强间断多介质流的高精度伪弧长方法

考虑到双曲守恒律方程随着时间的发展,产生的解会包含强间断.伪弧长算法可以削弱方程的奇异性,因此结合伪弧长算法和高精度权基本无振荡格式发展了高阶伪弧长算法,有效提高计算求解的精度和分辨率.由于在变形的网格中直接构造高精度格式较为复杂,因此通过坐标变换将控制方程映射至正交均匀的弧长空间,然后在弧长空间中完成计算.结合Level Set技术和虚拟流体法界面处理,将算法拓展到多介质流的计算中,针对网格移动以后Level Set距离函数的插值,提出了三阶非守恒插值格式.计算结果表明,高精度伪弧长算法具有较高的收敛阶,可以有效降低间断处的数值震荡,提高间断分辨率.     

多模态磁共振成像在评估IB期宫颈癌大小及分期中的应用价值

目的:评价多模态磁共振成像(MRI),包括对比增强T1WI、平扫T2WI、扩散加权成像(DWI)、表观扩散系数(ADC)序列,在IB期宫颈癌病灶大小测量和分期中的应用价值.方法:回顾性分析76例经术后病理确诊为IB期宫颈癌患者的病例资料,所有患者术前行常规平扫、对比增强MRI和DWI检查,分别在各个序列图像上测量病灶的...     

双重加权朴素贝叶斯算法预测乳腺癌复发率

针对朴素贝叶斯算法在处理不平衡数据时准确率不高的问题,提出类权重和属性值权重相结合的双重加权朴素贝叶斯算法.双重加权可降低算法的属性独立假设对分类结果的影响,提升少数类对分类过程的作用.乳腺癌患者复发率预测结果表明,双重加权朴素贝叶斯算法相对于传统的朴素贝叶斯算法、属性值加权的朴素贝叶斯、K最近邻分类算法、支持向量机分...     

基于加权损失函数的粘连白细胞分割算法

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类,在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数,使...     

污水处理PPP项目收益风险云模型综合评价

为了准确评价污水处理PPP(public private partnership)项目收益风险,解决单一方法评价的局限性,提出了一种收益风险云模型综合评价模型.首先建立了污水处理P P P项目收益风险评价指标体系,并提出了改进FSE-SD二次加权模型,在风险指标传统主客观赋权的基础上,对风险指标进行二次加权得到最终权重...     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计.这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the...