利用磁共振影像数据实现对阿尔茨海默病的准确诊断。将常规稀疏表示中的单层字典分解为两层，分别使用各类别的典型样本和类内差异作为两层字典的元素; 设计一种两层字典协调工作的复合稀疏表示形式，以期利用训练样本更为精确地表示待识别样本，并构建分类器用于阿尔茨海默病的分类识别。在ADNI 数据库的对比实验表明，该方法的识别性能优于支持向量机和同类的稀疏表示分类器。