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Multi-features Based Approach for Moving Shadow Detection 被引量:4
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作者 周宁 周曼丽 +1 位作者 许毅平 方宝红 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2004年第6期76-80,共5页
In the video-based surveillance application, moving shadows can affect the correct localization and detection of moving objects. This paper aims to present a method for shadow detection and suppression used for moving... In the video-based surveillance application, moving shadows can affect the correct localization and detection of moving objects. This paper aims to present a method for shadow detection and suppression used for moving visual object detection. The major novelty of the shadow suppression is the integration of several features including photometric invariant color feature, motion edge feature, and spatial feature etc. By modifying process for false shadow detected, the averaging detection rate of moving object reaches above 90% in the test of Hall-Monitor sequence. 展开更多
关键词 MOVING SHADOW detection multi - features MOVING OBJECT DETECTION
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基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型研究
2
作者 刘全义 吴孟洋 +1 位作者 艾洪舟 朱培 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第6期820-825,共6页
为进一步提升火灾概率预测的准确率,针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型。首先通过试验采集了榉木、棉绳阴燃、明燃时的火灾特征参量,计算后得到了相应的火灾... 为进一步提升火灾概率预测的准确率,针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型。首先通过试验采集了榉木、棉绳阴燃、明燃时的火灾特征参量,计算后得到了相应的火灾类型发生概率;其次通过遗传算法优化BP神经网络的隐藏层结构,鲸鱼优化算法优化BP神经网络的初始权重,构建了GA-WOA-BP模型,提高融合算法的拟合能力。最后,以多特征火灾参数作为模型输入,以不同类型火灾发生概率作为输出完成火灾概率的预测。结果表明,相比单纯BP神经网络,基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型具有更好的预测性能,其评价指标RMSE、MAE、R2分别为0.020 22、0.014 33和0.992 31,能为火灾概率预测提供数据参考。 展开更多
关键词 多特征参数 鲸鱼优化算法 遗传算法 火灾概率预测 BP神经网络
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基于几何特征约束的煤矸DE-XRT精准识别方法
3
作者 何磊 郭永存 +4 位作者 支亚 王爽 李德永 胡坤 程刚 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期262-275,共14页
双能X射线透射识别煤矸仍存在厚度、硬化、余辉和扇形效应等缺陷,面向5~150 mm宽厚度煤矸分选参数波动大、识别率低。为此,提出一种基于几何特征约束的煤矸双能X射线透射多维度识别方法。该方法通过目标图像最小外接圆直径和区域面积两... 双能X射线透射识别煤矸仍存在厚度、硬化、余辉和扇形效应等缺陷,面向5~150 mm宽厚度煤矸分选参数波动大、识别率低。为此,提出一种基于几何特征约束的煤矸双能X射线透射多维度识别方法。该方法通过目标图像最小外接圆直径和区域面积两个几何特征区分煤矸厚度,约束X射线透射响应特征的空间分布,进而从多个维度特征削弱缺陷影响。以少量低密度煤和高密度矸石,获取X射线透射响应特征、位置特征和几何特征,结合Relief-F特征选择建立强特征组合。检验多种分类器的识别性能,选取中等高斯SVM作为多维度方法的分类模型。以强特征组合作为输入,自动创建最终决策模型并分类未知煤矸像素点,通过像素变换图像处理方法获取分选参数p值。结果显示,p值与煤矸密度呈强线性相关,利用密度可选取p值调控分选。而p值与煤矸厚度呈现弱线性相关,宽厚度范围内p值离散程度小、可分性好,赋予分选参数较大调整空间。批量试验验证结果显示,多维度法预排矸分选参数p值为33.01%,以此分选参数对不同密度、不同煤种煤矸识别,整体识别率达99.57%。对5~150 mm厚度范围原煤预排矸整体识别率达99.37%。相比较H-L法、RL法,多维度法识别率更高,面向不同厚度煤矸计算得到的p值精度高、一致性更好。印证了几何特征约束下多维度识别方法的有效性及分选参数调控优势,为现有双能X射线煤矸分选装置识别算法提供了设计参考。 展开更多
