖竹时，不需要人手持竹材，降低了工人的劳动强度，避免操作中的安全隐患。
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公开(公告)号：CN104317251A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410624370.2
申请日：2014-11-07
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B19/4103
CPC classification number: G05B19/4103 , G05B2219/34085
Abstract: 基于Obrechkoff算法的三次NURBS曲线实时插补方法包括以下步骤：对给定的型值点及权因子进行参数密化，用累计弦长参化数法给出参数u的初值，用计算节点矢量U，然后根据控制顶点矩阵求出全部控制顶点与权因子，最后将节点矢量中的新参数、控制顶点以及权因子依次代入到三次NURBS曲线方程中求出下一插补点的位置实现轨迹计算。不断重复参数密化和轨迹计算两个实时插补步骤直至曲线终点，即可完成插补轨迹。本发明的方法利用Obrechkoff的高局部截断误差提高了插补精度；通过后向差分代替微分的方法简化了计算复杂度，保证了插补的实时性；插补曲线曲率变化平缓，保证了插补曲线的光顺性。对实现计算机数字控制机床高精度、高质量加工异形曲线曲面零件具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103632378A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310711852.7
申请日：2013-12-22
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于连点画图游戏思想的多阈值边缘检测方法包括以下步骤：利用一阶导数边缘算子的梯度模板计算每个像素的梯度幅值，设置大小两个阈值，用于确定标兵点搜索区域和边缘搜索区域，并确定两个区域中像素的“边缘”方向；在标兵点搜索区域中将梯度幅值为局部极值的像素标记为标兵点；从标兵点出发，在边缘搜索区域中搜索符合条件的边缘像素，得到最终的边缘图像。本发明的方法能够有效地解决传统一阶导数边缘检测方法存在的边缘短小、边缘丢失和噪声敏感等问题，检测的边缘定位精确，连续性好，且运行速度快，具有较好的实时性，可用于实时性图像分析系统之中。
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公开(公告)号：CN116343909A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310228158.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图神经网络的药物‑疾病关联预测方法，包括：得到药物和疾病的多源特征数据以及药物‑疾病的原始关联矩阵；采用高斯核函数分别构建药物和疾病的相似性矩阵，对原始关联矩阵进行随机游走；分别将药物和疾病的相似性矩阵输入至两个独立的图神经网络中进行监督学习，提取药物和疾病的特征表示；利用矩阵整合药物和疾病的特征表示，得到本次的药物‑疾病预测关联矩阵；将本次的药物‑疾病预测关联矩阵代替随机游走后的药物‑疾病关联矩阵，使两个图神经网络重复进行上述监督学习，直至满足预设优化目标，得到最终的预测模型。本发明可更好的获取药物与疾病之间的相互作用信息，提高潜在的药物‑疾病关联预测精度。
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公开(公告)号：CN103586950B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201310563318.6
申请日：2013-11-14
Applicant: 东北林业大学
IPC: B27L5/02
Abstract: 本发明涉及一种竹材剖分对中弹性支撑机构，该结构上有一个导向柱，其一端旋入支撑块的螺孔内，另一端逐一串上弹簧与弹簧垫片，然后一同穿过工字钢上的安装孔，底部用螺母备紧，螺母主要用于调节导向柱上的弹簧的初始预紧力，支撑块因为弹簧的伸缩特性，可以上下移动，根据竹材的直径、质量，自动调整位置，从而使竹材始终对着刀盘中心。由支撑块、弹簧、导向柱、弹簧垫片、螺母组成的结构以相同的间隔在工字钢长度方向上安装三组，共同支撑竹材。圆形滑轨是剖竹加工机床进给部分的滑道。本发明解决了剖竹过程中竹材对中问题，提高竹材的生产效率及利用率。剖竹时，不需要人手持竹材，降低了工人的劳动强度，避免操作中的安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103268615A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310219759.4
申请日：2013-06-05
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于目标提取与改进形态学算子的木粉边缘检测算法包括以下步骤：拍摄木粉显微放大图像，对其进行分析与处理，将RGB图像转换到HSV颜色空间，基于S分量进行二值化提取目标，通过最佳方向元改进传统形态学检测算子，以此获得较好的木粉边缘。本发明的方法不受背景的噪声影响、边缘检测效果好、定位准确、避免多方向边缘检测合成的权重选择，同时可以根据不同需求对边缘图像进行细化等后续处理，指导下一步的识别过程，对实现木粉目数智能化检测具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN119049540A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411106706.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16B15/00 , G16B40/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于单氨基酸序列特征的蛋白质二级结构预测方法，它属于生物信息学领域。本发明解决了由于进化信息特征获取存在局限性且模型忽略了氨基酸序列中二级结构标签之间的相互依赖关系，导致利用现有方法获得的模型预测效果不佳的问题。本发明在特征处理阶段融合了蛋白质语言模型生成的特征表示以及采用词嵌入和位置嵌入的混合编码方式得到的特征，融合的特征既含有丰富的进化信息，又充分获取了序列中氨基酸残基的位置信息以及它们之间的依赖关系。融合的特征再依次经过Transformer编码器、CNN和BiLSTM输出全局特征信息，并通过引入CRF，将序列中蛋白质二级结构之间的相互作用考虑在内，保证蛋白质二级结构预测准确率。本发明方法可以应用于蛋白质二级结构预测。
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公开(公告)号：CN118866109A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410820585.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16B40/00 , G16B40/30 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B50/10 , G16B50/30 , G16H70/40 , G16H20/10 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N3/048
Abstract: 一种基于知识图谱的癌症药物反应预测方法，属于生物信息技术领域。为了解决现有癌症药物反应预测准确率低且不具备可解释性的问题，本发明基于细胞系、药物、组织与蛋白质关系的异构数据构建知识图谱，再利用元路径生成了多个子知识图谱，然后采用基于多水平注意力机制的层次传播策略在子知识图谱上提取和融合高阶邻居信息，以更新药物和细胞系的嵌入表示；最后通过对比学习引入药物细胞系对相似性信息后，再利用习得的细胞系药物嵌入预测癌症细胞系对药物的敏感程度。本发明用于癌症药物反应预测。
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公开(公告)号：CN118747823A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410958470.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06V10/82
Abstract: 基于深度点特征聚合网络的树点云分类方法，涉及遥感技术领域。本发明是为了解决现有的深度学习方法在树点云分类中的局限性，导致特征提取不足、分类准确率低的问题。本发明基于深度点特征聚合网络的树点云分类方法，利用自适应图注意力模块及空间填充曲线采样模块从树点云样本集中提取局部几何特征，获得融合特征集；基于通道亲和的注意力模块对所述融合特征集进行优化处理；计算优化后融合特征集经处理得到的二维张量中各样本属于各类别的对数概率，对数概率最大值对应的类别则为样本的类别。
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公开(公告)号：CN116543852A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310317847.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于暹罗结构与图对比学习的DDI预测方法，包括：收集药物‑药物相互作用文本数据以及药物的理化性质数据文件和靶向关系数据文件；提取药物的理化性质特征以及靶向关系特征，进行融合后获取基于药物理化性质与靶向关系的初始特征；计算药物‑药物相互作用邻接矩阵，结合初始特征构建药物‑药物相互作用异构图；将异构图输入到基于暹罗结构的图对比学习模型中，学习获得药物节点的嵌入特征；利用链路预测方法计算任意两个药物节点之间边的得分。本发明能够缓解当药物靶向关系特征和药物‑药物相互作用文本数据稀疏时难以单独使用、对模型性能产生影响的问题，提高了药物‑药物相互作用预测的准确率，可应用于识别药物之间潜在的相互作用。
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