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[发明专利]一种流形约束的医学图像合成方法-CN202310451760.3在审
发明人：曾宪华;李彪;卢博文;王新宇 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明请求保护一种流形约束的医学图像合成方法。包括：1)一种新颖的流形约束的半监督医学图像合成方法，该方法的网络模型由分布生成器、分布校正器和分布鉴别器组成；2)为实现流形匹配的目标，定义了三个距离度量，包括形心之间的距离、全局成对点之间的欧氏距离和全局成对点之间的测地距离随着生成图像的流形结构变得更接近真实图像的流形结构，流形匹配损失在训练过程中单调减小，这反映了网络的训练效果；3)引入分布校正器用于校正图像对的流形值差异。分布校正器和分布生成器被联合优化，以减少生成图像和真实图像之间的流形值差异，从而使生成图像的纹理细节更加清晰；4)为使模型适应数据缺失的应用场景，引入了流形仿射变换一致性正则化以半监督模式训练模型。
一种流形约束医学图像合成方法

[发明专利]一种吸入式制剂防污染负压给药室-CN201910560409.1有效
发明人：李昕;徐兵;李元;张平;郭思维 -专利权人：长沙市第三医院
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： A61M15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种吸入式制剂防污染负压给药室，包括给药室、两套空气净化系统和两套层流形成区、给药区，两套层流形成区分别设置在给药室两端，在两套层流形成区中间设置为给药区；气流从其中一套层流形成区吹出经给药区后再由另一套层流形成区吹出，在给药区形成单一方向气流；两套层流形成区中分别设置有加热调温板和制冷调温板。本发明通过两套层流形成区的设置，实现了在给药室中提供纯净单一方向气流的目的；通过在两套层流形成区中设置若干层流单元组成的矩阵式吹气结构，实现了不同层流速度，以及不同温度要求的环境；通过设置压力缓冲室，避免实验人员人体对负压适应能力，同时与两套层流形成区相互配合，实现给药室的压力恒定。
一种吸入制剂污染

[发明专利]等面多面体球面量规卷积神经网络-CN202080065492.6在审
发明人： B·基卡纳格鲁;T·S·科恩;P·德·哈恩 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种生成用于在球面流形上操作的卷积神经网络的方法在该球面流形上的多个位置处生成局部定义的量规。在球面流形上的每个位置处参照任意选择的局部定义量规来定义卷积。在每个位置处基于量规等变性来定义的卷积的结果被转化以获得流形卷积。
多面体球面量规卷积神经网络

[发明专利]一种基于流形匹配的鸟瞰图目标检测方法-CN202310484058.7在审
发明人：郭杰龙;魏宪;林英杰;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰 -专利权人：泉州装备制造研究所;闽都创新实验室
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：一种基于流形匹配网络的鸟瞰图目标检测方法，利用流形匹配的思想，设计了一个可嵌入式的流形匹配网络，嵌入现有鸟瞰图目标检测的管道网络；其中，流形匹配网络将图像与点云等多种传感器数据匹配在同一流形周围，并做两种数据的融合
一种基于流形匹配鸟瞰图目标检测方法

[发明专利]用于产生原子自旋取向的方法和系统-CN202080081446.5在审
发明人： P·帕文顿;R·加特曼;W·查卢普扎克 -专利权人： NPL管理有限公司;思克莱德大学
申请日： 2020-10-06 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G01R33/26 文献下载
摘要：所述方法包含将稳恒磁场(5)提供到所述原子系综以在所述原子系综的原子能级的基态的第一流形和第二流形内引起塞曼分裂。所述方法包含用电磁光辐射束泵浦所述原子系综，所述束由于涉及所述第一流形的跃迁而失谐，使得所述原子系综中的所述第一流形的原子布居的大部分从所述第一流形转移到所述第二流形的磁塞曼次能级中。
用于产生原子自旋取向方法系统

[发明专利]有监督的流形学习算法-CN201410851535.X有效
发明人：柏连发;张毅;赵壮;韩静;岳江;陈钱;顾国华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种有监督的流形学习算法。该算法在原有的流形学习算法的基础上对其进行改进，使之更加合理。首先改算法建立使用流形内部的近邻点建立类内散布矩阵用于描述流形内部的局部结构，然后根据流形之间的关系选择出能充分反映类间结构的近邻流形用于建立类间散布矩阵，描述类间的离散性，最后使用Fisher准则对其进行求解
监督流形学习算法

[发明专利]一维流形码的识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810715616.5有效
发明人：陈思利;林源;张永杰 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种一维流形码的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理一维流形码；检测待处理一维流形码的中心图案信息、外围的形状信息及当前姿态信息；根据中心图案信息确定待处理一维流形码的品牌信息；根据外围的形状信息和当前姿态信息对外围码进行解析，获取嵌入在外围码中的信息，能够对包括外围码和中心图案的特殊形状的一维流形码进行准确识别，并且将该具有特殊形状的一维流形码应用在产品中，具有较高的辨识度，推动品牌传播，塑造企业良好的品牌形象。
流形识别方法装置设备可读存储介质

[发明专利]建立一种阿尔茨海默病的分层多流形分析模型-CN201610532212.3在审
发明人：徐晓华;何萍;廖铮;梁雅丽 -专利权人：扬州大学
申请日： 2016-07-04 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：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。
建立一种阿尔茨海默病分层流形分析模型

