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公开(公告)号：CN119170267A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411185026.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/20 , G06V30/22 , G06V30/19 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于文本特征融合的心理健康智能评估方法及系统。方法包括：获取受试者的手写笔迹图像，基于OCR技术进行手写文字识别对图像及文本数据进行预处理，采集受试者笔迹图像后的心理调查问卷；根据预处理后的图像及文本数据，基于改进的MobileVit模型提取多尺度笔迹特征、基于标准字库对比提取个性化手写特征、基于改进的Bert模型提取文本语义特征，而后进行跨模态特征融合；通过大规模预训练模型对跨模态融合特征进行分析和预测，实现心理健康的智能评估；结合心理调查问卷情况，对心理健康智能评估结果进行验证和评价，确保评估结果的准确性和可靠性。本发明能够实现对受试者心理健康状态的智能、精准评估。
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公开(公告)号：CN118692666A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410499772.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于饮食行为的体检异常结果预测方法及装置。方法包括：获取饮食行为数据；将饮食行为数据处理为多元时间序列数据，构建缺失值填补模型，训练缺失值填补模型；对多元时间序列数据的缺失值进行填补，输出填补数据；获取目标人员的体检数据，提取体检数据中的异常结果数据；对填补数据进行预处理形成体检异常结果预测数据，构建并训练体检异常结果预测模型；将体检异常结果预测数据输入至训练后的体检异常结果预测模型，输出体检异常预测结果。通过本发明，员工不仅能了解到自身健康状况，也能为其提供相关的健康建议，帮助其调整饮食习惯，降低患病风险，改善整体健康水平，帮助企业改进食堂的菜品结构。
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公开(公告)号：CN114139648B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111488714.8
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种尾矿充填管路异常智能检测方法及系统，该方法包括：采集尾矿充填过程中管路正常运行状态下各监测节点的管路参数，构建时序特征样本数据；其中，管路参数包括流量和压力；构建生成对抗网络模型，并利用时序特征样本数据对生成对抗网络模型进行训练，以得到用于生成伪管路参数的管路参数生成模型；利用管路参数生成模型生成伪管路参数，将当前待检测管路的实测管路参数与管路参数生成模型生成的伪管路参数进行比对；根据比对结果判断当前管路的管路参数是否处于正常范围，以实现尾矿充填管路的异常检测。本发明可实现无负样本情况下尾矿充填管路异常的智能、精准检测。
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公开(公告)号：CN114139648A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111488714.8
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种尾矿充填管路异常智能检测方法及系统，该方法包括：采集尾矿充填过程中管路正常运行状态下各监测节点的管路参数，构建时序特征样本数据；其中，管路参数包括流量和压力；构建生成对抗网络模型，并利用时序特征样本数据对生成对抗网络模型进行训练，以得到用于生成伪管路参数的管路参数生成模型；利用管路参数生成模型生成伪管路参数，将当前待检测管路的实测管路参数与管路参数生成模型生成的伪管路参数进行比对；根据比对结果判断当前管路的管路参数是否处于正常范围，以实现尾矿充填管路的异常检测。本发明可实现无负样本情况下尾矿充填管路异常的智能、精准检测。
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公开(公告)号：CN113269160A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110798775.8
申请日：2021-07-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动特征的结肠镜操作困境智能鉴别系统，包括：信息采集模块：用于采集受试者在结肠镜仿真操作过程中观察显示屏幕有效区域的眼动信息；特征构建模块：用于根据采集的眼动信息，针对结肠镜视野正常与视野丢失两种情况，构建具有显著特异性的眼动特征空间；特征增强模块：用于构建深度卷积生成式对抗网络，分别根据视野正常与视野丢失两种情况下的真实眼动特征进行生成扩展，得到增强眼动特征；困境鉴别模块：用于构建长短时记忆神经网络，利用视野正常与视野丢失两种情况下的真实眼动特征与增强眼动特征组成训练集，对长短时记忆神经网络进行训练，得到结肠镜操作困境智能鉴别模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110942454A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172184.