金氏脉学中占位性病变特异性指标——冲搏的识别研究

选取数据采集指标和诊断指标都相对较客观、发病率也较高的肺癌为研究对象,根据研究要求对样本数据进行筛选后,采用时域分析方法识别出脉动周期,然后采用判别分析、模式识别等方法,结合金氏脉学具体特点进行相关数据分析,识别出了冲搏,并通过实验分析找到了冲搏的脉图特征,通过肺癌形成的冲搏在脉点上的表现验证了肺脏与相应脉点的对应关系,与金伟研究员指下的感觉一致。该方法可以作为肺癌的早期辅助诊断依据之一,促进脉诊的客观化研究。     

时域内梁式结构的两阶段裂缝诊断方法

提出诊断梁式结构中裂缝的位置和尺寸的一种时域两阶段方法．基于时域内的位移响应，结合正则化技术和假设检验，用平均曲率相对变化率表示的损伤指标来诊断梁式结构中边缘张开型裂缝的位置．应用线弹性断裂力学中的应变能释放率和应力强度因子与裂缝尺寸的解析关系式，推导出了时域内的裂缝尺寸模型来识别裂缝的尺寸．通过将裂缝模拟为扭转弹簧的有限元仿真分析，研究了文中方法的可行性，结果表明，应用该方法能够在较高的置信区间内准确地识别梁式结构中多处裂缝的位置，在一定精度内诊断出裂缝的尺寸．用受噪声污染的损伤指标与尺寸模型进行裂缝诊断结果表明，该方法对测量噪声具有良好的鲁棒性．     

一个基于知识的彩色肺癌图像理解系统

介绍一个智能识别肺癌细胞的医学图像理解系统，该系统通过图像特征提取和智能图像分析识别两个模块，将图像处理技术和模糊知识表示技术相结合，实现对彩色肺癌细胞切片图像的理解，诊断识别出图像中的肺癌细胞，系统建立一个基于规则的两层模糊知识模型来表示用于肺癌图像理解的领域知识，实验表明，该模型能实现较高的肺癌分析识别准确率，是行之有效的。     

基于图像特征的智能肺癌识别

提出一种基于图像特征进行计算机辅助医学诊断的智能算法。该算法使用神经网络技术有效地从彩色细胞切片图像中识别出肺癌细胞。首先，通过图像预处理和图像分割技术提取出切片图像中细胞的形状和颜色特征。接着，将这些图像特征输入训练好的肺癌分类识别神经网络，智能地识别出肺癌细胞。     

移动车辆加载下梁桥挠度影响线识别与损伤诊断方法

为了解决桥梁实测时程响应中存在结构动力成分与车辆多轴效应干扰的问题,提出一种基于挠度影响线识别结果的简支梁桥损伤诊断方法。首先,通过变分模态分解与小波变换法对桥梁时程响应进行预处理,以实现桥梁实测响应动力成分剥离,进而建立多轴车辆信息矩阵和影响线识别模型,从而剔除桥梁实测响应中车辆多轴效应,采用Tikhonov正则化方法识别出桥梁准静态挠度影响线,最后利用影响线差值曲率指标对桥梁损伤进行定位。研究通过两轴和三轴车辆移动加载下的车桥耦合模型验证所提方法的可行性与有效性。研究表明：所提两种影响线识别方法有效、可靠,影响线识别效果受车速和车型的影响较小,其中变分模态分解方法在车辆高速行驶下识别桥梁影响线用于损伤诊断效果更佳。     

基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题

小麦生长发育群体图像动态信息的识别与分析能够为小麦高产田的诊断提供定量化的诊断依据。依据诊断出的作物各生长阶段的群体结构和个体指标,通过技术措施对群体发展动态进行监测调控,使其沿着高产目标的预定方向发展。本文以小麦群体绿色面积和叶面积指标信息的获取为例,应用图像分割、图像增强技术提取小麦群体图像特征,采用BP人工神经网络（ANN）方法,建立小麦图像群体特征识别自学习系统,并将其应用于小麦图像群体特征识别中,准确率在85%以上,表明利用ANN技术对小麦图像群体特征识别是可行的。     

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难,肺癌细胞的特征选择依据难以把握.提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据,根据约简的结果,再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断.利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率,利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率.从识别的结果来看,方法行之有效.     