关键词 煤矸识别 双能X射线 几何特征 多维度 分选参数
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基于Multi-Fisher准则的语音混合特征提取和特征增强方法 被引量:3
4
作者 赵鑫 陈晓冬 +3 位作者 常昕 齐麟 汪毅 郁道银 《纳米技术与精密工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期317-322,共6页
提出一种基于多层Fisher(Multi-Fisher)准则的语音混合特征提取和特征增强方法,用于腹腔镜自动定位系统,通过对特定医生的语音指令准确识别,并对非特定人和非特定语音指令拒识,实现对腹腔镜的姿态控制和位置定位,保证腹腔镜位置和姿态... 提出一种基于多层Fisher(Multi-Fisher)准则的语音混合特征提取和特征增强方法,用于腹腔镜自动定位系统,通过对特定医生的语音指令准确识别,并对非特定人和非特定语音指令拒识,实现对腹腔镜的姿态控制和位置定位,保证腹腔镜位置和姿态的准确性.利用Multi-Fisher准则对特征参数分类提取和融合,并对特征参数匹配相应的Multi-Fisher比权重,配合拒识门限,提高特定人语音指令识别精度,增强系统的安全性.实验表明,相比于传统的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征参数,利用Multi-Fisher准则筛选后的特征参数使准确率从86.1%提高到94.2%;经过特征参数增强,准确率进一步提高到95.3%,而识别平均时间仅为283.1 ms,满足实时性要求. 展开更多
关键词 multi—Fisher准则 MFCC 语言混合特征 特征增强 嵌入式系统 实时
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Recognition of multi-carrier OFDM and single-carrier with alpha-stable distribution noise
5
作者 何继爱 Du Panpan Wang Chanfei 《High Technology Letters》 EI CAS 2019年第3期277-285,共9页
In order to identify the multi-carrier orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) and the single-carrier signal in the non-Gaussian noise environment, different features of the two signals are analyzed in terms ... In order to identify the multi-carrier orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) and the single-carrier signal in the non-Gaussian noise environment, different features of the two signals are analyzed in terms of five parameters: generalized normalized fourth-order cumulant, the maximum value of the instantaneous amplitude power spectral density, absolute standard deviation of instantaneous phase on the section with weak signals, and position and numbers of the generalized cyclic spectrum's peak. The recognition method of the multi-carrier OFDM and single-carrier signal is proposed in the environment with alpha-stable distribution noise. Simulation results show that the recognition rate of the multi-carrier OFDM can reach 100% when the mixed signal to noise ratio(MSNR) is greater than-5 dB and the recognition rate can reach 90% for the single-carrier when the MSNR is greater than 2 dB. 展开更多
