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公开(公告)号：CN105279388A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510791062.3
申请日：2015-11-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro-subpopulationi结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WCi，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分至n个协同进化的神经子种群中，并取得不同脑病历组织最佳分割曲面；然后设计一种五层结构的神经网络优化模型，构造精英能量矩阵NSMP，各神经子种群最优能量精英Elitist_leaderi进行脑病历曲面Sub_curvei的集成化协同约简，达到各自分割曲面的最优约简集最后提取出脑病历组织的全局最优属性约简集RedEnsemble。本发明利用云计算环境下多层MapReduce框架和协同神经子种群精英快速提高大数据环境下孕龄新生儿脑病历约简效率和精度，对其脑病历特征选择、规则提取和临床决策支持服务等具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN108446740B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810262763.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105279388B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510791062.3
申请日：2015-11-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro‑subpopulationi结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WCi，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分至n个协同进化的神经子种群中，并取得不同脑病历组织最佳分割曲面；然后设计一种五层结构的神经网络优化模型，构造精英能量矩阵NSMP，各神经子种群最优能量精英Elitist_leaderi进行脑病历曲面Sub_curvei的集成化协同约简，达到各自分割曲面的最优约简集最后提取出脑病历组织的全局最优属性约简集RedEnsemble。本发明利用云计算环境下多层MapReduce框架和协同神经子种群精英快速提高大数据环境下孕龄新生儿脑病历约简效率和精度，对其脑病历特征选择、规则提取和临床决策支持服务等具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN104615892B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510071053.7
申请日：2015-02-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于特殊中医病历诊断规则挖掘的多层精英角色方法，该方法首先设计精英角色子种群浓度选择概率将中医病历属性分配到不同类别的“普通—精英”角色种群中，进行特殊中医病历中相关和相互依赖属性预处理；然后构造一种基于多层精英角色的动态均衡策略，通过各个五边形进化区域内不同精英角色种群动态迁入和迁出形成多层精英角色全局均衡点；最后从多层精英角色中选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子集向量，构造最强精英优化阵列实现特殊中医病历诊断规则快速挖掘。本发明能较好地克服特殊中医电子病历属性模糊，属性相关和相互依赖等问题，有效提高其诊断规则挖掘效率，具有较强的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN104636628A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510093829.5
申请日：2015-03-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种基于三层交叉博弈能量树的脑波病历信号约简方法。该方法首先设计两棵相邻的三层交叉博弈树Ti和Tj，在同一主层内实现自私博弈和不同主层间实现交叉协同博弈，采用深度优先搜索策略选出两棵博弈树的全局最优精英Elitisti_c和Elitistj_c；然后分配精英能量收益矩阵PMENn×n给最优精英，增强精英在主层取得自适应Nash能量探索与开发平衡性能；最后实现脑波病历信号的交叉博弈能量约简，使最优精英在精英能量向量Γ驱动下均收敛到每个主层最优Nash均衡点，达到脑波病历信号约简精度平衡，从而输出全局最优脑波病历信号。本发明能有效提高脑波病历信号约简效率，为脑波信号噪声消除及特征提取与解析等提供重要方法，对脑部疾病诊断和辅助治疗具有较强应用价值。
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公开(公告)号：CN104615892A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510071053.7
申请日：2015-02-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于特殊中医病历诊断规则挖掘的多层精英角色方法，该方法首先设计精英角色子种群浓度选择概率将中医病历属性分配到不同类别的“普通—精英”角色种群中，进行特殊中医病历中相关和相互依赖属性预处理；然后构造一种基于多层精英角色的动态均衡策略，通过各个五边形进化区域内不同精英角色种群动态迁入和迁出形成多层精英角色全局均衡点；最后从多层精英角色中选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子集向量，构造最强精英优化阵列实现特殊中医病历诊断规则快速挖掘。本发明能较好地克服特殊中医电子病历属性模糊，属性相关和相互依赖等问题，有效提高其诊断规则挖掘效率，具有较强的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN102904724A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210394628.5
申请日：2012-10-17
Applicant: 南通大学
Inventor： 袁红林 , 包志华 , 徐晨 , 章国安 , 杨永杰 , 严燕 , 朱海峰 , 邵蔚 , 季彦呈 , 冯军 , 黄勋 , 蒋华 , 孙强 , 罗磊 , 王伟 , 李洪钧 , 谢正光 , 张晓格 , 岳贤军 , 沈学华
Abstract: 本发明涉及基于射频指纹的挑战-应答认证协议方法。挑战与应答双方通过无线媒介进行通信连接，包括：初始阶段的：应答方通过所述无线媒介获取挑战方的射频信号，从中检测出挑战方射频指纹RFF；将获取挑战方的射频指纹RFF存储到存储器中；和运行阶段的：应答方接收到挑战方的射频信号后；检测出其中的射频指纹RFF；从存储器中读取存储的挑战方射频指纹RFF，比较刚检测出的射频指纹RFF与存储的射频指纹RFF，如两者匹配，继续运行协议，如两者不匹配，终止协议运行。本发明实现了通信双方物理层信息的高强度身份认证，能够抵抗有关通信方克隆的绝大部分攻击，包括假冒、重放、侦听、拒绝服务等，并有助于解决密钥泄露检测公开问题。
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