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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.
王亚利 《济源职业技术学院学报》2021,20(2):66-71
利用手机进行网上购物已经成为大众的一种购物习惯和消费方式,基于移动端强大的客户流量和消费需求,使用方便灵活、安全高效的网络商城系统已成为电商企业的必要之选.针对移动端网络购物系统的功能需求,结合平台技术环境和软件发展实际,在对项目分析和设计的基础上,选择LNMP(Linux/Nginx/MySQL/PHP)开发环境,基于PHP技术,利用Nginx+MySQL网站编程平台研究开发网络商城系统,实现用户管理、商品管理、网上购物和交易订单管理等功能.测试结果表明,模块功能完整、系统运行稳定、操作方便灵活,较好地实现了网络商城系统的各项功能. 相似文献
3.
符彬 《厦门理工学院学报》2021,29(4):14-18
卡默勒的幻觉主义理论是现象意识分析中一种不同的声音。其幻觉主义理论认为:现象意识是一个幻觉;可基于相似性理论来解释现象意识的机制,指出现象意识就是外部物理性质经模块处理的结果,其处理过程遵循表象原则、接受喜好原则、配置原则和个例化原则;现象意识的幻觉元是解释现象意识为何强烈的问题。幻觉主义理论为现象意识的分析提供了一个新的思路,但也存在着如特殊心理模块等的理论缺陷。 相似文献
4.
干湿循环作用对膨胀土地基有较显著的影响,以黄泛区粉砂土改良膨胀土为研究对象,为研究改良膨胀土的强度受干湿循环作用的影响,设计并进行了不同含水率和干湿循环次数对改良膨胀土作用的直剪试验。试验发现:反复的干湿循环作用后,土体由于干缩产生裂隙,试件结构被破坏,整体稳定性下降,强度降低。改良膨胀土的抗剪强度和干湿循环次数呈负相关;前三次干湿循环作用时,土体粘聚力下降较迅速,随后几次干湿循环粘聚力下降幅度较小;随干湿循环次数的改变,内摩擦角基本没有较大幅度的变化。 相似文献
5.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障. 相似文献
6.
使用一种组合式心拍分割方法,利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理,实现QRS波群定位和心拍截取;设计7层的一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,对正常搏动(N)、左束支传导阻滞(L)、右束支传导阻滞(R)、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测,从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练,结果显示,其准确度为9900%,召回率为9908%;与相关文献的研究方法对比,本方法具有较高识别精度,能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。 相似文献
7.
已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11%,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2%. 相似文献
8.
在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型. 相似文献
9.
卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升. 相似文献
10.
计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net)的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。 相似文献