基于Matlab封闭系统中SIRS传染病模型的问题分析

在当下疫情多发需及时管控的背景下,对传染病进行定量研究其传播规律并建立传染病模型,可以为预测、控制、防范传染病大规模传播提供可靠的信息的研究显得尤为重要。文章利用微分方程理论针对假设的多种情境下建立传染病动力学SIRS模型来模拟传染病的传播过程及规律,并利用微分方程组针对多种不同情况使用MTALAB得出数值解。当初始潜伏者为密闭环境下工作人员及其它人员的情况下,分析得出其只对传染病传播期有影响,在传染病病情稳定后S、I、R三类人群的比率不变。在工作人员适当防护条件下改变了在公共场所内不同人群感染者的有效接触率,达到有效控制疫情传播方便及时管控的效果,因而得到了与实际贴切的模型,并且易于推广。

基于自适应中值滤波下的MobileNet带钢缺陷分类

针对目前大批量的带钢检验工作,提高检验效率以及检验精度是十分重要的。因此本文提出了一种基于自适应中值滤波下的MobileNet带钢缺陷分类。通过对带钢表面缺陷数据集进行自适应中值滤波,在预处理中去除图像噪声后的数据经轻量化卷积神经网络对带钢表面缺陷进行学习。经训练后的网络可以精确的识别并分类常见的带钢表面缺陷其包括夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块,其实时监测精度高且效率远远超过人工。在预处理过程中经过了自适应中值滤波后的数据使训练网络精度提高了5.55%训练时间缩短了32s,最后通过对比不同滤波参数下的结果从中选出最适宜的一种。