关键词 multi-CARRIER OFDM featurE parameters modulation RECOGNITION generalized CYCLIC SPECTRUM alpha-stable distribution
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基于GOA-VMD和ISVM的滚动轴承故障诊断
6
作者 郭绍强 《化工设备与管道》 CAS 北大核心 2023年第6期72-79,共8页
文章提出一种综合考虑轴承各种不同状态,以最小包络熵和为适应度函数的蚱蜢算法优化的变分模态分解(GOA-VMD),以多特征参数作为滚动轴承故障特征向量,并采用集成支持向量机(ISVM)作为故障诊断模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用GOA-... 文章提出一种综合考虑轴承各种不同状态,以最小包络熵和为适应度函数的蚱蜢算法优化的变分模态分解(GOA-VMD),以多特征参数作为滚动轴承故障特征向量,并采用集成支持向量机(ISVM)作为故障诊断模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用GOA-VMD获得最优分解参数;其次,采用VMD将轴承振动信号分解为K个IMF分量,计算IMF分量的奇异值特征、能量熵特征、样本熵特征和排列熵特征,计算原信号的时频域特征,将该多特征参数组合在一起作为特征向量;然后采用主成分分析法对特征向量进行降维处理;最后,将降维后的特征向量输入ISVM中识别故障类型。实验研究结果表明,此方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 蚱蜢优化算法 变分模态分解 多特征参数 集成支持向量机
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基于参数优化VMD和改进LSSVM的道岔故障诊断方法
7
作者 王彦快 孟佳东 +1 位作者 张玉 杨建刚 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2072-2085,共14页
为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最... 为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 道岔 故障诊断 改进LSSVM 参数优化VMD 多特征融合
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考虑监测数据时序特征和空间分布的堆石坝参数反演研究
8
作者 程欣悦 马刚 +4 位作者 张贵科 艾志涛 程勇刚 王桥 周伟 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期54-67,共14页
随着安全监测技术的发展,柔性智能位移计、管道机器人等新型监测技术逐步被用于堆石坝的安全监测。高堆石坝在其生命期内中积累了海量的监测数据,充分利用这些数据,开展参数反演分析,可以提高堆石坝数值模拟的准确性,有助于合理评估堆... 随着安全监测技术的发展,柔性智能位移计、管道机器人等新型监测技术逐步被用于堆石坝的安全监测。高堆石坝在其生命期内中积累了海量的监测数据,充分利用这些数据,开展参数反演分析,可以提高堆石坝数值模拟的准确性,有助于合理评估堆石坝安全性态。论文基于时间序列聚类从海量监测数据选择有代表性、多样性的测点组合,提取时序特征构造目标函数,反映堆石坝变形的时空演化特性,采用多目标优化算法进行堆石坝各分区的材料参数反演。与现有参数反演方法相比,本文方法能合理利用堆石坝大量监测数据,充分反映其在填筑、蓄水和运行过程中的变形发展和空间分布特性,基于反演分析的材料参数其计算沉降值与实测值吻合良好,能够显著提升参数反演的精度。 展开更多
关键词 堆石坝 监测数据 时序特征 参数反演 测点优选 多目标优化
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基于Fuzzy-AHP的机械设备多特征参数健康状态综合评价研究 被引量:20
9
作者 宾光富 周元 Balbir S.Dhillon 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第20期2487-2492,共6页
针对机械设备结构形式多样、关联性强、运行环境复杂等因素导致系统评价困难的问题,从机械设备功能层次结构出发,运用模糊综合评价(fuzzy set)和层次分析法(AHP),提出了一种量化评价机械设备多特征参数健康状态的新方法。结合人的健康概... 针对机械设备结构形式多样、关联性强、运行环境复杂等因素导致系统评价困难的问题,从机械设备功能层次结构出发,运用模糊综合评价(fuzzy set)和层次分析法(AHP),提出了一种量化评价机械设备多特征参数健康状态的新方法。结合人的健康概念,综合考虑设备运行过程中各特征参数(如可靠性、维修性、技术性能等),研究了机械设备健康状态及其评价层次结构,提出用健康值来定量描述机械设备运行状态程度;利用AHP方法结合专家的经验判断,分析评价层级结构权重;运用Fuzzy set评价理论,提出一种正负指标的隶属函数构建方法,探讨了系统评价矩阵和模糊变换算子,并建立了基于Fuzzy-AHP的机械设备多特征参数健康状态评价模型,采取"自下而上"方式逐一计算出各系统的健康值,形成系统健康值数据库,以掌握机械设备健康状态。以水泥行业中的核心设备回转窑作为分析实例,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 模糊层次分析法 机械设备 多特征参数 健康状态 综合评价
