关节角度重置法、运动最小阈值测量法和力量重现法的相关性研究

目的:研究对相同受试者的膝关节应用不同的本体感觉测试方法,即关节角度重置法、运动最小阈值测量法和力量重现法所得结果之间的相关性。方法:用BIODEX多关节肌力测试系统对30名健康男青年膝关节应用不同的本体感觉测试方法。结果:相关性由强到弱排列依次是关节角度重置法与力量重现法之间的相关性(相关系数0.41),关节角度重置法与运动最小阈值测量法之间的相关性(相关系数0.29),运动最小阈值测量法与力量重现法之间的相关性(相关系数0.15)。结论:关节角度重置法、运动最小阈值测量法与力量重现法所得结果之间相关不具有统计学意义(P>0.05),因此,它们所代表的位置觉、运动觉和力量觉之间相关也不具有统计学意义。应用关节角度重置法、运动最小阈值测量法和力量重现法中单独一种测试方法获得的数据来代表本体感觉是片面的。由相关系数程度划分分析,力量觉可能更多地依赖高尔基腱器官的感觉输入信息,运动觉更多地依赖于肌梭的输入信息,而位置觉依靠肌梭和高尔基腱器官的双重输入信息。

德国牧羊犬、荷兰牧羊犬搜索冰毒最小阈值的研究

文章通过德牧、荷牧搜索冰毒训练时最小使用量的试验,确定了德牧、荷牧搜索冰毒的最小反应阈值,为德牧、荷牧稽查冰毒的训练、司法实践及警犬健康保护提供了科学依据。

最小支配阈值集问题的降阶回溯算法

图论中的最小支配阈值集问题是组合优化中的一个NP-Hard问题,该问题是最小支配集问题的一个扩展问题。基于给定无向图G=(V,E)和阈值r的最小支配阈值集问题进行研究,首先得出一些可以降低问题规模的数学性质并证明,利用这些性质可以减小问题规模,降低问题的求解难度;然后设计出上界子算法、下界子算法和降阶子算法,并基于这些子算法提出了一种可以减小问题规模同时得到最优解的降阶回溯算法BAR;最后,通过一个示例分析和若干随机算例测试验证了降阶回溯算法可有效降低问题的求解难度。

最小误差阈值分割法的改进算法

最小误差阈值分割法在图像分割中有广泛的应用。本文对二维最小误差阈值法及其快速算法(在这里称为原算法)进行了改进,对原最小误差阈值法的阈值求取公式进行了变形,并采用查表的方法,将二维阈值的求取转化为两个一维阈值的求取,简化了计算,将算法的时间复杂性由O(L2)降到O(L)。本文的实验结果表明该分解算法可以在保证原算法良好抗噪性的前提下,计算阈值所需要的时间更短,利用的空间更小,且该方法可以得到与原算法相同的分割阈值。

灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布.考虑到噪声等因素对图像质量的影响,本文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出一维最小误差阈值法的二维推广表达式,为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法.实验表明,二维最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的图像及噪声图像的分割问题.

一种改进的二维最小误差阈值分割方法

二维最小误差(TME)阈值法是一种有效的图像分割方法,但该方法计算复杂度高,难以实时处理,且该算法受噪声影响较大。针对此问题,提出了一种改进的TME阈值分割方法。首先,将传统的3×3模板分成互补的两个模板:十字模板和4-角域模板,并用这两个模板分别对原图像进行中值滤波得到两幅图像;然后,用两幅图像创建二维直方图并对其进行分割,以获得更好的分割性能;最后,对TME阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此最简公式和其在二维直方图上的计算特性构建新型的快速算法,以便降低计算复杂度。仿真实验结果表明,与当前TME阈值分割方法相比,所提方法不仅分割效果更好、稳定性更强,而且运行速度更快,占用的存储空间更少。

二维直线型最小误差阈值分割法

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,该文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出二维直线型最小误差阈值法的表达式。为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法。实验表明,二维直线型最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的含噪图像分割问题。

三维最小误差阈值法及其快速递推算法

针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题,该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度,给出相应的快速递推算法,其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对混合噪声图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。