基于属性论的肺癌细胞识别

目前的图像诊断系统,大多数采用形态学和色度学特征并结合专家系统,对癌细胞进行分析和诊断.为了更好地对肺癌细胞进行识别,本文利用图像处理的相关知识对肺癌细胞图像进行形态学和色彩学的特征提取,在此基础上利用属性论中的定性映射与转化程度函数对肺癌细胞进行分类识别.实验结果证明本文提出的方法可以取得较好的结果,说明属性论方法在...     

基于改进边缘检测的钢箱梁疲劳裂纹识别及量化方法研究

钢箱梁内部场景复杂,疲劳裂纹图像识别容易受到背景干扰.针对传统图像处理方法的识别局限性,提出了一种基于改进边缘检测算法的疲劳裂纹识别与量化方法.首先,通过边缘检测算法识别出裂纹特征点,并通过形态学处理提取出裂纹骨架线.其次,采用单目视觉方法进行裂纹的特征量化.通过张氏标定法,建立了相机成像模型,从而将裂纹特征点由像素坐标映射至空间坐标.最终,开展了疲劳裂纹识别与量化试验,将改进边缘检测算法与传统图像处理方法进行比较,并评估裂纹特征量化精度.研究结果表明：改进边缘检测算法通过引入双边滤波函数,可以在抑制焊缝噪声干扰的同时保留裂纹边缘特征,相比于传统边缘检测和自适应阈值分割算法,更适用于钢箱梁识别场景.在试验条件下,疲劳裂纹长度测量误差控制在5%以内.     

基于改进解析冗余度的损伤识别方法

提出一种采用无损指标和损伤指标相结合进行损伤识别的改进解析冗余度方法。该方法通过剔除求解方程组中与损伤单元相关的方程,补充与损伤单元无关的方程,构造出新的求解方程组进行求解。在新模型中,与损伤单元无关的约束条件构成无损指标,相关的约束条件则构成损伤指标。同时,采用结构无阻尼振动方程建立约束满足问题模型,提出了改进解析冗余度方法在结构动力测试方面的理论。通过数值算例验证所提出方法在结构静动力方面单、多损伤识别的有效性,也证明了该方法在一定数据误差及模型误差下的适用性。最后,设计了钢梁静、动力试验。试验结果显示,所提出的方法能够定位结构较小的损伤,并且损伤指标较为明显。该方法在梁式结构的损伤识别和安全评估中具有一定的工程实用性。     

吕梁市盆地区地下水质量特征与影响因素识别

采用单指标法和综合评价法，对吕梁市盆地区中深层地下水（50~200m）质量进行了评价与分析；采用数理统计方法和水化学图示方法对研究区地下水质量的影响因素进行了识别。地下水质量评价结果表明，研究区地下水质量总体较差，多数地下水样品点属于Ⅳ类或Ⅴ类。地下水质量劣化的主要贡献指标是Fe、Mn、As、I－和F－，局部区域存在NO3－和Cl－的影响。影响因素识别和分类结果显示，研究区地下水质量主要贡献指标(Fe、Mn、As、I－和F－)的富集均受到水文地质条件和地层岩性等天然因素的控制。部分地区NO3－和Cl－的升高是受人类活动影响的结果。吕梁市盆地区地下水质量特征与影响因素研究，对于保障供水安全和预防地方病具有重要意义。     

一种改进解析冗余度的损伤识别方法

提出一种采用无损指标和损伤指标相结合进行损伤识别的改进解析冗余度方法.该方法通过剔除求解方程组中与损伤单元相关的方程,补充与损伤单元无关的方程,构造出新的求解方程组进行求解.在新模型中,与损伤单元无关的约束条件构成无损指标,相关的约束条件则构成损伤指标.同时,采用结构无阻尼振动方程建立约束满足问题模型,提出了改进解析冗余度方法在结构动力测试方面的理论.通过数值算例验证所提方法在结构静动力方面单、多损伤识别的有效性,也证明了该方法在一定数据误差及模型误差下的适用性.最后,设计了钢梁静、动力试验.试验结果显示,所提出的方法能够定位结构较小的损伤,并且损伤指标较为明显.该方法在梁式结构的损伤识别和安全评估中具有一定的工程实用性.     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。     

