公开(公告)号：CN115858812A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211615736.0

申请日：2022-12-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管仁初 ,  张春雷 ,  崔璐 ,  丰小月

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明设计一种计算机构建的嵌入式对齐方法，通过本方法，本发明通过计算机将知识图谱的实体名称，属性信息通过大规模预训练语言模型构建出来，能够全面利用知识图谱上的语义信息，另外本发明通过将实体的一阶邻居，二阶邻居分别使用图注意力网络建模，实现更远距离实体信息的利用，使得能够捕捉更复杂的邻居结构，并使用特征线性调制的方法，将词嵌入和结构嵌入进行有效结合。在不同数据集上的实验结果表明，本发明具有较强的鲁棒性。同时设置消融实验验证本发明的有效性。

公开(公告)号：CN115762642A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211464548.2

申请日：2022-11-22

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管仁初 ,  孙航 ,  曾安 ,  王禹霄飞 ,  丰小月

IPC: G16B35/00 ,  G16B50/00

Abstract: 本发明一个计算机控制及数据匹配方法，计算机控制及数据匹配方法利用单细胞数据和空间转录组数据作为输入，使用利用阻尼加权最小二乘法来扩展并且确定空间点的细胞类型，形成精确组成的反卷积步处理，精确组成的反卷积处理对空间转录组数据进行第一反卷积处理，通过阻尼加权最小二乘法识别每个空间点的细胞类型，然后推断每个空间点中存在不同细胞类型以及每种细胞类型的比例，其中以细胞类型只有一种的空间点作为种子节点。

公开(公告)号：CN113011133A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110200765.X

申请日：2021-02-23

Applicant: 吉林大学珠海学院

Inventor： 郑淮予 ,  梁艳春 ,  管仁初

IPC: G06F40/117 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理的单细胞相关技术数据分析方法，包括如下步骤：步骤一、对单细胞相关技术的文本进行数据预处理；步骤二、利用TF‑IDF进行单细胞相关技术的文本表示，构建文档向量空间模型，生成文档向量；步骤三、对所述文档向量进行单细胞相关技术的文本特征提取，得到单细胞相关技术的文本研究的主题和特征项；步骤四、对主题词进行向量表达，生成主题词向量矩阵；步骤五、将所述主题词向量矩阵输入AP聚类模型，主题词进行聚类，得到单细胞相关技术的文本数据的热点词簇；步骤六、对所述热点词簇进行实体识别分析。

公开(公告)号：CN104463230B

公开(公告)日：2017-06-30

申请号：CN201410842997.5

申请日：2014-12-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨晨 ,  谭雨蕾 ,  赵海士 ,  管仁初 ,  路来君

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明主要针对高光谱遥感影像波段多、数据量大、冗余度大等特点，将一种新的机器学习方法一一判别成分分析引入高光谱遥感影像特征选择中，利用成对约束将高光谱遥感数据集进行分块，构造特征相关性测度和特征可分性测度；同时，利用吸引子传播提出快速、高效的高光谱遥感影像特征选择方法。通过本发明的研究丰富与发展判别成分分析在高光谱遥感影像特征选择方面的理论与方法，可望为遥感影像信息提取与识别提供更加有效的手段和工具。判别成分分析及其与吸引子传播的结合，必将提高高光谱遥感影像特征选择水平，这对于提高高光谱遥感影像分类精度具有较强的理论意义；同时，进一步提高高光谱遥感图像在农林、城市规划、资源环境调查等方面的应用效果和实用价值。