革螨、恙螨感染汉坦病毒最小感染阈值及增长的动态观察

目的 研究螨 (革螨、恙螨 )感染汉坦病毒 (HantavirusHV)阈值和潜伏期。方法 采用革螨、恙螨叮刺不同感染剂量HV的乳鼠 ;用组织培养半数感染剂量 (5 0 %tissuecultureinfectivedose,TCID50 )测定、计算螨最小感染HV阈值 ;并动态观察HV在螨体内增殖 ,计算HV在螨体内的潜伏期。结果 在测定的 8组中革螨除 1 5LD5 0未感染外 ,其余 7组均能使革螨感染 ,HV在革螨体内开始增殖时间约在叮刺后第 2 5～ 30d。恙螨在测定的 8组中除 1 5和 5LD5 0未感染外 ,其余 6组均能使革螨感染 ,HV在恙螨增殖时间约在叮刺后第 30～ 4 0d。原位分子杂交检测发现HV阳性信号多见于螨的中肠细胞内 ,卵巢、卵细胞较少。结论 革螨感染HV的最小阈值为 5TCID50 ,HV在革螨体内潜伏期约 2 5～ 30d。恙螨感染HV最小阈值为10TCID50 ,HV在恙螨体内潜伏期为 30～ 4 0d。

量化交易中无需最小支持度阈值的模糊关联规则挖掘

现实量化交易应用中,传统的模糊数据挖掘算法往往需要针对给定的量化交易设定最小支持度阈值,然而,这些方法中存在的普遍问题是很难找到合适的最小支持度阈值,并且因为推导出的规则通常是常识而没有实际的商业意义。为了解决这个问题,提出了一种无需最小支持度阈值的模糊关联规则(fuzzy coherent rule,FCR)挖掘算法。首先将量化交易转换成模糊集,然后通过收集已经生成的模糊集生成候选模糊关联规则,最后计算出列联表并用其检查这些候选模糊关联规则是否满足四项判断准则。如果满足,则可以确定为模糊关联规则。在Foodmart数据集上的实验验证了所提算法的有效性,相比原始模糊关联规则(fuzzy association rules,FAR)挖掘算法,所提的FCR方法能够推导出更多的规则,并且能够在高置信度时推导出更多有用的规则。

基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法

为了解决2维最小误差阈值分割法对呈偏斜分布与重尾分布的图像分割鲁棒性较差的问题,提出一种基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法。考虑到1维直方图呈偏斜分布和重尾分布的图像中,中值是比均值更为鲁棒的灰度级估计量,因而将2维最小误差阈值分割法中的方差用平均中值离差替代;为提高运算速度,将2维算法分解为2个1维算法。结果表明,相比2维Otsu法、2维最小误差阈值分割法等经典算法,基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法对1维直方图呈偏斜分布与重尾分布的图像有更准确的分割效果、更好的鲁棒性。

最小软阈值和连续概率奇异值的跟踪算法

针对目标跟踪中IVT(Incremental visual tracking)算法对遮挡问题比较敏感,1算法计算量大的缺点,将PCA(Principal Component Analysis)子空间假定为具有高斯噪声和拉普拉斯噪声,同时引入二进制值以排除遮挡因素,提出了基于最小软阈值和连续概率奇异值的目标跟踪算法。实验结果表明,新算法对光照、遮挡、尺度变化等因素具有较强的鲁棒性。

粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。

采用最小误差阈值分割算法的基因芯片图像分析

为了能够较好地处理芯片图像,尽可能准确地提取出描述基因样点的数据信息,采用了最小误差阈值的分割算法.该方法在假设目标和背景的分布服从混合正态分布的前提下,设定了最小误差分类目标函数,通过求得使目标函数值最小的最佳分割阈值,实现基因样点和背景图像的分割.针对分割出来的基因样点图像提取特征数据,最后对这些数据进行聚类分析,进而对实验样点进行分类.在实验中应用该方法分析了2组基因芯片图像,基因样点的分类效果较好,验证了该基因芯片分析方法的可行性.

