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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357145A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111447803.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/383 , G16H70/20 , G16H70/40
Abstract: 本发明提供了一种中医药临床研究数据评估方法及系统，涉及数据分析技术领域，该方法包括：步骤S1：平台收集录入的文献证据，并将证据文献输入评价模型进行评估；步骤S2：所述评价模型以元数据接口规范中列举的条目清单为依据，对文献证据中数据报告的完整性做出评价。本发明能够保证数据完整与结构化的控制闭环，通过计算机辅助和作者介入有效降低数据采集成本，有效缩短数据应用时间，进一步促进中医药RCT数据的开放与重用。
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公开(公告)号：CN113436703B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110753356.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的运动步数数据的运动模式推断方法，包括系统通过智能设备获取用户的运动步数数据集；数据预处理；划分稀疏的数据集和相对完整的数据集；将完整运动步数样本划分到相应的运动模式中；获取训练好的MLP‑GRU分类模型；将稀疏的数据集输入到训练好的MLP‑GRU分类模型，得到稀疏运动步数数据的多颗粒度运动模式。本发明的多层感知机和门控循环单元一起训练克服了传统方法中补全和分类相分离所带来的缺点；考虑了大多数数据所有的短期依赖性和运动步数数据所独有的长期规律性；多颗粒度运动模式可以保证不同稀疏度的运动步数序列得到一个比较准确的推断结果。
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公开(公告)号：CN110349646B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910635751.3
申请日：2019-07-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于先验知识聚类的运动模式识别方法及系统，包括：初始个体运动模式分类器生成流程以及最终个体运动模式分类器生成流程；所述初始个体运动模式分类器生成流程：对运动数据进行处理，生成初始个体运动模式分类器；所述最终个体运动模式分类器生成流程：根据初始个体运动模式分类器的运行结果设定异常的阈值，得到最终个体运动模式分类器。本发提供了一种简单高效、识别准确率高、可解释性强、工作性能稳定可靠的方法。该方法将先验知识对个体运动模式识别结果的重要影响纳入考虑，实现了针对个体运动模式的识别处理。
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公开(公告)号：CN113436703A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110753356.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的运动步数数据的运动模式推断方法，包括系统通过智能设备获取用户的运动步数数据集；数据预处理；划分稀疏的数据集和相对完整的数据集；将完整运动步数样本划分到相应的运动模式中；获取训练好的MLP‑GRU分类模型；将稀疏的数据集输入到训练好的MLP‑GRU分类模型，得到稀疏运动步数数据的多颗粒度运动模式。本发明的多层感知机和门控循环单元一起训练克服了传统方法中补全和分类相分离所带来的缺点；考虑了大多数数据所有的短期依赖性和运动步数数据所独有的长期规律性；多颗粒度运动模式可以保证不同稀疏度的运动步数序列得到一个比较准确的推断结果。
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公开(公告)号：CN110349646A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910635751.3
申请日：2019-07-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于先验知识聚类的运动模式识别方法及系统，包括：初始个体运动模式分类器生成流程以及最终个体运动模式分类器生成流程；所述初始个体运动模式分类器生成流程：对运动数据进行处理，生成初始个体运动模式分类器；所述最终个体运动模式分类器生成流程：根据初始个体运动模式分类器的运行结果设定异常的阈值，得到最终个体运动模式分类器。本发提供了一种简单高效、识别准确率高、可解释性强、工作性能稳定可靠的方法。该方法将先验知识对个体运动模式识别结果的重要影响纳入考虑，实现了针对个体运动模式的识别处理。
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