一种基于嵌入表示的跨网络账户关联方法

    公开(公告)号:CN110097125B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN201910373894.1

    申请日:2019-05-07

    IPC分类号: G06K9/62 H04L51/52

    摘要: 本发明提供一种基于嵌入表示的跨网络账户关联方法,包括:分别提取源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量和社交网结构特征向量;使用向量拼接的方法依次将源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量与社交网结构特征向量进行拼接,获得拼接向量;遍历目标社交网络中的所有用户账户,将目标社交网络中的每个用户账户依次与源社交网络中的每个用户账户组成候选用户账户对,并根据拼接向量计算每个候选用户账户对的余弦相似度;按照余弦相似度值由大到小的顺序对所有候选用户账户对进行排序,建立相似度偏好列表;根据相似度偏好列表依次预测两个社交网络中的候选用户账户对是否为锚链接用户对。

    一种基于嵌入表示的跨网络账户关联方法

    公开(公告)号:CN110097125A

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201910373894.1

    申请日:2019-05-07

    IPC分类号: G06K9/62 H04L12/58

    摘要: 本发明提供一种基于嵌入表示的跨网络账户关联方法,包括:分别提取源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量和社交网结构特征向量;使用向量拼接的方法依次将源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量与社交网结构特征向量进行拼接,获得拼接向量;遍历目标社交网络中的所有用户账户,将目标社交网络中的每个用户账户依次与源社交网络中的每个用户账户组成候选用户账户对,并根据拼接向量计算每个候选用户账户对的余弦相似度;按照余弦相似度值由大到小的顺序对所有候选用户账户对进行排序,建立相似度偏好列表;根据相似度偏好列表依次预测两个社交网络中的候选用户账户对是否为锚链接用户对。

    一种基于短时单导联心电信号的房颤检测模型MCNN-BLSTM

    公开(公告)号:CN115736944A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211198567.5

    申请日:2022-09-29

    申请人: 郑州大学

    摘要: 本发明提供了一种基于短时单导联心电信号的房颤检测模型MCNN‑BLSTM。本发明技术方案首先使用预处理模块对数据进行预处理,然后采用设计的MCNN模块根据变长心电信号的切片数量,动态设定相对应的分支数,更充分的提取短时心电信号中的特征信息,接着使用BLSTM模块进一步对每个分支学习到的特征信息进行加强,提高模型的分类性能,最后使用分类模块对心电信号进行分类。本发明提出了一种融合多支路卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BLSTM)的模型,即MCNN‑BLSTM,用以处理短时单导联心电记录中房颤检测存在的可靠性和准确性问题。与当前最先进的方法进行比较,能够取得更具竞争性的结果。本发明可用于短时单导联心电记录的房颤检测,能够满足短时心电可穿戴设备的日常房颤检测需求。

    一种可嵌入式放置笔记本计算机的工作台

    公开(公告)号:CN108158218A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711435892.8

    申请日:2017-12-26

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: A47B21/04 A47B23/04 G06F1/20

    摘要: 本发明提供一种可嵌入式放置笔记本计算机的工作台,包括L型旋转盖,照明灯,储物屉,笔记本计算机支架和U型抽风罩;所述笔记本计算机支架滑动安装在T型滑轨上,且T型滑轨上的两组笔记本计算机支架之间通过挂钩挂接有连接弹簧,所述L型旋转盖的顶端内侧安装有照明灯,所述抽风扇通过抽风软管连接有U型抽风罩,所述U型抽风罩的内侧上下两端粘贴有橡胶垫,且U型抽风罩的内侧中间设有抽风孔,所述笔记本计算机支架一端侧的台面中镶嵌有蓄电池。在连接弹簧的作用下带动四组支架将笔记本夹紧固定,可提高笔记本的散热效果。L型旋转盖的设置,可将槽腔以及笔记本隐藏在台面的内侧,在夜间或者阴天利用照明灯进行照明。

    一种基于蓝牙技术的手机智能感应识别交通信号系统

    公开(公告)号:CN107346609A

    公开(公告)日:2017-11-14

    申请号:CN201710746059.9

    申请日:2017-08-26

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: G08G1/09 G08B21/24

    CPC分类号: G08G1/09 G08B21/24

    摘要: 本发明公布了一种基于蓝牙技术的手机智能感应识别交通信号系统,包括信号灯、控制系统、APP客户端;该交通信号灯控制系统以STC89C52RC单片机为核心,单片机接上时钟电路和复位电路,并加上适当的外围电路,构成单片机最小系统,将信号灯程序烧录到最小系统单片机内,通过串口通信发送交通信号灯的状态,蓝牙模块通过与智能手机上的自带蓝牙进行搜索连接配对,采用串行通信方式把接收到的信号发送给手机客户端APP,手机客户端APP端接收到信号,同时显示当前地铁所到站的名称,以及马路上的交通灯的状态,解决了传统交通信号灯应用场景过于单一的局限性。

