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1.
针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法. 相似文献
2.
在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。 相似文献
3.
考虑地球吸热、散热和海洋表面温度等因素对气候的影响,建立多变量灰色预测模型,预测未来气候变化趋势.考虑全球与局地之间是整体与部分的关系,建立基于多变量灰色预测的线性回归模型,判断全球气候变化与局地"极寒现象"之间是否存在关联性. 相似文献
4.
连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)普遍存在高度的非线性、不稳定性和参数不确定性.线性比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)控制算法难以满足CSTR系统的控制要求.为了提高CSTR系统的控制品质,采用非线性函数对线性PID控制器的比例、积分、微分系数进行非线性构造,得到非线性PID(nonlinear PID,NPID)控制算法,并将NPID算法运用于CSTR系统的出料温度控制.仿真结果表明,NPID控制算法的控制效果更好,CSTR的出料温度和出料浓度响应曲线更加平滑,过渡过程时间更短,系统抗干扰能力和鲁棒性更强.可见,所提算法是合理和有效的. 相似文献
5.
为进一步对控制系统进行系统分析与设计,对离散时滞奇异摄动不确定控制系统设计动态输出反馈控制器,使闭环系统渐近稳定.针对时滞依赖和时滞独立两种情形进行讨论,构造一种新的二次求和型李雅普诺夫泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,并综合运用引理消除系统的不确定性,推出动态输出反馈控制器在时滞条件下存在的充分性判据,扩大控制器的摄动控制范围.对所得结论进行推广,通过算例验证该方法的有效性和可行性,并通过对比相应文献,说明所得控制器具有一定的优越性,可使闭环系统渐近稳定.不仅符合设计要求,而且能达到二次调节控制效果. 相似文献
6.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。 相似文献
7.
中间神经元的树突形态大多呈现出空间对称性分布,使得电场在其胞体附近引起的膜电位极化作用微弱,因此大多数研究认为电场对中间神经元难以产生调制作用.然而,电场在中间神经元末端的树突棘位置能够诱发较强的膜电压极化效应,远端的树突极化是否以及如何影响中间神经元的树突整合特性尚不十分清楚.为此本文针对分散和集中空间分布的AMPA类型突触输入,研究了电场对中间神经元全局和局部亚线性树突整合特性的调制作用.为了描述电场作用下树突对AMPA突触输入积分的潜在规律,首先建立了描述中间神经元输入-输出关系的简化电路模型,此模型具有多个被动树突分支且以不均匀细胞外膜电势表征电场诱发的极化效应;其次,基于奇异摄动理论分析了电场调节下的亚线性树突整合的动力学特性,推导出了可描述局部和全局树突整合的阈下输入-输出关系的渐近解析表达式.理论分析结果表明,电场通过改变AMPA突触输入的驱动力调节中间神经元局部以及全局亚线性树突整合特性,调制效应依赖于电场对远端树突的极化程度.相比于局部树突整合,电场对全局树突整合调制更敏感.最后,利用电场作用下具有真实树突形态的海马CA1区中间神经元模型仿真验证了理论分析结果. 相似文献
8.
RV减速器是机器人的核心部件,其传动精度对机器人性能起着重要作用.为提高其传动精度,建立了RV减速器的传动误差的等效模型,并利用刚度经验公式对模型的参数进行求解,得到减速器的理论传动误差.在动力学模型的基础上,采用改进遗传算法对模型中的经验公式参数进行了优化.将优化得到的误差模型与通过经验公式计算出的误差模型进行对比,结果显示优化后的误差比计算误差降低了10.09%,有效地提高了RV减速器的设计精度. 相似文献
9.
在考虑修正的海森堡模型下,采用扩展行波法研究了在线性磁场作用下,一维铁磁连中的孤波解.结果表明,在将 的变换式展开到更高阶项(包括 项),各项同性的情况下也可求得包络孤子解,同时在增加了线性磁场后,孤子的运动模式发生了改变从一般的匀速运动变成了匀变速运动.并且发现当 趋近于零时,方程返回到只能在各向异性情况下求解的情况. 相似文献
10.