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针对超声心动图像质量差、噪声多,传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点,提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损(Atrial septal defect,ASD)智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别,充分融合其不同切面的语义特征,使得诊断的准确率得到明显提升。此外,还对其进行双边滤波保边去噪,并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统(简称ASD辅助诊断系统)。结果表明,该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%,且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率
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强降雨作用下排土场非饱和带中的孔隙气压力会阻碍散土体的雨水入渗,从而进一步影响排土场的安全稳定。然而传统分析方法往往将孔隙气压力视为大气压力而忽略其对排土场安全的影响。本文依托江西某矿山高台阶排土场工程,基于现场实验和调查结果,结合水平分层的排土场典型剖面,分析了传统方法与考虑孔隙气压力的高台阶排土场渗流规律及其安全稳定性,探讨了强降雨条件下孔隙气压对高台阶排土场湿润锋、孔隙水压力和边坡安全系数的影响。研究结果表明:降雨入渗初期的孔隙气压不显著,其对高台阶排土场稳定性不产生直接影响;但随着降雨的持续,孔隙气压作用开始显现,使得高台阶排土场的入渗速率降低,湿润锋下移速度变慢,孔隙水压上升变缓,强降雨对高台阶排土场稳定性的影响也出现一定延时;在降雨入渗中期,孔隙气压将保持恒定,延时效应会随入渗深度的增加而增强;在降雨入渗后期,当湿润锋下移至分层临界面时,孔隙气压平衡被破坏,将继续增大直至新的恒定值,对高台阶排土场的影响加剧;在湿润锋下移至相同深度时,孔隙气压作用下的高台阶排土场安全系数明显降低。研究成果将为强降雨条件下的高台阶排土场的长期安全运行和灾害监测预警提供理论依据
文档格式:PDF 文档大小:5.36MB 文档页数:8
首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题
文档格式:PDF 文档大小:1.1MB 文档页数:11
地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的高精度定位需求.本文对传统的三边定位算法进行分析,总结了传统三边定位结果产生误差的原因,并提出了改进的算法,通过仿真实验验证了改进算法的有效性.同时通过理论分析误差带,使用最大绝对定位误差用于仿真分析拓扑结构对定位结果精度的影响,提出了对拓扑结构的优化原则,能够根据环境特点以实现定位区域内平均最大绝对定位误差最小为原则得出最优拓扑结构.文中设置了仿真实验和实地实验对改进的算法和拓扑结构优化方法进行了验证,实验结果中,改进的算法能够在相同拓扑结构下减小15%~43%的误差,而在相同算法下优化的拓扑结构能够减小17%~65%,二者结合能够减小误差达74%.结果表明,在相同的定位条件下,改进的定位算法能够明显提高定位结果的精度,同时定位结果与拓扑结构之间也有着密切的联系,根据实际环境灵活布置拓扑结构能够使定位结果的精度进一步提高,将改进的算法与拓扑结构优化方法结合可以实现更高的定位精度
文档格式:PDF 文档大小:2.82MB 文档页数:138
宗教与文化有着很深的渊源。宗教在人类的文明发展史中,自有其独特的地位与作用。本书即比较系统地分析和探讨了中国本土的地方宗教以及外来的佛教、伊斯兰教和基督教,在不同的历史阶段对我国传统文化的形成与发展所给予的影响;对其历史上的意义及其作用,也进行了客观公正的评价和论述。本书内容丰富,资料翔实,既具有通俗性,也具有一定的学术水平
文档格式:PDF 文档大小:1.68MB 文档页数:11
前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁(Magnetic resonance, MR)和经直肠超声(Trans-rectal ultrasound, TRUS)图像上对应的生理特征点作为参考点,进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题,提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法,与术前核磁图像进行非刚体配准。首先,针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型(Active appearance model, AAM),并基于随机森林建立边界驱动的数学模型,实现超声图像自动分割。接着,提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量,进行特征匹配与图像配准。实验结果表明,本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合,9组配准结果的戴斯相似性系数(Dice similarity coefficient, DSC)均大于0.98,同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm,相比传统方法具有更高的配准精度
文档格式:PDF 文档大小:1.04MB 文档页数:7
首先对喷管内流动特性进行了研究,结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构,抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果,而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次,分析了不同供氧流量下,传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时,可延长氧气射流核心段长度,增大氧气射流对熔池的搅拌能力,并提高氧气在熔池内的传质效果
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
文档格式:PPT 文档大小:2.01MB 文档页数:35
第一节 中国传统管理思想 第二节 西方传统管理思想 第三节 西方现代管理思想的发展 第四节 中国现代管理思想的发展
文档格式:PPT 文档大小:951.5KB 文档页数:116
 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则(知识工程)的自然语言处理方法(理性方法,传统方法) ◼ 基于词典和规则的形态还原(英语)、词性标注以及分词(汉语、日语) ◼ 基于CFG(上下文无关文法)和扩充的CFG(复杂特征集、合一运算)的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库(数据)的自然语言处理方法(经验方法) ◼ 语言模型(N元文法) ◼ 分词、词性标注(序列化标注模型) ◼ 句法分析(概率上下文无关模型、移进-规约分析器) ◼ 文本分类(朴素贝叶斯模型、最大熵模型) ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......(基于神经网络的深度学习方法)
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