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公开(公告)号：CN111157934A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910630400.3
申请日：2019-07-12
IPC: G01R33/54 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的并行磁共振成像方法，用于解决现有基于深度学习的并行磁共振成像方法需要大量训练样本而导致成像速度慢的问题。本发明方法包括：对并行磁共振K空间数据的中间区域进行全采样而获取全采样数据，对并行磁共振K空间数据的周围区域间隔降采样获取降采样数据；利用生成网络模型重建并行磁共振K空间数据的周围区域的未采样数据；将全采样数据、降采样数据和未采样数据进行合并组成完整的并行磁共振K空间数据；利用傅里叶反变换将所述完整的并行磁共振K空间数据转换成图像。
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公开(公告)号：CN110334390A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910430852.7
申请日：2019-05-22
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计技术领域，具体公开了一种CAD中外墙识别方法、装置、存储介质及处理器，其中，该方法通过读取待识别CAD建筑施工图的图层信息来获取墙线信息等信息，然后计算所有墙线的平均值预估建筑物中心点，进而通过墙线坐标与建筑物中心点的关系，及其相邻墙线的关系来判别是否外墙，这样可以自动识别出外墙供审图人员计算配筋率，保证了审图的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN107038070A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710227551.5
申请日：2017-04-10
Applicant: 郑州轻工业学院
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/5038 , H04L67/32
Abstract: 一种云环境下执行可靠性感知的并行任务调度方法，涉及云计算技术领域，本发明针对用户对并行任务有完成截止时间和执行可靠性的要求，根据云计算系统的计算资源和通信设备的故障率服从指数分布的特点，生成并行任务在云计算系统上执行的所有执行方案，将这些执行方案构建执行方案图，基于执行方案图，提出满足并行任务完成截止时间要求的最大可靠性执行方案求解算法MREP，而且MREP算法切实可行，在并行任务执行可靠性、并行任务执行成功率和完成时间方面都表现出较好的性能。
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公开(公告)号：CN111157934B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910630400.3
申请日：2019-07-12
IPC: G01R33/54 , G01R33/56 , G01R33/561 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的并行磁共振成像方法，用于解决现有基于深度学习的并行磁共振成像方法需要大量训练样本而导致成像速度慢的问题。本发明方法包括：对并行磁共振K空间数据的中间区域进行全采样而获取全采样数据，对并行磁共振K空间数据的周围区域间隔降采样获取降采样数据；利用生成网络模型重建并行磁共振K空间数据的周围区域的未采样数据；将全采样数据、降采样数据和未采样数据进行合并组成完整的并行磁共振K空间数据；利用傅里叶反变换将所述完整的并行磁共振K空间数据转换成图像。
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公开(公告)号：CN106221693B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610591633.3
申请日：2016-07-26
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明公开了一种可重复利用的亚硝酸根传感纳米材料的制备方法，步骤如下：（1）罗丹明探针前驱体的制备；（2）磁性介孔二氧化硅纳米支撑介质Fe3O4@MCM‑41的制备；（3）亚硝酸根传感纳米材料的组装；所述的罗丹明探针前驱体为R6‑APS或RS6‑APS。本发明采用超顺磁性Fe3O4作为内核，采用硅基分子筛MCM‑41包覆，通过共价键将罗丹明6G衍生物嫁接，当该传感平台完成对亚硝酸根传感，即发光被猝灭之后，加入还原剂，加热，该传感平台的发光即可恢复，且可以被亚硝酸根再度猝灭。该类材料对亚硝酸根离子具有高的灵敏度、好的选择性和可重复使用，有望应用于荧光化学传感器件中，实现对水中亚硝酸根离子的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110801228B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911054037.1
申请日：2019-10-31
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络预测的脑效应连接度量方法，包括步骤1：采集M个人静息态下的fMRI数据；步骤2：对每个fMRI数据进行预处理；步骤3：基于预处理后的fMRI数据，通过计算得到M个人的所有脑区的ReHo值，并构成ReHo值矩阵；步骤4：基于神经网络预测模型对每个人两两脑区的ReHo值进行网络训练及预测，得出每个人任意两两脑区之间的ReHo预测误差值，对ReHo预测误差值进行归一化，得出ReHo预测精确值；步骤5：将ReHo预测精确值作为两两脑区之间的效应连接值。本发明实现了非线性的计算脑效应连接。
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公开(公告)号：CN107038070B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710227551.5
申请日：2017-04-10
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 一种云环境下执行可靠性感知的并行任务调度方法，涉及云计算技术领域，本发明针对用户对并行任务有完成截止时间和执行可靠性的要求，根据云计算系统的计算资源和通信设备的故障率服从指数分布的特点，生成并行任务在云计算系统上执行的所有执行方案，将这些执行方案构建执行方案图，基于执行方案图，提出满足并行任务完成截止时间要求的最大可靠性执行方案求解算法MREP，而且MREP算法切实可行，在并行任务执行可靠性、并行任务执行成功率和完成时间方面都表现出较好的性能。
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公开(公告)号：CN110334390B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910430852.7
申请日：2019-05-22
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计技术领域，具体公开了一种CAD中外墙识别方法、装置、存储介质及处理器，其中，该方法通过读取待识别CAD建筑施工图的图层信息来获取墙线信息等信息，然后计算所有墙线的平均值预估建筑物中心点，进而通过墙线坐标与建筑物中心点的关系，及其相邻墙线的关系来判别是否外墙，这样可以自动识别出外墙供审图人员计算配筋率，保证了审图的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN106798558B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710088076.8
申请日：2017-02-19
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明属于神经影像数据分析技术领域，提出了一种基于主成分分析的关键脑区的度量方法，将采集M个人静息态下的fMRI数据并对其进行预处理；构建Q个稀疏度下的脑网络；计算每个稀疏度下脑网络加权的节点的度、节点效率和介数中心度；利用主成分分析将得到的节点的度、节点效率和介数中心度进行综合降维得到一种新指标，即每个稀疏度下每个人每个节点的中心度得分H；再先后综合Q个稀疏度和M个人的中心度得分，得到每个节点的中心度得分，并根据其大小判定关键脑区。本发明用于度量脑区的重要性，克服了确定功能脑网络的稀疏度主观选择问题，结合多种经典脑区重要性度量方法，更客观、更精确地度量关键脑区。
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公开(公告)号：CN106798558A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710088076.8
申请日：2017-02-19
Applicant: 郑州轻工业学院
CPC classification number: A61B5/055 , A61B5/0042 , A61B5/4064 , A61B5/7225 , A61B5/725 , A61B5/7264 , A61B2576/026
Abstract: 本发明属于神经影像数据分析技术领域，提出了一种基于主成分分析的关键脑区的度量方法，将采集M个人静息态下的fMRI数据并对其进行预处理；构建Q个稀疏度下的脑网络；计算每个稀疏度下脑网络加权的节点的度、节点效率和介数中心度；利用主成分分析将得到的节点的度、节点效率和介数中心度进行综合降维得到一种新指标，即每个稀疏度下每个人每个节点的中心度得分H；再先后综合Q个稀疏度和M个人的中心度得分，得到每个节点的中心度得分，并根据其大小判定关键脑区。本发明用于度量脑区的重要性，克服了确定功能脑网络的稀疏度主观选择问题，结合多种经典脑区重要性度量方法，更客观、更精确地度量关键脑区。
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