岩石薄片图像的分析往往依赖于专业人员在显微镜下观察并给出鉴定结果,不但费时费力,并且受设备影响较大。近些年,针对薄片图像的自动识别方法已经被提出。然而,这些方法大多采用监督学习与深度学习相结合的方式,由于需要大量人工标注...岩石薄片图像的分析往往依赖于专业人员在显微镜下观察并给出鉴定结果,不但费时费力,并且受设备影响较大。近些年,针对薄片图像的自动识别方法已经被提出。然而,这些方法大多采用监督学习与深度学习相结合的方式,由于需要大量人工标注而受到限制,为方法的推广与应用带来巨大困难。此外,模型在不同的地层、岩性等目标应用时,由于不同地质环境中岩石的差异性,其泛化性也受到极大限制。本文针对该问题提出了一种简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,SLIC)与半监督自训练结合的方法,仅依靠6%的人工标注便能够实现岩石图像的自动化分割与组分识别,极大地增强岩石图像自动识别方法在实际应用中的价值。该方法首先使用超像素算法SLIC对岩石图像进行预分割,随后基于分割片的颜色特征进行粗合并,并根据最小外接矩形进行切割;切割下来的岩石组分分割图像作为后续处理的基础数据集,这里仅需要人工标注6%的岩石组分数据;随后,这些数据通过一个改进的半监督自训练方法,以改进的VGG16模型作为主模型、ResNet18模型作为评判模型,不断生成高置信度的伪标签,利用迭代优化调整,将其扩展到整个数据集,最终获得一个具有较高的稳定性、准确性及一致性的组分识别模型。实际数据的测试与分析表明,本文所提出SLIC和半监督自训练结合的方法,对6类岩石组分的识别准确率可达到96%。该方法能够在数据差异不大的条件下,帮助用户基本实现自动化的组分识别。而当数据集产生较大差异时,仅需标注小部分样品即可实现自动组分识别。本方法具有较高的泛化性和可靠性,能够在实际应用提供足够的准确性与便利性。展开更多
煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射...煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射线荧光(X ray fluorescence,XRF)测试系统地探究了煤样的灰分和元素组成分布规律,并结合机器学习理论构建了灰分-元素特征数据集;结合灰色系统理论和新陈代谢算法,构建了自适应的GM(1,N)动态网络灰分拟合优化模型,并详细设计了动态网络算法流程;提出了GM(1,N)动态模型的关键超参数,并通过与常规拟合方法对比,全面地评价了模型拟合性能。结果表明:两淮矿区煤可视为由可燃元素和成灰元素共同构成,且成灰元素中质量分数占比最高为Si和Al,次之为S、Fe和Ca等,最少为P和Cl等,并且煤中成灰元素总含量与灰分呈正相关,而可燃元素与之相反;以灰分为标签值、以组成元素为特征值,形成了煤的灰分-元素特征数据集;以样本数据划分→动态网络灰分拟合→模型评价机制→动态拟合模型自适应优化→鲁棒性提升→多轮迭代优化为主线设计了GM(1,N)动态网络灰分拟合模型及其算法流程,有效提升了数据集稳定性和新鲜度,并且迭代收敛速度快,灰分误差阈值5%时其准确率达100%;对比经典GM(1,N)模型和常规多元线性回归模型,证明了新模型的灰分拟合性能得到显著提升,其相对误差为0.16%~4.96%、误差均值仅2.29%。展开更多
目的挖掘老年人应用中成药导致药品不良反应/事件(adverse drug reaction/event,ADR/ADE)的因素,提出针对性的合理用药依据与药学服务建议。方法以《国家基本药品目录》(2018版)中收载的268个品种中成药为检索对象,系统检索中国知网、...目的挖掘老年人应用中成药导致药品不良反应/事件(adverse drug reaction/event,ADR/ADE)的因素,提出针对性的合理用药依据与药学服务建议。方法以《国家基本药品目录》(2018版)中收载的268个品种中成药为检索对象,系统检索中国知网、万方数据、维普网中文文献数据库等发表的中成药致老年人ADR/ADE个案报道。时间截至2021年1月1日相关文献。经因果关系判断,采用类神经网络方法挖掘老年人用药发生ADR/ADE的影响因素。挖掘传统古籍有关老年人合理用药的相关表述,形成合理用药与药学服务思考。结果共收集老年人应用中成药的ADR/ADE个案373例,涉及中成药88种,累及全身性损害、皮肤及附件系统损害等。ADR/ADE严重程度与用药疗程、给药方式、联合用药情况等存在较强的关联关系。梳理古籍中有关老年人警戒信息20459条,涉及用药禁忌、治疗原则、用药剂量、服药方法等方面。结论临床需关注老年人自行用药、联合用药、超剂量超疗程等情况,加强药学服务,提升合理用药水平。展开更多