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及农业图像识别和人工智能技术领域，提供了一种农业图像语义分割方法，通过对原始农业图像进行大图片切割；利用图片旋转、平移变换等数据增强方法对图像进行数据增强；采用加入注意力机制的u-net神经网络模型对处理后的图片进行训练得到模型；利用模型进行预测，对农作物进行分割。本发明解决了传统以人工方式解译遥感影像目标信息的方法难以适应现代设施农业地物信息获取的技术问题；本发明方法新颖合理，识别效果好，可以广泛应用在农作物语义分割领域，为农作物图像分割提供了强大的理论和技术支持，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118377875A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410463959.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06F16/832 , G06F40/186 , G06F40/30 , G16H50/70 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法及装置。基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法包括：获得颈椎病知识图谱数据；基于层叠式指针标注的联合解码结构进行模型构建，获得三元组联合抽取模型；基于知识图谱本体，使用三元组联合抽取模型对所述颈椎病知识图谱数据进行数据抽取，获得三元组数据；使用Neo4j图数据库构建颈椎病知识图谱；基于预设的推理问句提示模版，使用大语言模型技术，将输入语句转化为查询语句；根据输入语句以及查询语句，在颈椎知识图谱中进行检索，获得疾病知识查询结果。本发明是一种结合颈椎疾病知识图谱与大语言模型的高效信息自动化的精准疾病问答方法。
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公开(公告)号：CN113221968B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110444389.9
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种胶带输送机运行状态诊断方法及装置，该方法包括：实时采集待进行运行状态诊断的胶带输送机的运行时序数据；对采集的运行时序数据进行预处理，以补全数据缺失值并进行数据归一化；基于预处理后的运行时序数据，利用预设的胶带输送机运行状态识别诊断模型识别出当前胶带输送机的运行状态；其中，胶带输送机运行状态识别诊断模型的输入为胶带输送机的运行时序数据，输出为胶带输送机的运行状态。本发明是一种高效的能从原始运行时序信号学习信号的高层次特征的胶带输送机运行状态诊断方法。可识别胶带输送机的早期故障，提前采取相应的预防措施降低胶带输送机运行风险。
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公开(公告)号：CN115281662B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211169507.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京科技大学 , 北京北咨信息工程咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种慢性踝关节不稳智能辅助诊断系统，属于医工结合与计算机辅助诊断技术领域。所述系统包括：运动特征提取模块，构建时空运动特征小样本；运动特征增强模块，构建对偶式生成对抗网络模型，利用时空运动特征小样本对其进行训练，使其能够生成增强特征样本；基分类器构建模块，用于构建用于识别慢性踝关节不稳的三种基分类器；多分类器融合模块，构建模型无关的元学习算法，将三种基分类器运用堆叠法进行集成学习，以时空运动特征小样本与增强特征样本组成训练集，利用K折交叉训练的方法对元学习模型进行训练，得到能够有效识别慢性踝关节不稳的多分类器融合模型。采用本发明，能够实现慢性踝关节不稳的有效辅助诊断。
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公开(公告)号：CN113946217A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111221446.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种肠镜操作技能智能辅助评估系统，属于医工结合领域。所述系统包括：获取模块，用于获取操作者在内镜仿真模拟训练系统上进行肠镜操作的小样本眼动数据；构建模块，用于根据获取到的眼动数据，提取肠镜操作过程中学习者和临床医师两类群体的时空眼动特征；鉴别模块，用于建立基于元学习、长短期记忆神经网络和全卷积神经网络的三种眼动特征学习模型，利用构建的时空眼动特征对构建的三种眼动特征学习模型进行训练，实现操作者肠镜操作技能的分类鉴别；评估模块，用于将三种眼动特征学习模型所得到的技能鉴别结果进行集成评价得到最终的肠镜操作技能评估结果。采用本发明，能够实现操作者肠镜操作技能的智能、精准评估。
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