机器学习算法下通信电子线路微损伤检测

在通信电子线路损伤检测过程中,由于一些微损伤特征较难察觉,从而导致损伤检测准确率较低。为此,提出了机器学习算法下的通信电子线路微损伤检测方法,实现对电子线路微损伤的精准、高效检测。引入小波包特征分析,提取小波讯号动能特征,计算损伤敏感度,构建基于一维卷积神经网络的通信电子线路微损伤检测模型,将提取到的动能特征作为模型输入,经特征样本区别标明、训练数据集合有放回抽样,实现模型参量更新,最终在最佳训练模型中输入待测线路样本以实现电子线路微损伤检测。实验表明:所提算法有效检测出通信电子线路的微损伤,对微损伤检测应用性和可行性较高,且抗噪声干扰能力强。

骨微损伤、骨重建与代谢性骨病

骨微损伤能启动骨重建,骨重建障碍而导致微损伤积累可引发骨折。扫描电镜、同步加速器射线μ-CT和高分辨磁共振显像是研究骨微损伤的新方法,骨理化构成和年龄对微损伤发生和发展有重要影响,骨细胞在微损伤修复中起重要作用,骨微损伤研究有利于代谢性骨病防治。