公开(公告)号：CN115016041A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210948017.4

申请日：2022-08-09

申请人： 中国科学院自动化研究所 ,  青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 ,  天津大学

发明人： 李明达 ,  孙正雅 ,  张文生 ,  魏志强 ,  聂婕 ,  刘安安 ,  宋丹 ,  张静

IPC分类号： G01W1/10 ,  G06N5/02 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种台风强度确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：获取台风图像；将台风图像输入至卷积神经网络，得到卷积神经网络输出的图像特征；基于台风图像，构建台风图像对应的目标台风的知识图谱；知识图谱用于表示目标台风的先验知识信息和属性信息；基于先验知识信息和属性信息，确定目标台风的隐式特征；基于图像特征和所述隐式特征，确定目标台风的强度。本发明提供的方法，通过构建台风图像对应的目标台风的知识图谱，确定目标台风的隐式特征，及将卷积神经网络得到的图像特征和隐式特征进行结合，实现了先验知识在训练过程中的嵌入，提升了台风强度确定的准确率。

公开(公告)号：CN117891907A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311725085.5

申请日：2023-12-14

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 杨雪冰 ,  孙孟轩 ,  李明达 ,  牛景昊 ,  张文生

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F16/33 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F40/194 ,  G16H70/00

摘要： 本发明提供一种临床知识问答方法、装置、电子设备及存储介质，应用于临床医疗技术领域。该方法包括：获取目标患者的患者标识和临床知识查询文本；根据所述患者标识和所述临床知识查询文本从医疗百科知识图谱中确定M个医疗知识路径；计算所述临床知识查询文本与每个医疗知识路径的路径相似度，并根据所述路径相似度对所述M个医疗知识路径进行排序和筛选，得到路径相似度最高的N个医疗知识路径；将所述N个医疗知识路径中与所述临床知识查询文本的语义匹配度最高的医疗知识路径作为临床知识答案文本；其中，所述路径相似度的计算速度大于所述语义匹配度的计算速度，M、N均为正整数，且M大于N。

公开(公告)号：CN117476240A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311829581.5

申请日：2023-12-28

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 唐永强 ,  王耘田 ,  李明达 ,  张文生

IPC分类号： G16H50/50 ,  G16H50/70 ,  G16H50/80 ,  G16H15/00

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种少样本的疾病预测方法及装置，该方法包括：获取待处理电子病历信息；基于疾病预测模型对待处理电子病历信息进行预测，得到预测结果；其中，疾病预测模型基于以样本电子病历信息经过扩增和重采样得到的样本为训练样本，以通过共享权重的编码器从训练样本中提取的潜层表征为训练特征对骨干模型进行训练得到。本发明所述方法能够在抽象的潜层表征空间对增广前后的样本以及重采样后的样本间的互信息进行了进一步挖掘和学习，有效克服了数据中存在的少样本和不平衡问题，从而具有了较高的识别精度，尤其显著提高了模型对慢性化样本的识别效果。

公开(公告)号：CN117476240B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311829581.5

申请日：2023-12-28

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 唐永强 ,  王耘田 ,  李明达 ,  张文生

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/241

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种少样本的疾病预测方法及装置，该方法包括：获取待处理电子病历信息；基于疾病预测模型对待处理电子病历信息进行预测，得到预测结果；其中，疾病预测模型基于以样本电子病历信息经过扩增和重采样得到的样本为训练样本，以通过共享权重的编码器从训练样本中提取的潜层表征为训练特征对骨干模型进行训练得到。本发明所述方法能够在抽象的潜层表征空间对增广前后的样本以及重采样后的样本间的互信息进行了进一步挖掘和学习，有效克服了数据中存在的少样本和不平衡问题，从而具有了较高的识别精度，尤其显著提高了模型对慢性化样本的识别效果。

公开(公告)号：CN115016041B

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202210948017.4

申请日：2022-08-09

申请人： 中国科学院自动化研究所 ,  青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 ,  天津大学

发明人： 李明达 ,  孙正雅 ,  张文生 ,  魏志强 ,  聂婕 ,  刘安安 ,  宋丹 ,  张静

IPC分类号： G01W1/10 ,  G06N5/02 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种台风强度确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：获取台风图像；将台风图像输入至卷积神经网络，得到卷积神经网络输出的图像特征；基于台风图像，构建台风图像对应的目标台风的知识图谱；知识图谱用于表示目标台风的先验知识信息和属性信息；基于先验知识信息和属性信息，确定目标台风的隐式特征；基于图像特征和所述隐式特征，确定目标台风的强度。本发明提供的方法，通过构建台风图像对应的目标台风的知识图谱，确定目标台风的隐式特征，及将卷积神经网络得到的图像特征和隐式特征进行结合，实现了先验知识在训练过程中的嵌入，提升了台风强度确定的准确率。