基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断

基于信息融合的思想，研究了反映振动能量的旋转机械故障状态的各种信息熵特征，如奇异谱熵、功率谱熵、小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵．通过转子试验，给出了旋转机械的不平衡、不对中、支座松动、轴裂纹典型故障下的各信息熵的变化范围．根据越相似的模式间距离越短原理，提出采用贴近度来进行模式识别的方法．首先利用贴近度原理和熵带构建了信息熵贴近度模型，其次计算出待识别状态与各典型故障之间的信息熵贴近度值，则对应于待识别状态之间的信息熵贴近度最大的即为待识别状态的故障模式，最后通过实例描述了基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断方法的可行性．     

基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

三点位同步测量中医脉诊机器人系统设计实现

脉象诊断是中医临床诊疗过程中的关键步骤之一,通过脉搏信号的微小变化反映出人体各个部位的健康状况,并预测潜在疾病隐患。设计和研究一种中医脉诊机器人,通过穿插式的导轨交错设计,实现在紧凑空间内的多自由度、多末端协同控制,使机器人能够完成寸、关、尺三点位同步脉象测量。初步的实验验证中,提出利用机器学习方法提取脉诊信号与季节的映射关系,建立了多种典型特征,并通过交叉模型进行了实验验证,将季节数据进行了显著分类。脉诊机器人系统有助于脉象分类精准化、诊断建议个性化和诊疗方法透明化。     

基于细胞图像肺癌诊断系统的设计与实现

基于细胞图像的肺癌诊断系统主要是利用数字图像处理和模式识别的技术对肺癌细胞的图像处理，并根据提取出的细胞特征对肺癌进行早期的病理诊断．不同于以往的细胞诊断系统，文中提出了新的细胞分割和重叠细胞重构的方法．首先把彩色肺癌细胞图像转化为灰度图像，对其进行平滑、去噪，然后用一种新的基于强化学习的方法寻找合适的灰度阈值，把细胞区域分割出来，形成二值图像，并对图像进行基于形态学的二值滤波，再针对此时分割出的重叠细胞，利用一种改进的deBoor—Cox方法分离与重构，最后进行特征提取，根据提取出来的多种特征对细胞分类，诊断出肺癌细胞．     

基于纵向超声导波的管道焊缝缺陷识别研究

为了更有效地识别管道焊缝缺陷,提高焊接管道在使用过程中的安全性,采用数值计算和数值模拟相结合的方式,提出了一种基于纵向超声导波检测管道焊缝缺陷的检测方法,该方法通过观察导波在焊缝缺陷前后的传播特征,以入射波与透射波峰值点之比作为损伤指标,得到损伤指标的变化情况,同时识别出了焊缝缺陷的位置与大小。为了验证文中方法的有效性,利用ANSYS软件建立了含有不同缺陷的焊接管道模型,并模拟了超声导波透过焊缝区域时的传播过程,分析了其传播特性,得到不同损伤参数(厚度和角度)对损伤指标的影响规律。数值算例表明,该方法可以有效地识别出焊缝缺陷的位置并对其进行大小评估,所提出的损伤指标与损伤参数之间具有较好的线性关系。     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

卟啉传感阵列图像特征值自动提取方法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像,设计了一种特征提取算法。该算法首先利用radon变换的方法实现了PSA图像倾斜自动校正;而后通过二值投影与数学统计学结合的方法来进行网格划分,根据网格划分的卟啉点区域对图像进行局部阈值分割,从而定位出卟啉点区域,最后采用比例半径法从已定位的卟啉点区域内提取出每个卟啉点的特征。该算法解决了弱信号卟啉点识别难的问题,提取的特征值最大程度的反映了卟啉点的信息。通过对NH3、异戊二烯、庚醛等气体进行试验,结果表明该算法能够很好的提取出PSA图像中卟啉点的特征值。