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公开(公告)号：CN102190313A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110094652.2
申请日：2011-04-15
Applicant: 复旦大学
IPC: C01B39/02
Abstract: 本发明属于介孔沸石材料技术领域，具体为由纳米沸石原液直接制备单分散介孔沸石微球的方法。本发明方法是在室温下，以纳米沸石合成原液为原料，利用脲醛树脂和纳米沸石共聚合制备沸石-聚合物复合微球，焙烧而得最终介孔沸石微球。本发明原料不用任何预处理、操作简便、反应温和、产品直接沉淀和过滤、焙烧处理即可。微球形貌均一规则，保留了纳米沸石的特性，如大外表面积、暴露充分的孔道、丰富的表面酸性位等特性，另外脲醛树脂焙烧脱除后，存在大量堆积介孔孔道。这种一步法直接制备的单分散介孔沸石球材料有望在许多领域如药物缓释、生物大分子固定及分离以及催化应用领域（如碳四烯烃裂解、糖类催化降解、和甲醇催化转化等）具有巨大的应用价值。
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公开(公告)号：CN102058407A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110034809.2
申请日：2011-02-09
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/046
Abstract: 本发明属于医用设备技术领域，具体涉及一种心室纤颤预测的方法与装置。本发明方法步骤如下：采集连续5拍的心电信号；对信号进行预处理；通过可视图算法，将每一拍的心电信号转化为网络；计算每一拍心电信号所对应网络中的子图C与子图A的百分比的差值，并计算5拍心电信号的差值的平均值；如果该平均值小于5%，则室颤预测器发出警报，认为室颤将要发生。本发明装置包括数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和子图分析模块。本发明可以应用于监护仪、除颤器、植入式除颤器等仪器中，改善此类产品对心室纤颤的诊断与治疗。
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公开(公告)号：CN116055333B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202211282958.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络信息分析技术领域，具体为基于高阶结构的网络关键团的识别方法。本发明包括：将实际网络数据建模成图，通过共邻算法寻找出网络中的所有高阶团和由同阶团所围成的封闭圈，其中0阶团代表点，1阶团代表边，2阶团代表三角形，依次类推；通过建立高阶关联矩阵，设计不同的高阶团重要性识别指标：高阶圈比指标、高阶PageRank指标、高阶度指标和高阶H‑index指标，实现网络中重要结构的精准定位；选取多个网络数据集，验证不同算法所识别出的重要团在维持网络连通性、促进网络同步性和控制病毒传播的能力，进一步识别原始网络中一组关键团的序列。本发明可以识别不同网络拓扑下的关键团结构，拓展性强，极易应于实际网络分析中。
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公开(公告)号：CN115001982B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210693996.3
申请日：2022-06-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于大规模网络数据分析技术领域，具体为基于节点重要性估计的在线社交网络拓扑推断方法。本发明包括：依托独立级联模型，利用每个节点在每次传播中获得信息的时刻作为推断的依据，从一个空图开始，对每个节点对遍历，利用蒙特卡洛采样方法解决似然函数最大化问题；由于网络的异质性，引入能够反映节点重要性的偏置项，估计节点重要性，实现考虑节点重要性的网络拓扑推断；在已知网络先验知识时，提取表征节点重要性指标，根据带有节点重要性的网络拓扑推断算法重构网络；在未知网络先验知识时，估计节点重要性，使用带有节点重要性的网络拓扑推断算法重构网络。本发明在有无网络先验知识下都可以重构社交网络，并提高了推断的准确性。
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公开(公告)号：CN116055333A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211282958.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络信息分析技术领域，具体为基于高阶结构的网络关键团的识别方法。本发明包括：将实际网络数据建模成图，通过共邻算法寻找出网络中的所有高阶团和由同阶团所围成的封闭圈，其中0阶团代表点，1阶团代表边，2阶团代表三角形，依次类推；通过建立高阶关联矩阵，设计不同的高阶团重要性识别指标：高阶圈比指标、高阶PageRank指标、高阶度指标和高阶H‑index指标，实现网络中重要结构的精准定位；选取多个网络数据集，验证不同算法所识别出的重要团在维持网络连通性、促进网络同步性和控制病毒传播的能力，进一步识别原始网络中一组关键团的序列。本发明可以识别不同网络拓扑下的关键团结构，拓展性强，极易应于实际网络分析中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106295225B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201610728659.8
