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智能自动化的模式识别方法
文档格式:PDF 文档大小:283.08KB 文档页数:5
对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法
高速线材轧制全程温度曲线有限元模拟
文档格式:PDF 文档大小:592.23KB 文档页数:7
采用Deform模拟计算加热炉铸坯温度分布,并通过‘黑匣子’试验验证,当加热时间为70 min时,铸坯心部与表面温差约66℃,80 min时降到15℃.模拟计算轧制和水冷过程心部和表面温度曲线,并通过测温仪验证,得出准确的摩擦热、塑性变形热以及水冷换热系数模型.采用Fluent模拟计算风机的风场,使用手持测风仪验证,再建立盘条搭接点温度模型,计算出风冷线上强迫对流换热、自然换热和辐射换热系数以及相变潜热,使用热成像仪测温验证.模拟与试验结果十分吻合
卸荷岩体细观损伤演化的核磁共振测试
文档格式:PDF 文档大小:487.61KB 文档页数:8
为研究卸荷岩体内部孔隙结构的细观损伤演化特征,以大理岩为岩样,分别进行初始围压为10、20和30 MPa,不同卸荷围压量的常规三轴卸荷试验和核磁共振测试实验,获得卸荷岩体的应力-应变曲线、横向弛豫时间T2分布、孔隙度及核磁共振成像图像.随着卸荷围压比的增大,岩石由弹性变形转化为塑性变形,岩样内小孔隙的孔径增大,大孔隙的数量增多且孔径增大;卸荷围压比低于90%,岩体损伤主要由孔隙数量的增多引起,卸荷围压比高于90%,损伤由孔隙数量和孔径均急剧增大引起;岩样的孔隙度随着卸荷围压比的增大而增大,且增速越来越快;核磁共振图像直观地反映卸荷岩体内部孔隙数量、孔径及结构变化情况
粗、细粒径花岗岩冻融损伤机理及其演化规律
文档格式:PDF 文档大小:2.44MB 文档页数:7
通过粗、细两种颗粒花岗岩的冻融循环试验和岩石力学试验,研究了不同粒径岩石的冻融循环作用对岩石物理力学特性的影响.利用核磁共振技术对冻融循环前后的岩样进行检测,得到了横向弛豫时间谱的变化和岩样核磁共振成像,分析了岩样在冻融前后的孔隙度变化、空隙结构及分布的演化特性等.采用宏观唯象损伤理论和自洽理论对不同粒径花岗岩在冻融条件下的宏、细观损伤演化规律进行了分析.研究发现在冻融循环作用下,岩石内部的孔隙逐渐增多,不断造成岩石的强度损失;损伤模型的计算值与实际相符,但不同损伤理论对花岗岩损伤程度趋势变化的反应存在差异;细颗粒花岗岩呈现出较高冻融耐久性
基于单相LBM模拟大平板反重力充型过程
文档格式:PDF 文档大小:5.19MB 文档页数:9
采用单相格子Boltzmann方法研究大平板的反重力充型过程,该模型不需考虑气相格子的变化,从而提高了计算效率.针对该方法,本文新提出了一种权重系数重新分配的方法来处理格点中的液相排出及分配问题.首先用该模型计算了单浇口条件下的大平板型腔反重力充填过程,以相同参数下的高速相机成像的水力充填实验为参照,数值模拟的流场特征及流体形态与实验结果吻合良好.另外,还采用线速度分布云图,并提出了自由表面的高度差判据来分析充型过程中的流场区域特征和流体平稳程度.在此基础上,继续用该模型研究了双浇口和圆柱扰流条件下的大平板反重力充型过程.双浇口条件下由于浇道间的互相影响,流场中形成的漩涡多于单浇口;圆柱扰流条件下的充填方式会降低流体的晃动程度,提高充型的稳定性
基于免疫遗传形态学的视网膜光学相干断层图像边缘
文档格式:PDF 文档大小:592.41KB 文档页数:7
提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法,并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理,并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元,初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体,并将其转化为结构元素格式,以图像二维熵定义抗体适应度,根据子图像本身结构特征信息,寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测,合并各子图的分割结果,实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性
基于参考模型的视网膜特征量化
文档格式:PDF 文档大小:3.98MB 文档页数:6
提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
《工程科学学报》:基于监督学习的前列腺 MR/TRUS 图像分割和配准方法(大连理工大学、大连医科大学)
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
自注意力指导的多序列融合肝细胞癌分化判别模型
文档格式:PDF 文档大小:828.17KB 文档页数:9
结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)分化程度的无创性定量估测方法研究,结合放射科医师的临床读片经验,提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像(Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI)的多个序列为输入,学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重,加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征,以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行,实验结果表明,本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能,在WHO组织学分级任务中,判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%,82%和82%
西安石油大学理学院:《近代物理实验》课程教学资源_教师答疑
文档格式:DOCX 文档大小:148.22KB 文档页数:12
光拍法测量光的速度、阿贝成像与空间滤波、锁相放大器、全息照相、氢原子光谱的观察、CCD在物理测量中的应用、塞曼效应、核磁共振、小型棱镜摄谱仪的调整和使用、基本电荷测量
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