公开(公告)号：CN106202916A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610532212.3

申请日：2016-07-04

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  何萍 ,  廖铮 ,  梁雅丽

IPC: G06F19/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F19/34 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明涉及建立一种阿尔茨海默病的分层多流形分析模型。本发明从各个模态的生物标志物中提取有价值的子流形，对于每个模态找到与其相对应的最优映射，并且对各个子流形进行可视化，降维并将其映射到各个模态目标判别式对应的低维流形中去，先维度联合，再流形合并低维流形可视化，利用K近邻方法对映射后的数据进行多分类，使模型具备分析的多个阶段。本发明克服了现有分析模型不可视的缺陷。本发明提高了映射的准确度，模型支持可视化，方便用户进行病情分析，模型支持多阶段诊断，建立了分层的多流形学习的模型，其分层结构有助于进行分布式计算，支持用于处理大数据分析。

公开(公告)号：CN105786771A

公开(公告)日：2016-07-20

申请号：CN201610235646.7

申请日：2016-04-15

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  梁雅丽 ,  何萍 ,  廖铮

IPC: G06F17/16

CPC classification number: G06F17/16

Abstract: 本发明属于应用于益智类问题中对缺陷幻方的求解分析，特别涉及一种基于稀疏优化的缺陷幻方求解方法。本发明针对幻方的性质，利用稀疏优化的思想，将缺陷幻方的求解问题转化为一个1范数的优化问题，求解迅速，克服了已有技术的缺陷。本发明将缺陷幻方的约束条件稀疏化，并将原始问题转化为易于求解的线性规划问题，提高了求解的成功率，降低时间消耗，具有良好的扩展性。本发明的模型简单，易于实现。因此本发明对市场的实施是可行的。本发明的思想扩展性强，除了求解缺陷幻方问题，可以应用于幻方、幻立方、特殊幻方、拉丁方、数独等多种益智类游戏中，还可以应用于工程问题中，对这些难以求解的模型。