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目的 3维树木几何结构和拓扑结构的复杂性,不仅使得真实感3维树木模型的构建过程十分复杂,而且构建的模型文件包含大量的几何数据。针对3维树木模型的构建过程复杂和模型数据量大的问题,提出一种支持骨架个性化编辑的轻量化3维树木模型构建方法。方法该方法在提取树木模型骨架结构的基础上,通过交互方式对3维树木模型的骨架进行个性化编辑以生成3维树木模型的全新骨架结构,并采用枝干和树冠模型的简化方法实现轻量化3维树木模型的构建。结果该方法不仅能快速创建轻量化的3维树木模型,减少3维树木可视化时的模型绘制时间;而且能通过骨架个性化编辑来设计树木的拓扑结构,有助于增加同一品种树木外部表现形态的多样性。结论通过应用表明,本文轻量化3维树木模型构建方法不仅可以构建具有不同表现形态的3维树木模型,而且简化后的3维树木模型可以在无线网络、移动终端等资源有限情况下进行3维树木可视化。

与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

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