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基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法 被引量:6
10
作者 罗小燕 占鹏飞 +1 位作者 黄祥海 邵凡 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3446-3452,共7页
岩体失稳预测是保障采矿安全生产的重要手段,由于岩体在力学性质上存在非线性、非均匀性、非连续性、各向异性等特点,导致岩体内部状态难以描述,建立在传统单一物理量监测基础上的岩体稳定性评价方法难以满足要求。根据声发射现象的不... 岩体失稳预测是保障采矿安全生产的重要手段,由于岩体在力学性质上存在非线性、非均匀性、非连续性、各向异性等特点,导致岩体内部状态难以描述,建立在传统单一物理量监测基础上的岩体稳定性评价方法难以满足要求。根据声发射现象的不可逆性,通过采集到岩体失稳所释放的声发射信号就可以获得其岩体内部结构变化的实时状态。因此,基于D-S证据理论,提出一种基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法。在实验室条件下,以红砂岩为实验对象采用RMT-150C型岩石力学试验系统进行单轴压缩试验,采集岩体失稳声发射信号,提取岩体失稳声发射信号的多域特征参数,通过敏感特征评价方法,筛选出岩体失稳各阶段的敏感特征参数,将多域敏感特征参数作为证据源,分别经遗传算法优化的BP神经网络预测模型进行初步预测,并将输出结果采用后验概率建模方法计算出各证据的基本概率分配函数,再引入相似性测度优化基本概率分配函数,最后利用加权D-S证据理论建立多域特征融合预测模型。实验结果表明:通过加权D-S证据理论将多域特征信息进行决策级融合,能够有效提升岩体失稳预测模型的准确率;采用多域特征参数取代单一特征参数的方法,为预测模型提供更可信的信号来源;随着融合的特征参数越多,预测模型的准确率越高;采用加权思想引入相似性测度对基本概率分配函数进行改进,能够有效消除高冲突证据导致传统D-S证据融合算法融合失效的问题。 展开更多
关键词 岩体失稳 多域特征 敏感特征参数 D-S证据融合 后验概率建模
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水下重力匹配导航适配性评价方法比较研究
11
作者 陈垲宁 肖云 +3 位作者 张锦柏 曹杰 王宇康 洪晓东 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第7期737-743,共7页
重力匹配导航精度受重力适配区选取的影响。针对如何有效筛选最优适配区,采用信息熵的单特征准则与多属性决策的多特征准则评价重力底图的适配性。选择重力标准差、相关系数、粗糙度、坡度、重力特征丰度与累加梯度均值6种参数,利用单/... 重力匹配导航精度受重力适配区选取的影响。针对如何有效筛选最优适配区,采用信息熵的单特征准则与多属性决策的多特征准则评价重力底图的适配性。选择重力标准差、相关系数、粗糙度、坡度、重力特征丰度与累加梯度均值6种参数,利用单/多特征两种准则筛选同一海域适配/非适配区,通过地形轮廓匹配(terrain contour matching, TERCOM)算法在所筛选区域进行重力匹配导航验证,对比分析两者的匹配导航精度。结果表明,单特征准则在适配/非适配区的导航误匹配率分别为30%和20%;多特征准则在适配区无明显误匹配,误差在百米级,在非适配区出现多次误匹配。分析表明,多特征分析准则与单特征分析准则相比,可更准确有效地评价重力匹配区的适配性。 展开更多
关键词 重力匹配导航 适配性评价 重力特征参数 坡度信息熵 多属性决策
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EMPE和KP-KELM在行星齿轮箱故障诊断中的应用 被引量:2
12
作者 秦波 尹恒 +3 位作者 王卓 张建强 李志俊 王建国 《机械传动》 北大核心 2019年第5期146-151,共6页
针对非线性、非平稳的行星齿轮箱振动信号故障特征"难提取"和基于核参数随机生成的高斯核极限学习机状态辨识模型分类精度低的问题,提出一种改进多尺度排列熵(Enhence Multi-scale Permutation Entropy,EMPE)与核极化高斯核... 针对非线性、非平稳的行星齿轮箱振动信号故障特征"难提取"和基于核参数随机生成的高斯核极限学习机状态辨识模型分类精度低的问题,提出一种改进多尺度排列熵(Enhence Multi-scale Permutation Entropy,EMPE)与核极化高斯核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)结合的行星齿轮箱状态辨识方法。首先,将经由形态平均滤波的行星齿轮箱行星齿轮的振动信号,借助于EMPE来获取多尺度下的排列熵值(Permutation Entropy,PE)构建高维特征向量集;其次,利用核极化(Kernel Polarization,KP)优化高斯核极限学习机的核参数σ;最后,将EMPE特征向量集作为输入,通过KP优化KELM算法的训练建立行星齿轮状态辨识模型。实验结果表明,与基于SVM和KELM的状态辨识模型相比,基于EMPE和KP-KELM的行星齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 多尺度特征提取 核参数优化 状态辨识
