公开(公告)号：CN112257023A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202010509985.6

申请日：2020-06-08

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  王世杰 ,  王志红 ,  任向南

IPC: G06F17/16 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明属于推荐算法和凸优化技术领域，具体涉及一种应用于SVD++推荐算法的求解无约束凸优化方法。本发明深入发掘SVD++推荐算法梯度下降的局限性，提出了一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法。该方法同时利用了凸优化求解问题的高效性，结合SVD++推荐算法模型，利用回溯搜索对推荐算法中梯度下降问题进行求解。回溯SVD++推荐算法模型与传统推荐算法模型相比，可以更有效地利用算法中梯度下降自动更新学习率更快地求解全局最优解。实验结果表明，本发明提出的一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法具有很好的收敛性，与现有方法相比，可以有效提升推荐系统的准确性与效率。

公开(公告)号：CN111681156B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202010533495.X

申请日：2020-06-16

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  郑博文 ,  任向南 ,  李雨冉

IPC: G06T1/00 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种应用于无线传感器网络的深度压缩感知图像重构方法。本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种应用于无线传感器网络的农作物图像重构方法。本发明深入发掘农业物联网中农作物图像相似性，提出了一种基于生成模型的深度压缩感知农作物图像重构方法。该方法同时利用了农作物图像的稀疏性与低秩性，以及实际应用中图像的单一性，结合深度卷积生成对抗模型，利用随机梯度下降法对无线传感器网络中图像的重构问题进行求解。深度压缩感知模型与传统方法相比，可以更有效地构建出图像的低维表示。实验结果表明，本发明提出的深度压缩感知图像重构方法与现有方法相比，可以有效提升无线传感器网络中农作物图像的重构效果。

公开(公告)号：CN112741627A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202110122584.X

申请日：2021-01-29

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  任向南 ,  郑博文 ,  王若斌 ,  刘旺

IPC: A61B5/1455

Abstract: 本发明属于医学应用算法领域，具体涉及一种基于多重滤波的手腕血氧饱和度监测方法。该方法主要包含一种使用多重滤波和反馈机制的手腕血氧饱和度监测方案。实施方式为应用多重滤波对血氧传感器在手腕处采集的原始数据进行处理，计算得到实时血氧值，并应用反馈机制结合血氧的异常程度对其测量周期进行自适应调控。该监测方案的应用能够大幅提升手腕处血氧饱和度监测的可靠性和鲁棒性以及监测数据的实时有效性。相较于传统指夹式脉搏血氧仪，本发明使得手腕处的血氧饱和度监测稳定可靠，更适用于长时间的血氧饱和度监测场景，监测方案能够及时监测到异常情况并采取相应措施，保护被监测者的生命健康安全。

公开(公告)号：CN111681156A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010533495.X

申请日：2020-06-16

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  郑博文 ,  任向南 ,  李雨冉

IPC: G06T1/00 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种应用于无线传感器网络的深度压缩感知图像重构方法。本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种应用于无线传感器网络的农作物图像重构方法。本发明深入发掘农业物联网中农作物图像相似性，提出了一种基于生成模型的深度压缩感知农作物图像重构方法。该方法同时利用了农作物图像的稀疏性与低秩性，以及实际应用中图像的单一性，结合深度卷积生成对抗模型，利用随机梯度下降法对无线传感器网络中图像的重构问题进行求解。深度压缩感知模型与传统方法相比，可以更有效地构建出图像的低维表示。实验结果表明，本发明提出的深度压缩感知图像重构方法与现有方法相比，可以有效提升无线传感器网络中农作物图像的重构效果。