XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统（舌诊、面诊、问诊）   XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪及问诊模块三种功能巧妙的融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理以及问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： 1、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析功能。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，支持5步撤消。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。   三、问诊分析处理： ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选，通过回答 88 道试题（病人起病和转变的情形，寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况）， 最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查询，也可以打印辩证报告。

成果完成年份：2009年7月 成果简介：“风诺”系统是一款主要面向中、小型信息发布网站的Web服务防护系统。本系统基于Windows服务结构，远程管理功能采用B/S结构，除具备目录监控、资源防盗链、SQL注入检测等常见功能外，系统还实现网页防篡改和Web服务陷阱功能，能够通过开启服务陷阱实现主动防御，并能在网页被非法篡改后实现毫秒级的网页还原。本项目由学生自主开发并且参加2009年全国第二届大学生信息安全大赛获得全国一等奖。 项目来源：自行开发 技术

Ø “风诺”系统是一款主要面向中、小型信息发布网站的Web服务防护系统。本系统基于Windows服务结构，远程管理功能采用B/S结构，除具备目录监控、资源防盗链、SQL注入检测等常见功能外，系统还实现网页防篡改和Web服务陷阱功能，能够通过开启服务陷阱实现主动防御，并能在网页被非法篡改后实现毫秒级的网页还原。本项目由学生自主开发并且参加2009年全国第二届大学生信息安全大赛获得全国一等奖。

此项目为利用自然语言和语义网技术实现基于Web的有关广联达公司产品服务的自动问答系统。在传统基于搜索引擎的问答系统基础上，通过对问题和答案的进行语义依存分析并结合领域本体模型提供较为准确的自动问答功能，在实际应用中取得良好的效果。

成果简介：此项目为利用自然语言和语义网技术实现基于 Web 的有关广联达公司产品服务的自动问答系统。在传统基于搜索引擎的问答系统基础上，通 过对问题和答案的进行语义依存分析并结合领域本体模型提供较为准确的 自动问答功能，在实际应用中取得良好的效果。 项目来源：自行开发 技术领域：软件 应用范围：领域内自动 Web 问答，尤其适合一些售后服务系统

海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

本发明提供一种用于互联网中加速经验知识积累的信息采集方法及系统，包括用户初次访问网站时， 服务器收到查询问题后，生成查询结果，生成一个 cookie 项并连同查询结果一起返回给客户端，并发送 是否接受回访请求给客户端;所述 cookie 包括网址、用户标识、存活时间和问题标识;服务器在收到用 户接受回访请求的标识后在本地的 cookie 数据库保存该 cookie 项，并添加其他数据项;所述其他数据 项包括，用户输入的查询问题，服务器回访日期范围，根据用户输入的查询问题生成的回访问卷。用户 再次访问网站时，如果当前日期在用户标识对应项的服务器回访日期范围内，通过浏览器采集用户对已 有答案及回访问卷的回复。

一种Web挖掘系统的构造方法，其由中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述的数字计算机与网络联接；所述的存储器存储有真实数据库和基础知识库，以及启发型协调器和维护型协调器；其通过特征抽取及特征变换，Web内容挖掘过程，模型质量评价，信息呈现及信息导航，双库协同机制等步骤；在Web挖掘方面其使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面：其可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。◆项目的应用范围及经济效益分析 在该系统中采用了一类创新性的用于复杂类型数据挖掘的结构模型——发现特征子空间模型 DFSSM，含盖了常用的向量空间模型VSM。 该系统包含了 Web文本挖掘、客户访问模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分类和Web文本聚类等方面，采用了我们提出的新算法。国际著名无形资产评估机构“香港国际无形资产评估事务所”品过此专利无形资产价值72万美元。   基于内在机理的知识发现理论KDTIM是我们独立提出的原创性理论，基于该理论我们设计 该 并实现了具 有自主知识产权的大型软件系统——集成化组合构件式知识发现软件系统 ICCKDSS，而 Web挖掘系统是其 三个核心 部分之一。该系统具有通用性强、性能良好、使用方便、人机界面友好等特点，可以在不同的网络平台上进行快速移植和推广。一种 Web挖掘系统的构造方法（已获国家发明专利授权，申请号：03104960.5），是在现有的Web挖掘技术的基础上融入知识发现内在机理之一：双库协同机制，即构建数据库（文本库、日志库与结构信息库）与基础知识库的内在联系“通道”,使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识通过此机制可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面，通过双库协同机制可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。从而用基础知识库去制约与驱动 Web挖掘系统的整个挖掘流程，改变Web挖掘系统固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 Web挖掘系统而言的一个开放的、优化的扩体。总体上讲，将Web挖掘视为一个开放系统，在Web挖掘进程与基础知识库的广泛联系中，改进与优化了Web挖掘的结构、过程与运行机制。 本系统已成功地应用到现代远程教育网信息挖掘中，得到用户好评并通过国家软件评测中心的鉴定测评。它还可以广泛地应用到智能决策（预测）支持系统、 CRM系统、ERP系统、门户网站、电子商务和电子政务等领域中。该系统具有很大的应用推广价值和广阔的市场前景。

一种Web挖掘系统的构造方法，其由中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述的数字计算机与网络联接；所述的存储器存储有真实数据库和基础知识库，以及启发型协调器和维护型协调器；其通过特征抽取及特征变换，Web内容挖掘过程，模型质量评价，信息呈现及信息导航，双库协同机制等步骤；在Web挖掘方面其使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面：其可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。