公开(公告)号：CN117423390A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311537131.9

申请日：2023-11-17

Applicant: 西京学院

Inventor： 于长青 ,  蒋晨 ,  尤著宏 ,  关永健 ,  魏猛猛 ,  赵熠鑫 ,  于雯瑄 ,  惠子煊

IPC: G16B50/30 ,  G16B40/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种miRNA‑疾病关联预测方法，包括训练数据集的构建、关联预测模型的构建和训练及模型验证及使用三个步骤，本发明基于自动编码器神经网络，构建堆叠自动编码器预测模型，利用现有的与miRNA相关的疾病数据库获取miRNA表达数据和疾病数据，构建数据集，基于该数据集进行模型训练和测试，同时在对堆叠自动编码器预测模型训练中，加入Dropout和BN正则化技术，增加模型的泛化能力和准确率，再对堆叠自动编码器预测模型进行性能评估，性能评估通过后，再利用验证集进行二次验证，确保堆叠自动编码器预测模型的准确性，本发明可以在不需要先验知识的情况下，对其关联进行预测，从而为后续疾病的诊治提供基础支持。

公开(公告)号：CN117238521A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311400137.1

申请日：2023-10-26

Applicant: 西京学院

Inventor： 于长青 ,  宋惠帆 ,  尤著宏 ,  蒋晨 ,  王鑫飞 ,  于雯瑄 ,  魏雨 ,  史泰龙 ,  申北辰

IPC: G16H50/70 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开基于门控循环网络的miRNA‑疾病关联关系预测方法，其方法包括：构建miRNA‑疾病异构网络、构建两个相似度矩阵、搭建门控循环网络模型并优化，运用优化后的门控循环网络模型提取miRNA节点特征和疾病节点特征以及根据miRNA节点特征和疾病节点特征获取miRNA‑疾病关联分数；本发明通过引入门控机制能够更好地处理长期依赖，避免传统循环神经网络在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，且门控循环神经网络通过选择性地记忆、遗忘和更新信息，可以更好地捕捉序列数据中的重要特征，从而提高模型的性能，从而提高预测效率和精准度，且整个预测过程工艺简单，时间周期较短，成本不高。

公开(公告)号：CN116158578A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310399563.1

申请日：2023-04-14

Applicant: 西京学院

Inventor： 于长青 ,  蒋晨 ,  尤著宏 ,  薛傅蕊 ,  杨甜甜 ,  张善文 ,  黄文准 ,  于雯瑄

IPC: A41D13/005 ,  A41D27/00 ,  A41D27/28 ,  A41D13/002

Abstract: 本发明公开了一种新型半导体降温服，包括降温服本体，降温服本体上连接有制冷系统；降温服本体包括两降温服外衣，两降温服外衣通过连接组件进行穿戴，降温服外衣内壁固定连接有降温服本体，两降温服本体上均设置有降温组件，两降温组件顶端通过管道连通；制冷系统包括壳体，壳体内设置有制冷组件、控制组件和液体存储组件，制冷组件与液体存储组件固定连通，两降温组件分别与液体存储组件和制冷组件固定连通，制冷组件和液体存储组件分别与控制组件对应设置。本发明利用液体循环装置促进液体循环，能够在有限的功率下，使降温服的降温效果大大提升，从而满足使用者在各种炎热条件下的降温需求。