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基于EWT-OPRCMDE-ELM的风电机组齿轮箱故障诊断研究 被引量:5
13
作者 李辉 李宣 +2 位作者 贾嵘 罗兴琦 白亮 《自动化仪表》 CAS 2021年第11期12-19,共8页
针对复杂运行工况和强背景噪声下风电机组齿轮箱故障特征提取和故障模式识别困难的问题。提出一种经验小波变换(EWT)、最优参数精细复合多尺度散布熵(OPRCMDE)和极限学习机(ELM)相结合的故障诊断方法。首先,利用经验小波变换将原始振动... 针对复杂运行工况和强背景噪声下风电机组齿轮箱故障特征提取和故障模式识别困难的问题。提出一种经验小波变换(EWT)、最优参数精细复合多尺度散布熵(OPRCMDE)和极限学习机(ELM)相结合的故障诊断方法。首先,利用经验小波变换将原始振动信号分解为若干子模态分量(EWF),通过相关系数选取EWF进行信号重构。其次,提取重构信号的最优参数精细复合多尺度散布熵构成故障特征向量,并通过Relief-F算法对特征向量作进一步筛选,剔除冗余。最后,利用极限学习机进行故障诊断。试验分析结果表明,所提方法能够有效提取区分度明显的风电机组齿轮箱故障特征,实现了齿轮箱故障的准确识别。该研究为风电机组齿轮箱故障诊断研究提供了参考,同时具有一定的实际工程应用价值。 展开更多
关键词 风电机组齿轮箱 经验小波变换 信号重构 特征提取 最优参数精细复合多尺度散布熵 Relief-F 极限学习机 故障诊断
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基于光纤复合测量技术的涡轮叶片气膜孔检测
14
作者 高继昆 闫峰 +1 位作者 何小妹 德晓薇 《航空发动机》 北大核心 2024年第2期139-146,共8页
为了解决航空发动机涡轮叶片气膜孔几何特征参数有效检测手段缺乏、测量结果一致性差的问题,设计并搭建了基于光纤复合测量技术的涡轮叶片气膜孔检测系统,提出了利用该系统对涡轮叶片气膜孔进行测量的方法,通过试验进行了方法验证。搭... 为了解决航空发动机涡轮叶片气膜孔几何特征参数有效检测手段缺乏、测量结果一致性差的问题,设计并搭建了基于光纤复合测量技术的涡轮叶片气膜孔检测系统,提出了利用该系统对涡轮叶片气膜孔进行测量的方法,通过试验进行了方法验证。搭建的系统为多传感器测量系统,具备叶片接触与非接触测量、空间姿态定位及3D投影能力,实现了涡轮叶片全范围气模孔的测量。在试验中,选取高压涡轮叶片作为被测物体,应用该测量系统对叶片上的气膜孔进行了测量,计算得到了气膜孔直径、轴线角度及位置度的准确信息。结果表明:通过测量不确定度的分析评定可知,该系统对气膜孔直径、位置度的测量不确定度均小于0.01 mm,完全满足设计公差对测量仪器的精度要求,可以用于涡轮叶片气膜孔工程化测量。 展开更多
关键词 涡轮叶片 气膜孔 几何特征参数 光纤复合测量技术 接触测量 非接触测量 航空发动机
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基于改进多分支BP神经网络的ZPW-2000A移频轨道电路故障预测研究 被引量:2
15
作者 陶汉卿 黄莺 《西部交通科技》 2018年第5期158-161,共4页
ZPW-2000A移频轨道电路是高速铁路普遍使用的轨道电路。文章分析了ZPW-2000A移频轨道电路故障原因,针对该轨道电路设备结构、工作原理和故障特点,提取了5个监测点的参数值作为特征参数,构成多分支BP神经网络的输入样本,输出为5种常见故... ZPW-2000A移频轨道电路是高速铁路普遍使用的轨道电路。文章分析了ZPW-2000A移频轨道电路故障原因,针对该轨道电路设备结构、工作原理和故障特点,提取了5个监测点的参数值作为特征参数,构成多分支BP神经网络的输入样本,输出为5种常见故障,建立ZPW-2000A移频轨道电路故障预测模型,基于D-S融合证据进行决策融合,从而进行ZPW-2000A移频轨道电路故障预测。通过仿真实验验证,改进的多分支BP神经网络的ZPW-2000A移频轨道电路故障预测方法的准确率和计算效率有较大提高。 展开更多
关键词 故障预测 改进多分支BP神经网络 特征参数 D-S证据融合
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PET影像组学特征多参数模型对非霍奇金淋巴瘤预后的诊断价值
16
作者 吴佳鑫 黄诚 《四川生理科学杂志》 2024年第4期776-778,共3页