[发明专利]基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法-CN201910745870.4在审
发明人：曹亚红;朱建文;陈琛 -专利权人：成都飞机工业(集团)有限责任公司
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：首先对样本点集N进行区域划分；计算每个区域内各个点之间的距离；根据计算的距离结果确定每个区域关联的连接点；计算全局特征映射，用选择出的每个区域的连接点按照多维尺度分析方法计算全局特征映射，形成低维全局流形；计算局部特征映射，在低维全局流形的基础上，重构区域内样本点权值矩阵，求出每个区域内低维嵌入流形；形成整体的低维流形，结合低维全局流形和低维嵌入流形的结果形成整体的低维流形。
映射低维流形等距区域连接全局特征连接点样本点嵌入全局数据分析技术多维尺度结果确定局部特征区域关联权值矩阵复杂度重构分析

[发明专利]一种图像中目标物的跟踪方法、系统及相关装置-CN201910935702.1在审
发明人：陈文林;曹黎俊;勾文清;李翰;喻芳 -专利权人：中科智感科技(湖南)有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提供一种图像中目标物的跟踪方法，具体技术方案如下：获取单帧图像数据；将所述单帧图像数据由高维空间转化成低维流形空间；根据所述单帧图像数据在所述低维流形空间的子空间得到若干局部流形；根据所有所述局部流形确定所述单帧图像数据对应的表观模型本申请实利用多个局部表现流形来近似图像数据的表观分布，克服了表观数据建模的高度非线性问题。同时利用多个局部表观流形对表观数据进行建模，使得单个局部表观流形的分布更加紧凑，其针对目标物的跟踪误差更小。
流形单帧图像数据目标物表观模型局部流形局部表低维申请计算机可读存储介质图像高度非线性高维空间跟踪误差跟踪系统近似图像数据建模图像跟踪帧图像子空间建模紧凑终端跟踪预测转化表现

[发明专利]一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法-CN201410288959.X有效
发明人：张淼;刘攀;赖镇洲;沈毅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-06-24 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法，属于高光谱图像数据降维技术领域。本发明的目的在于提出一种适用于任何一种流形学习算法、能够保持原流形学习降维结果、基于局部线性回归的流形学习泛化方法，其步骤为一、寻找邻域；二、计算投影矩阵；三、求取线性回归系数矩阵；四、计算新样本降维结果本发明可以在保持原有流形学习降维结果的基础上实现新样本的泛化，构建了一个从高维到低维的线性映射，可使得任一不具备泛化能力的流形学习算法如LE、LLE、LTSA等具有泛化能力，从而使得这些耗时的流形学习算法适用于高光谱图像的降维处理过程
一种基于局部线性回归流形学习泛化算法

[发明专利]基于不变流形的行星际固定轨道间低能量转移设计方法-CN201210499225.7有效
发明人：崔平远;尚海滨;乔栋;吴伟仁;王帅;窦强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2012-11-29 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： B64G99/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于不变流形的行星际固定轨道间低能量转移设计方法，特别适用于流形接近的相邻行星轨道间的转移，属于航天器轨道机动技术领域。本发明首先给出一种脉冲消耗评估方法，为选择合适的不变流形给出了判断标准；然后通过计算不变流形在固定圆轨道上的庞加莱映射，确定借用不变流形转移轨道的范围并利用等高线图法得到速度增量最小的transit轨道；完成逃逸transit轨道与捕获transit轨道的设计后，在日心二体模型下拼接两端的transit轨道，最终完成基于不变流形的行星际固定轨道间低能量转移轨道设计；具有算法简单、计算效率高等优点，适用于不同行星固定环绕轨道利用不变流形的低能量转移轨道初始设计
基于不变流形行星固定轨道能量转移设计方法

[发明专利]支架泵-CN201980054100.3在审
发明人：沃纳·莫尔;G·西克迈尔 -专利权人：沃纳·莫尔
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： A61M60/139 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于在人的心脏内部在血管内、心室内或心房内放置的支架泵，该支架泵包括：‑具有入口和出口的优选为管状的壳体；‑叶轮；以及‑流形成器，其中，所述叶轮和可选的所述流形成器被布置在所述壳体内，其特征在于，所述流形成器被布置在所述叶轮的下游，并且所述壳体、所述流形成器和/或所述叶轮能够从第一位置展开到第二扩展位置，在所述第一位置，所述壳体、所述流形成器和/或所述叶轮被折叠以便布置在递送装置内，在所述第二扩展位置，所述壳体、所述流形成器和/或所述叶轮被展开。
支架

[发明专利]一种基于稀疏表示的植物叶片数据识别方法-CN201310481334.0有效
发明人：李波;田贝贝;黄德双 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2013-10-15 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：其技术方案是：本发明基于同类数据分布在同一流形上，不同数据分布于不同流形上的假设，一方面利用植物叶片数据类别信息定义流形间距离，另一方面对于流形局部邻域进行稀疏表示，通过在局部近邻图中建立一种稀疏表示关系来获取线性表示系数，建立目标函数寻找最佳投影低维空间，实现在该子空间内，流形间距离最大，而多流形的稀疏性能够较好地保持，最后采用最近邻分类方法在子空间内对植物叶片的稀疏特征进行分类和识别，提高了植物叶片数据的识别效果。
一种基于稀疏表示植物叶片数据识别方法

[发明专利]一种基于流形的非线性空间目标运动状态确定方法-CN201610541665.2有效
发明人：刘吉英;段晓君;朱炬波;晏良;彭利军 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-07-11 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于流形的非线性空间目标运动状态确定方法，所述方法包括：建立空间目标轨迹的观测方程，基于目标轨迹在空间中内嵌于低维流形的物理特性，将流形作为基本空间，采用流形上的多尺度分析方法，将目标状态参数在流形上进行多尺度表示，获得多尺度表示系数；基于观测方程和多尺度表示式，利用非线性迭代方法得到流形多尺度表示系数；从而得到目标状态参数的估计值。
一种基于流形非线性空间目标运动状态确定方法