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融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率
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1.1引言 一、数理方程简介: 1、数学物理方程: 数学物理方程是指从物理问题中导出的反映客观物理量在各个地、时刻之间相互制约关系的一些偏微分方程。偏微分方程分为线性和非线性,这一篇主要讨论二阶线性方程,非线性方程将在第四篇讨论
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第二章行波法 由第一章我们知道用数理方法研究物理问题需 要三大步骤: 1、写出定解问题; 2、求解; 3、分析解答。 我们已经学会了掌握导出方程和写出定解条件的基本方法,即会写出定解问题
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中国的页岩气田属于非常规气藏,采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过,页岩储层与一般储层的性质不同,纳米级孔隙大量分布,其孔隙和渗透率十分微小,同时还分布有微裂缝,气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理,并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏,因此需要有针对性的研究,并建立页岩气开发的理论与技术,才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发,总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律,归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程,给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论,形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律,针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法,提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法,并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标,对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上,对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望,以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导
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思想方法自然界在许多方 面都是明显地对称的,他采用类 比的方法提出物质波的假设 “整个世纪以来,在辐射理论上,比起波动的研 究方法来,是过于忽略了粒子的研究方法;在实物 理论上,是否发生了相反的错误呢?是不是我们关 于“粒子’的图象想得太多,而过分地忽略了波的 图象呢?
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17.1集成运算放大器的简单介绍 17.2运算放大器在信号运算方面的应用 17.3运算放大器在信号处理方面的应用 17.4运算放大器在波形产生方面的应用 17.5运算放大器在信号测量方面的应用 17.6集成功率放大器 17.7运算放大电路中的负反馈 17.8使用运算放大器应注意的几个问题
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1.了解什么是结构化程序设计,以及结构化程序设计的原则。 2.了解程序设计风格4个方面的要求 3.了解提高程序效率的方法。 4.了解程序设计语言的分类和特点。 5.掌握度量程序复杂性的 McCabe方法和 Halstead方法
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同步定位与地图构建技术(SLAM)是当前机器人领域的重要研究热点,传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平,但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷,所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要,但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务,交互性能不足。随着深度学习技术的发展,利用深度学习方法提取环境语义信息,并与SLAM技术结合,越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展,重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果,并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后,展望了语义SLAM研究的发展方向
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随着易处理金矿石资源枯竭,含砷、含碳、高硫、超细颗粒金矿石已成为金矿开采的重点,这些难处理金矿通过常规氰化浸金等方法浸出效果差,由于氰化物有剧毒,会危害人体健康,并严重污染生态环境。非氰化法浸金因具有环保、浸出速率快、效率高等优点受到了广泛关注。在综述了硫代硫酸盐法、甘氨酸法、卤素法、石硫合剂法、碘化焙烧工艺、硫脲浸出法和非水溶液浸金7种非氰浸金方法的浸金原理及其在难处理金矿方面的最新研究进展的基础上,讨论了非氰浸金方法存在的浸出剂昂贵、浸出液中金回收困难、浸出体系复杂、浸出剂性质不稳定及消耗量大等问题,并对非氰浸金技术的发展方向进行了展望
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2.1 第三方物流服务内容分析 2.2 第三方物流系统设计
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