图文法EGG在设计模式中的应用

对图变换和可视化语言的研究激发并促进了图文法的研究和发展。作为一维字符文法的扩展,图文法可以形式化描述二维空间中的对象,如图像、图形和表格等,为它们的定义、生成、变换及分析提供理论和技术上的支持。设计模式是可复用面向对象软件的基础,通常以二维图的形式来表示。为了与用户多样化的需求相适应,设计模式经常需要在不改变系统基本结构的情况下进行演化。本文讨论了图文法EGG及其形式化方法在设计模式的演化中的应用,聚焦在图变换和图解析两方面。前者用EGG格式的产生式作为图重写式来指导图的每一次变换,以确保相应设计模式演化每一步的正确性;后者用EGG文法机制来对图进行归约,以检查随意演化后的设计模式是否合法。

无症状脑梗塞早期诊断的探讨

[目的]对比无症状脑梗塞脑电图(EEG)与头颅磁共振(MR)扫描两者之间的符合率。[方法]对204例正常体检者全部进行EEG及MR检查。[结果]发现无症状脑梗塞21例,其中腔隙性梗塞19例,脑叶梗塞2例。高血压及糖尿病性微血管病是主要病因。[结论]EEG“阳性率”与头颅MR扫描结果比较,两者符合率为62.5%。提示EEG对无症状脑梗塞的粗筛具有重要意义。

基于边的图文法产生式选择无关条件的判断

为了降低归约算法的时间复杂度,在基于边的上下文相关图文法(EGG)形式化的基础上,通过对产生式形式的适当约束,提出了EGG的产生式选择无关条件的判断方法。通过此方法可有效判断EGG产生式的选择无关性。对于选择无关的产生式,由于归约过程中产生式的使用顺序不会影响归约的结果,从而避免了回溯,能够有效地降低归约算法的时间复杂度。

基于梅尔谱图和改进ResNet34模型的鸭蛋裂纹识别算法

针对鸭蛋裂纹人工检测受主观性影响造成精度波动大等问题,利用ResNet34网络模型,提出1种基于梅尔谱图的鸭蛋裂纹识别算法。首先利用敲蛋装置收集敲蛋声音数据,再将音频转化成梅尔谱图,构建梅尔谱图数据集,然后搭建ResNet34模型,引入迁移学习机制训练模型,再通过Adam优化算法更新梯度,增加注意力机制模块并将卷积结构替换为深度可分离卷积以对网络模型进行改进,并调整参数进行优化,最后利用模型对鸭蛋裂纹进行识别。结果显示:改进的ResNet34DP_CA网络模型检测的平均准确率为92.4%,对比原始ResNet34网络模型,平均准确率提高5.5个百分点,参数量减少32%;对比其他网络模型VGG16、MobileNetv2和EfficientNet,平均准确率分别提高10.9、13.7、16.3个百分点,识别时间为21.5 ms。结果表明,所提出的基于梅尔谱图和改进ResNet34模型的鸭蛋裂纹识别算法,能够有效地对鸭蛋裂纹进行检测识别。