文摘岩石薄片图像的分析往往依赖于专业人员在显微镜下观察并给出鉴定结果,不但费时费力,并且受设备影响较大。近些年,针对薄片图像的自动识别方法已经被提出。然而,这些方法大多采用监督学习与深度学习相结合的方式,由于需要大量人工标注而受到限制,为方法的推广与应用带来巨大困难。此外,模型在不同的地层、岩性等目标应用时,由于不同地质环境中岩石的差异性,其泛化性也受到极大限制。本文针对该问题提出了一种简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,SLIC)与半监督自训练结合的方法,仅依靠6%的人工标注便能够实现岩石图像的自动化分割与组分识别,极大地增强岩石图像自动识别方法在实际应用中的价值。该方法首先使用超像素算法SLIC对岩石图像进行预分割,随后基于分割片的颜色特征进行粗合并,并根据最小外接矩形进行切割;切割下来的岩石组分分割图像作为后续处理的基础数据集,这里仅需要人工标注6%的岩石组分数据;随后,这些数据通过一个改进的半监督自训练方法,以改进的VGG16模型作为主模型、ResNet18模型作为评判模型,不断生成高置信度的伪标签,利用迭代优化调整,将其扩展到整个数据集,最终获得一个具有较高的稳定性、准确性及一致性的组分识别模型。实际数据的测试与分析表明,本文所提出SLIC和半监督自训练结合的方法,对6类岩石组分的识别准确率可达到96%。该方法能够在数据差异不大的条件下,帮助用户基本实现自动化的组分识别。而当数据集产生较大差异时,仅需标注小部分样品即可实现自动组分识别。本方法具有较高的泛化性和可靠性,能够在实际应用提供足够的准确性与便利性。
文摘煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射线荧光(X ray fluorescence,XRF)测试系统地探究了煤样的灰分和元素组成分布规律,并结合机器学习理论构建了灰分-元素特征数据集;结合灰色系统理论和新陈代谢算法,构建了自适应的GM(1,N)动态网络灰分拟合优化模型,并详细设计了动态网络算法流程;提出了GM(1,N)动态模型的关键超参数,并通过与常规拟合方法对比,全面地评价了模型拟合性能。结果表明:两淮矿区煤可视为由可燃元素和成灰元素共同构成,且成灰元素中质量分数占比最高为Si和Al,次之为S、Fe和Ca等,最少为P和Cl等,并且煤中成灰元素总含量与灰分呈正相关,而可燃元素与之相反;以灰分为标签值、以组成元素为特征值,形成了煤的灰分-元素特征数据集;以样本数据划分→动态网络灰分拟合→模型评价机制→动态拟合模型自适应优化→鲁棒性提升→多轮迭代优化为主线设计了GM(1,N)动态网络灰分拟合模型及其算法流程,有效提升了数据集稳定性和新鲜度,并且迭代收敛速度快,灰分误差阈值5%时其准确率达100%;对比经典GM(1,N)模型和常规多元线性回归模型,证明了新模型的灰分拟合性能得到显著提升,其相对误差为0.16%~4.96%、误差均值仅2.29%。
文摘目的挖掘老年人应用中成药导致药品不良反应/事件(adverse drug reaction/event,ADR/ADE)的因素,提出针对性的合理用药依据与药学服务建议。方法以《国家基本药品目录》(2018版)中收载的268个品种中成药为检索对象,系统检索中国知网、万方数据、维普网中文文献数据库等发表的中成药致老年人ADR/ADE个案报道。时间截至2021年1月1日相关文献。经因果关系判断,采用类神经网络方法挖掘老年人用药发生ADR/ADE的影响因素。挖掘传统古籍有关老年人合理用药的相关表述,形成合理用药与药学服务思考。结果共收集老年人应用中成药的ADR/ADE个案373例,涉及中成药88种,累及全身性损害、皮肤及附件系统损害等。ADR/ADE严重程度与用药疗程、给药方式、联合用药情况等存在较强的关联关系。梳理古籍中有关老年人警戒信息20459条,涉及用药禁忌、治疗原则、用药剂量、服药方法等方面。结论临床需关注老年人自行用药、联合用药、超剂量超疗程等情况,加强药学服务,提升合理用药水平。