基于最小误差阈值自适应的ViBe改进算法

针对ViBe算法无法快速抑制鬼影现象的问题,提出一种基于最小误差阈值自适应的ViBe改进算法。文中通过计算每一帧图像的最小误差分割阈值来对鬼影像素点进行判别并消除,加快了鬼影的抑制速度。并且根据样本方差的大小动态调整样本距离判定阈值,提高了该算法检测复杂场景时的准确率。此外,通过计算像素点的梯度值有效地优化了背景模型的更新速率。实验结果表明,改进后的ViBe算法有效地提高了鬼影的消除速度,并且算法的准确率也得到了提升。

多最小效用阈值的频繁高效用项集快速挖掘算法

针对多最小效用阈值高效用项集挖掘算法(MHUI)中出现的重复计算、挖掘的结果项集不是频繁的问题,提出两个新的快速挖掘算法FMHUI和SFMHUI。FMHUI算法在计算项集的最小效用阈值时利用前一次计算结果,避免了项之间的重复比较;另外定义了项的扩展项的最小效用阈值表EMMU-table快速计算出扩展项的最小效用阈值,提高了运行效率。SFMHUI算法在FMHUI的基础上增加了支持度约束,使挖掘的项集既是高效用的也是频繁的。通过仿真实验验证了所提出算法的高效性和可行性。

基于极小误差阈值分割的舰船自动检测方法

针对中、高分辨率(0.6m-5m)可见光卫星遥感图像,提出了一种基于极小误差分割的海上舰船自动检测算法,该方法利用自适应定向正交投影的高斯分解法,拟合海洋区域直方图,采用改进的信息熵极小误差分割算法,确定分割阈值。对于候选舰船目标采用基于多判据的目标检测思想检测舰船,对100多幅可见光图像进行了试验。结果表明,该方法能够自动、快速、准确地检测图像中的舰船,具有较高的检测能力。

基于TZ Normalization规整的话者确认阈值选取

针对说话人确认中,各目标话者模型输出评分分布不一致而导致系统确认阈值设置的困难,本文采取了通过评分规整确定系统最小检测代价函数(DCF)确认阈值的方法。在分析了已有的两种评分规整方法Z norm a l-ization和T norm a lization的基础上,提出了一种结合两者优点的组合规整方法——TZ norm a lization,并据此给出了一种阈值动态修正方法,有效地提高了系统的性能和阈值选取的鲁棒性。对历年的N IST(手机电话语音)评测语料库进行了实验,表明了该方法的有效性。

基于多方嵌入的逐步实体对齐方法

大多数实体对齐方法对知识图谱信息的利用不够充分,没有考虑实体间的互相选择,忽略了现实生活中很多实体在对方知识图谱中不存在等价实体的事实。针对以上问题,提出一种基于多方嵌入的逐步实体对齐方法。该方法对三元组信息、邻域信息、实体名称的语义信息和字符串信息进行多方嵌入生成相似度矩阵,再通过所提出的逐步实体对齐算法将目前彼此最为相似且相似度大于最小相似度阈值的两个实体进行匹配,直到剩余所有实体的相似度都不大于最小相似度阈值时停止匹配,在确保等价实体准确匹配的前提下,减小不存在等价实体时发生错误匹配的概率。在DBP15K数据集上进行了三项实验,结果证明了该方法和逐步实体对齐算法的有效性,以及多方嵌入中每个模块的必要性。

一种基于频率的多最小支持度挖掘算法

关联规则是描述数据集中不同项之间的稳藏关系,现有的挖掘算法大多是挖掘数据集中满足用户指定的最小支持度和最小置信度约束的所有关联项。由于仅有一个最小支持度用于整个数据集,如果最小支持度很高,则不能发现出现频率较低的项目;如果最小支持度太低,则会出现规则爆炸的现象。为此,提出一种基于频率的多最小支持度挖掘算法,该算法将数据集中各项目实际频率作为其最小项目支持度,并通过设置项目频率最小阈值控制频繁项集的产生。在合成数据集、Zoo数据集和kaggle提供的数据集上的实验结果表明,该算法能更加有效地挖掘关联规则。