公开(公告)号：CN104462853B

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201410837453.X

申请日：2014-12-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  陈森博 ,  施佺 ,  董建成 ,  管致锦 ,  沈学华 ,  程学云 ,  李跃华

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开一种用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法。该方法首先在分布式云计算MapReduce框架下将大规模电子病历分割到不同的进化子种群中,提取各子种群最优解Psolui；然后设计一种有限理性区域下N种群精英均衡优势策略，构建分布式协同化动态精英演化区域Ω，使参与电子病历特征提取的各子种群精英在各自平均权重概率下均能达到Nash均衡下优势区域Ζ；最后各子种群精英采用并行操作 机制在各自电子病区优势子区域中协同提取特征子集Fi，从而稳定取得电子病历全局均衡特征集。本发明能较好处理大规模电子病历数据属性间多维度复杂内联关系，提高大规模电子病历特征并行提取效率。

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

Inventor： 丁卫平 ,  陈森博 ,  王杰华 ,  李跃华 ,  管致锦 ,  董建成 ,  沈学华 ,  程学云 ,  缪雪晴 ,  顾颀 ,  高峰

IPC: G06F19/00 ,  G06N3/02

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。

公开(公告)号：CN103581338A

公开(公告)日：2014-02-12

申请号：CN201310592307.0

申请日：2013-11-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁浩 ,  管致锦 ,  程学云 ,  陈森博 ,  张浩 ,  张峰 ,  王坤 ,  颜敏柱 ,  刘金程

IPC: H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种污染源在线监控数据监听系统，包括污染源在线监控数据监听模块，负责在污染源在线监控系统中服务器端数据的监听，污染源在线监控数据监听模块不仅监听远程监控设备通过数据采集仪上传过来的数据，也负责监听从Web浏览器端发送过来的远程设备控制命令。

公开(公告)号：CN118136269B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410284924.2

申请日：2024-03-13

Applicant: 南通大学

Inventor： 黄嘉爽 ,  戚晓雨 ,  程学云 ,  鞠恒荣 ,  曹金鑫 ,  丁卫平

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/043 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了面向不完整多模态数据的模糊知识蒸馏方法，属于医学信息智能诊断技术领域，解决了知识蒸馏过程中教师模型和学生模型之间模型能力不匹配的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、使用由Kawahara提出的边到边卷积E2E，边到节点卷积E2N，节点到图卷积N2G获取每一步的特征图；S2、获得经过概括和选择的信息；S3、设计了三类损失函数，分别为表示损失、预测分布损失和交叉熵损失；S4、通过最小化三类损失函数，对学生网络进行训练。本发明的有益效果为：本发明可以显著提高在模态缺失情况下模型对精神疾病识别的准确率，辅助医生进行诊断分析，给患者带来更好的医疗服务。

公开(公告)号：CN113762517B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202110980818.4

申请日：2021-08-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 管致锦 ,  牛义仁 ,  程学云 ,  冯世光 ,  朱鹏程 ,  卫丽华 ,  张超 ,  朱明强

IPC: G06N10/20

Abstract: 本发明提供了一种提高量子计算保真度的量子位拓扑结构重构方法，属于量子计算技术领域。其技术方案为：在已知一种n个量子位的量子计算设备的拓扑结构和噪声因素前提下，以该拓扑结构为基础，与另一种n个量子位的拓扑结构和噪声因素进行比较，重构量子位拓扑结构。本发明的有益效果为：本发明插入的SWAP门数量少：通过重构量子位拓扑结构，部分量子位可以实现直接交互，减少SWAP门的插入；提高执行正确结果的概率。

公开(公告)号：CN116206752A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310169343.X

申请日：2023-02-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 黄嘉爽 ,  戚晓雨 ,  程学云 ,  鞠恒荣 ,  曹金鑫 ,  丁卫平

IPC: G16H50/20 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明提供了基于结构‑功能脑网络的精神疾病识别方法，属于医学信息智能诊断技术领域，解决了利用人工智能帮助医生从海量数据中识别精神疾病的技术问题。其技术方案为：对结构和功能两类脑网络的连接矩阵分别进行行列卷积，获得深度特征；在特征学习过程中，增加深度融合模块，使两个模态可以交互式特征学习；在最终的识别阶段，通过多模态双线性池化层，进一步融合两类脑网络的特征，学习最后的联合特征；然后输入到最终的分类层获得疾病识别结果，并将预测标签和真实标签的交叉熵损失作为损失函数进行训练。本发明的有益效果为：显著提高对精神疾病识别的准确率，辅助医生进行诊断分析，给患者带来更好的医疗服务。