目的:分析氟-氟代脱氧葡萄糖(^(18)F-fluorodeoxyglucose,^(18)F-FDG)正电子发射型计算机断层显像(Positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)影像组学特征多参数模型在非霍奇金淋巴瘤患者预后评估的诊断价值。方法:选... 目的:分析氟-氟代脱氧葡萄糖(^(18)F-fluorodeoxyglucose,^(18)F-FDG)正电子发射型计算机断层显像(Positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)影像组学特征多参数模型在非霍奇金淋巴瘤患者预后评估的诊断价值。方法:选取本院于2021年5月至2022年8月期间收治的80例临床诊断为非霍奇金淋巴瘤的患者作为研究对象。患者均接受化疗,治疗后采用CT,^(18)F-FDG PET/CT进行扫描分析。以病理学诊断结果作为金标准,分析^(18)F-FDG PET/CT的诊断价值。分析各代谢参数对患者预后的诊断价值。结果:CT扫描,阳性诊断率为67.50%;^(18)F-FDG PET/CT扫描,阳性诊断率为67.50%,两种方法不具有显著性差异(P>0.05)。^(18)F-FDG PET/CT方法的特异性、灵敏度、准确度和阳性预测值均明显高于常规CT扫描方法,均具有显著性差异(P<0.05);在PET/CT参数中,总糖酵解量和肿瘤代谢体积可作为无进展生存期(Progression free survival,PFS)的影响条件(P<0.05);美国东部肿瘤协作组评分(P<0.05)可作为非霍奇金淋巴瘤患者PFS的预后影响条件。结论:采用化疗方案治疗非霍奇金淋巴瘤患者,^(18)F-FDG PTE/CT显像技术用于评估这类淋巴瘤的疗效具有较高的准确率。 展开更多
关键词 ^(18)F-FDG PET/CT 影像组学特征 多参数模型 非霍奇金淋巴瘤 预后评估
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基于多参数频谱特征的机翼薄冰识别方法研究
17
作者 马玥 李子寅 +3 位作者 杜振宇 李泽军 张琳 邓霄 《电子器件》 CAS 2024年第1期265-273,共9页
机翼结冰是影响飞机飞行安全的重大隐患。针对现有机翼薄冰探测方法存在的外形、精度、抗环境干扰方面的不足,设计了一种适用于机翼薄冰识别探测的平面电极,搭建制备不同冰型的实验平台,采集薄冰阻抗、电容、传输系数的频扫数据。定量... 机翼结冰是影响飞机飞行安全的重大隐患。针对现有机翼薄冰探测方法存在的外形、精度、抗环境干扰方面的不足,设计了一种适用于机翼薄冰识别探测的平面电极,搭建制备不同冰型的实验平台,采集薄冰阻抗、电容、传输系数的频扫数据。定量分析频谱曲线形态,建立基于支持向量机的冰型分类与明冰厚度回归模型。通过变温实验对各参数的温度漂移进行分析并建立温度补偿方法,同时对机翼翼面可能存在的残留物对薄冰识别的影响进行了研究实验,结果证明所提方法能够实现0.2 mm~2.5 mm厚度范围内薄冰的识别和探测,且不受常见干扰物的影响。 展开更多
关键词 机翼薄冰 多参数 频谱特征 平面电极 冰型识别 冰厚测量
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融合多语义特征的精读式文档级事件抽取
18
作者 赵梦瑶 刘大明 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1903-1909,共7页
为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基... 为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基于预训练模型BERT融合外部与窗口语义;多轮精读文档避免实体依赖,设计记忆网络对精读结果建模,完成跨句定位参数和事件路径扩展。引入噪声扰动防止模型过拟合。实验结果表明,该模型性能优于当前主流方法,验证了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 实体依赖 参数分散 语义特征融合 窗口切分算法 预训练模型 多轮精读 记忆网络 噪声扰动
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基于多特征状态参量的接线盒数字化屏显智能采集终端设计
19
作者 陈方舟 李鹏辉 +1 位作者 杜昕扬 陈豪 《集成电路应用》 2024年第4期286-287,共2页
阐述一种用于电能计量装置状态检测的数字化智能采集终端。分析终端架构、各模块功能、特征状态参量的检测方法。该终端集成多个特征状态参数,解决复杂环境和多种状态参数带来的挑战。
关键词 多特征状态参量 数字化采集终端 计量设备状态监测
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基于改进Faster R-CNN算法的两轮车视频检测 被引量:5
20
作者 邝先验 李洪伟 杨柳 《现代电子技术》 北大核心 2020年第9期129-134,共6页
针对城市道路交通视频中两轮车检测经常遇到的误检、漏检频繁,小尺度两轮车检测效果不佳等问题,设计了一种基于改进的Faster R-CNN算法的两轮车视频检测模型。模型修改了锚点的参数,并构建了一种多尺度特征融合的区域建议网络(RPN)结构... 针对城市道路交通视频中两轮车检测经常遇到的误检、漏检频繁,小尺度两轮车检测效果不佳等问题,设计了一种基于改进的Faster R-CNN算法的两轮车视频检测模型。模型修改了锚点的参数,并构建了一种多尺度特征融合的区域建议网络(RPN)结构,使得模型对小尺度目标更加敏感。针对两轮车数据集匮乏,采用迁移学习的方法进行学习并获得两轮车检测的最终模型。实验结果表明,改进后的算法可以有效解决交通视频中小尺度两轮车的检测问题,在两轮车数据集上获得了98.94%的精确率。 展开更多
关键词 两轮车视频检测 两轮车检测模型 改进Faster R-CNN算法 RPN网络 参数修改 多尺度特征融合
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