    一种基于ZigBee技术的定位系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107333244A

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201710735098.9

    申请日:2017-08-24

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: H04W4/02 H04W84/18 G01S5/02

    摘要: 本发明公开了一种基于ZigBee技术的定位系统,涉及一种定位领域。此定位系统,包括参考节点模块、定位节点模块、网关和上位机-服务器;所述参考节点的个数为6个,包括CC2430芯片的无线模块和电源,所述定位节点的个数为1个,包括CC2431芯片的无线模块和电源,所述的网关硬件平台包括选定的网络扩展主板和CC2430芯片,所述的上位机-服务器包括数据库管理系统与定位系统;网关、参考节点、定位节点通过自组网建立ZigBee无线网络,在运行时,通过ZigBee无线网络,通过三者之间的相互通信,来实现对定位节点的位置确定。基于ZigBee的无线定位设计具有便捷可操作性强、灵敏度识别力强,开发价值较高,具有良好的应用前景和意义。

    一种基于心电压缩感知转置投影信号的房颤检测方法

    公开(公告)号:CN113633294A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110554190.1

    申请日:2021-05-20

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: A61B5/361 A61B5/346

    摘要: 本发明提供了一种基于心电压缩感知转置投影信号的房颤检测方法。本发明技术方案首先使用确定性观测矩阵对心电信号进行随机投影完成压缩,然后在云端利用确定性观测矩阵的转置对压缩信号进行转置投影操作得到近似信号,并将近似信号与原始信号进行相似性验证,最后将近似信号输入转置投影CNN(TP‑CNN)进行房颤检测。本发明提出一种压缩感知与残差神经网络结合的房颤筛查方法,直接对压缩心电的转置投影信号进行房颤检测,与最先进的方法进行比较,超过面向压缩信号的方法的结果,与原始信号的分类结果相比也是具有竞争性的。

    动机性访谈脑卒中患者和照顾者二元自我护理干预系统

    公开(公告)号:CN118506974A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410624381.4

    申请日:2024-05-17

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: G16H20/30 G16H10/60

    摘要: 本发明涉及康复护理领域技术领域,具体公开了动机性访谈脑卒中患者和照顾者二元自我护理干预系统,获取脑卒患者和照顾者在周期内的协同运动值、互动交流值和陪伴时间值,并计算得到脑卒患者和照顾者的互动有效值,互动有效值越高,则表示照顾者对脑卒患者在康复过程中的干预时间越长,同时,在互动有效值的获取过程中,融合照顾者干预基数,从而实现将照顾者自身状态参数对互动有效值的影响进行表征,再通过在周期内将互动有效值与脑卒患者病理程度值进行结合,将当前周期内脑卒患者和照顾者之间的干预程度与标准状态下脑卒患者和照顾者之间的干预程度进行对比,从而完成照顾者对脑卒患者的病理程度干预程度结果的识别。

    基于连续心搏活动序列特征-SVM模型的心搏分类方法

    公开(公告)号:CN111568411B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202010445891.7

    申请日:2020-05-22

    申请人: 郑州大学

    IPC分类号: A61B5/349

    摘要: 本发明涉及一种基于连续心搏活动序列特征‑SVM模型的心搏分类方法,包括以下步骤:S1、采用连续小波变化去除心电信号中的噪声;S2、对经过步骤S1处理后的心电信号进行分割截取出完整的心搏,然后从截取出的心搏中进行特征提取,并将提取到的特征按类别建立以下数据集:集合A={470单心搏形态特征},集合B={21个连续RR间期}集合C={491连续心搏全局序列特征};S3、将步骤S2中的数据集中的任一个集合输入到采用SVM算法模型中进行心搏分类;本发明具有良好的心搏分类准确性。

    一种基于两阶段数据预处理和残差网络的房颤分类方法

    公开(公告)号:CN115758256A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211198750.5

    申请日:2022-09-29

    申请人: 郑州大学

    摘要: 本发明提供了一种基于两阶段数据预处理和残差网络的房颤分类方法。本发明方案基于残差网络提出一种更具鲁棒性的多数据集房颤分类模型,即MD‑NET。模型结合残差网络和特征金字塔的思想,平衡模型对于浅层特征和深层特征的学习能力,利用MD‑block提高模型对于房颤的分类稳定性。同时本发明提出两阶段的数据预处理策略,其中第二阶段中的L‑ROS算法,对训练集中的异常值进行分析研究,结果表明L‑ROS算法能够进一步提高模型的泛化性。本发明所提出的方法与当前先进方法进行对比,取得了更具竞争力的结果,能够有效提高房颤分类的鲁棒性和泛化性,具有很好的应用前景。