公开(公告)号：CN114861923A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210563972.6

申请日：2022-05-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 程学云 ,  曹可欣 ,  陈新宇 ,  李响 ,  朱明强 ,  冯世光 ,  朱鹏程 ,  管致锦

IPC: G06N10/20 ,  G06N10/60

Abstract: 本发明提供了一种隐形传态对量子映射的优化方法，属于隐形传态对量子映射的技术领域。解决了现有的近邻化需要额外插入SWAP门或者桥门以及增加了量子电路错误率的技术问题。其技术方案为：在两个不近邻的量子位之间构建量子通讯信道和经典通讯信道，使得量子设备的拓扑图上将量子位的状态互相传输，从而实现量子位近邻化；通过隐形传态直接将不近邻的量子位近邻，无需插入额外的SWAP门或者桥门，SWAP门本身就会导致错误率，减少SWAP门也从侧面减少了错误率。本发明的有益效果为：通过隐形传态，在两个不近邻的量子位之间构建量子通讯信道和经典通讯信道，使得量子设备的拓扑图上将量子位的状态互相传输，实现量子位近邻化。

公开(公告)号：CN106982116B

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201710282975.1

申请日：2017-04-26

Applicant: 南通大学

Inventor： 管致锦 ,  于立行 ,  马海英 ,  程学云 ,  杨阳 ,  陈昱东 ,  李鉴伦 ,  陈钰 ,  曹凯博

IPC: H04L9/06

Abstract: 本发明公开了一种基于可逆逻辑电路的AES的本地文件加密方法，将基于可逆逻辑电路的AES加密方法应用在本地文件加密过程中，基于可逆逻辑构造的原理，通过增加可构造密钥的种类提升了加密线路的抗攻击性。针对大文件加密增加了文件大小标识位，采用分段的加密方法，大大提升了大文件的加密速度。

公开(公告)号：CN106599583B

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201611169445.8

申请日：2016-12-16

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  管致锦 ,  王杰华 ,  陈森博 ,  董建成 ,  程学云 ,  张晓峰 ,  胡彬

IPC: G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种用于中医病历辨证诊断的属性圆盘轮转方法。该方法首先设计具有n组元素的圆盘用来存储中医病历辨证诊断属性；接着利用中医辨证诊断属性指针Ki获取辨证属性在圆盘轮转中位置D(Ki)；然后构造属性圆盘上每一对冲突地址D(Ki)与D(Kj)间相似矩阵S和中医病历诊断症状与辨证要素间相关性矩阵C(i,j)；最后构建中医病历辨证诊断规则约简最优目标模型，并采用Skowron差别矩阵原理对该模型进行辨证诊断规则属性约简，提取出诊断症状与辨证要素间相关性的最优诊断规则集。该方法能准确提取出中医病历诊断症状与辨证要素间的相关性，对开展中医病历辨证诊断的定性与定量智能分析具有较好的积极作用。

公开(公告)号：CN105743642B

公开(公告)日：2018-08-14

申请号：CN201610266492.8

申请日：2016-04-26

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  王占君 ,  管致锦 ,  陈建平 ,  程学云 ,  王金华 ,  朱洁 ,  卢秋如 ,  李晓静

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/00 ,  H04L9/30

Abstract: 本发明提供了一种抗密钥连续辅助输入泄漏的基于属性加密方法，包括以下步骤，私钥生成中心输入系统安全参数λ和合法属性集合U，构造一个m维向量，并将该m维向量嵌入到系统公钥PK和系统主密钥MSK；私钥生成中心认证用户拥有的属性集合ω，利用系统主密钥MSK和系统公钥PK，生成包含m维向量的用户私钥SKω；加密方利用系统公钥PK和设定的访问策略，对待加密处理的信息进行加密，生成包含mn1维向量的密文；仅在用户私钥SKω的属性满足密文的访问策略时，该用户才解密得到明文。在本发明中，系统主密钥MSK和用户私钥SKω可以连续无界泄漏，提高了用户私钥SKω兼容性，在保证加密信息安全性的前提下，减少了系统主密钥长度及用户私钥长度。