申请日：2016-08-26
Applicant: 复旦大学
IPC: G16H50/20 , G06K9/00 , G06K9/62 , A61B5/00 , A61B5/0452 , A61B5/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息网络的睡眠呼吸暂停综合征的检测系统。本发明系统由ECG采集模块，ECG预处理模块，HRV信号提取模块，HRV预处理模块，网络生成模块和拓扑特征计算模块构成。该系统所需信号为单导联ECG信号，采集方便。本发明的检测系统操作方法简单易行，准确性高。
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公开(公告)号：CN107422745A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710410651.1
申请日：2017-06-03
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G05D1/101 , G05D1/0816
Abstract: 本发明属于飞行器技术领域，具体为一种具备组网能力的可编程无人机装置。该装置包括微型计算机通过数据线与无人机飞行控制器相连，并包括自组网无线模块与微型计算机相连。所述微型计算机和飞行控制器均是用户可编程的。所述自组网无线模块用于实现多台无人机之间的通信以及组建多无人机网络。本发明所提供的装置可以使得用户在微型计算机上执行高性能计算，弥补飞行控制器计算能力的不足，并使得多台无人机通过组建多无人机网络以克服单无人机的局限性。
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公开(公告)号：CN102028460B
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201110000354.2
申请日：2011-01-04
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/046
Abstract: 本发明属于医疗器件技术领域，具体涉及心室纤颤信号序列自动检测系统。该系统由数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和网络子图分析模块组成。其中，数据采集模块按照一定的采样率采集点数为n的心电信号数据；滤波模块滤除数字心电信号中的工频干扰、噪声、消除基线漂移；信号转化模块将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为网络，网络子图分析模块分析网络的四阶子图。本发明通过这四个模块，有效地自动区分正常心电信号和心室纤颤，能够准确反映出正常心电信号与室颤类信号的特征，具有较高的灵敏度，特异性和准确度。
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公开(公告)号：CN115333945B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210776030.6
申请日：2022-07-03
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L51/52 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于大规模网络数据分析技术领域，具体为一种在线社交网络的局部拓扑推断方法。本发明采用独立级联模型作为信息动力学传播的模型，通过观察到的级联结果推断出具有N个节点的网络的部分连边；即当指定关键节点集合时，目标是推断出集合中所有节点周围的连边，包括从这些节点指出的连边以及指向这些节点的所有连边。本发明立足于在线社交网络，充分把握在线社交网络规模大、连边稀疏、异质性强的特点，考虑信息传播的有向性，针对网络中的关键节点，提出对关键节点进行前向邻居推断和后向邻居推断的网络局部推断算法，得到以关键节点前向和后向邻居组成的局部网络拓扑。与全局网络拓扑推断算法相比，局部拓扑推断的算法准确性率著提高。
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公开(公告)号：CN106473700A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610729028.8
申请日：2016-08-26
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0402 , A61B5/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于HRV频域分析的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的检测系统。其由心电信号采集模块、心电信号预处理模块、心跳间隔提取模块、心跳间隔预处理模块、网络转换模块和拓扑特征计算模块组成；其中：心电信号采集模块，获取患者睡眠期间的ECG信号；心电信号预处理模块，通过带通滤波器滤除噪声以及基线漂移；心跳间隔提取模块，检测R波，获取HRV信号；心跳间隔预处理模块，对HRV信号滤波，滤掉异常值；网络生成模块，将HRV信号等间隔换分成N个片段，构建无权无向网络；拓扑特征计算模块，计算无权无向网络的拓扑特征值，并确定拓扑特征值工作的最佳阈值。本发明系统的操作方法简单，检测准确度高。
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