论微观辨证

探讨了在中、西医理论不同的前提下，如何合理选择应用现代检测项目作为辩证的指标，并提出微观辩证的新概念。     

基于﹒NET平台的魔芋专家系统的设计与实现

通过对农业技术应用现状的分析,指出了研制网上魔芋专家系统的必要性以及主要功能。本论文介绍了ASP.NET技术的特点、ADO.NET技术、以及初级魔芋专家系统开发的部分实例。     

知识库中精确知识的判定算法

研究了知识库中挖掘它所包含的精确知识的方法，给出知识库的相关概念及精确知识的定义，讨论了一种在所定义的知识库中提取并判定精确知识的算法．     

《黄帝内经》的“新医学模式”雏形

《黄帝内经》是祖国医学理论的渊薮，它早在两千年前，就已经初具“现代医学模式”的雏形．本文通过《黄帝内经》中有关个体生物因素，心理因素、社会因素与疾病的关系阐述，论证了祖国医学在防治心身疾病方面的重要作用。     

正交双向网格图及方向优先算法

目前建筑工程的工程量计算基本上采取的是“统筹法”和“公式法”,这两种方法对工程的概算、预算的精确度及工作效率都产生了那样或这样的问题。本文从建筑图的正向分析开始,进而讨论了工程量计算模型的定义,在定义基础上给出了轴线的方向函数以及方向优先算法和具体实现过程。     

自动网格体系在柱体绕流大涡模拟中的适用性评估

为了评估基于snappyHexMesh方法生成的自动网格体系在二维柱体绕流大涡模拟中的适用性,比较了该自动网格体系与人工网格体系对于Re为3 900圆柱绕流和Re为22 000方柱绕流的数值模拟结果。通过设置合理的计算域以及数值格式,采用snappyHexMesh自动网格以及人工网格的算例都表现出良好的数值稳定性。将不同网格体系的数值模拟结果与物理试验结果进行对比,结果表明,采用snappyHexMesh网格可以提高数值求解效率;圆柱绕流对网格体系的变化比较敏感,不同密度的snappyHexMesh网格会显著影响圆柱气动力特征以及尾流区域的流场结果;snappyHexMesh网格体系可以准确预测方柱绕流,在方柱绕流大涡模拟中具有相较于圆柱绕流更好的适用性。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

人脸三维测量中的立体视觉

探讨了立体视觉在人脸外形测量中的应用,针对牙齿整容手术模拟时必须测量面部皮肤表面一些指定点三维信息的问题,建立了一种双目成象系统．根据人脸的特征,提出了人机交互确定特征点并结合先验知识进行图象匹配的新方法,通过受试者的正面和左右９０°侧面三组图象、成象系统的全局坐标系与面部局部坐标系之间的几何位置,确定指定点在面部局部坐标系中的坐标值．误差校正项的引入有效地提高了系统的精度,实验结果表明了该系统的合理性．     

用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．