一种BPNNs识别算法的医学检测泛实时性问题研究

尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行版本DJ8000系统平台解决了细胞等有形成分的识别准确率问题,但其不能满足尿沉渣图像医学检验的实时性要求。为此,提出了基于BP神经网络算法优化的并行处理GPU框架的系统平台。它采用并行优化框架,同步高效地对数据进行加速处理;同时,以GPU计算和测试平台为硬件系统支持,无论是在硬件指标、数据传输及总线技术还是软硬件的兼容性方面,都有助于解决算法中时常出现的负载不均衡的问题。实验数据表明,BP神经网络尿沉渣识别算法在优化并行框架的GPU系统处理平台上显示的加速比、时效比和运行时间等相关性能参数值都有所提升。相比于DJ8000系统平台,优化的AMD HD7970和NVIDIAGTX680两个并行处理GPU框架系统平台相应的加速比参数值分别是前者的10.82~21.35个和7.63~15.28个标准当量。实验数据充分说明,优化并行框架的GPU处理系统中相关的逻辑数据、地址数据和线性寻程的函数映射关系均能相互动态分配对接并优化算法架构,实现软件到硬件系统的最优比映射,最终解决由于线程间负载不均衡导致的性能瓶颈问题,从而有效地化解了医学领域实时检测中的时效性这一难题。

改进型案例库教学法应用及其BPNNs方法的质量评估（英文）

为了提高教学方法中案例教学法的创新性,通过对案例教学法多角度的分析和深层次的研究,提出了改进型案例库教学法,并将改进型案例教学法应用于思想政治理论课和财务管理课的教学中。同时,为了证明改进型案例教学模式在教学中的优越性,采用基于多层次反馈型神经网络的BPNNs方法,并结合BPNNs在教学模式中提取的评估参数特征去验证。验证实验选取三层结构的BPNNs模型,对3种不同的教学模式进行质量评估。评估实验的结果对比显示,案例教学模式的改进能有效地提高教学质量,明显提升了毕业生就业率、毕业生满意度、企业满意度和社会满意度等核心指标。

一种改进型RGB向量空间聚合法的尿沉渣图像分割

经典的以形态学参数为特征向量的分类算法在处理复杂环境下采集的图像时显得力不从心.为此,本研究从色度学分割的角度出发,创新性地提出一种改进型向量空间聚合法来改进有形成分图像的处理.它可分析不同区域在R、G、B三色向量空间的颜色值,以获得各种细胞和复杂成分在R、G、B三色向量空间中的分布概况,查找分析它们其中的R、G、B分布差异;并应用专业仿真软件Matlab7.0对在DJ8300超级分析仪中采集的各种尿沉渣有形成分的图像检测颜色的像素值.在RGB向量空间中,分类和识别的核心参数C的Mahalanobis距离或欧几里得距离在运算过程中用三行三列的协方差矩阵来表示,且采用的类似实心球体轨迹法和实心三维椭圆体法的模型.实验数据表明,本研究所提的方法能够根据尿沉渣图像中有形成分的聚堆现象、粘连等类似融合特点,优化色度学分割处理,降低采集过程中受光源等环境的影响,最终有效地解决尿沉渣有形成分图像失真的问题,改进图像色差校正的效果.同时,在色度学方法分割和分类尿沉渣有形成分的领域取得新突破,这在后期识别实验的准确率数据方面也得到充分的证明.

泛逻辑性模糊集PLF.Sets的知识学习与方法应用

鉴于综合模糊系统应用中产生的大量复杂运算降低了系统处理的效率,文章一方面优化Zadeh模糊集,以改进模糊系统的性能;另一方面融合中介否定、矛盾否定和对立否定哲学逻辑的知识,以升级模糊判别系统。在证实上述3种否定的基本特征与逻辑关系后,提出了 PLF.Sets泛逻辑性模糊集。将统一选取的实验教学质量评价数据分别输入到PLF.Sets和综合模糊评价模型中运行,最终得到多组不同的仿真数值结果。通过对比分析相应的结果可知,PLF.Sets的实际应用效果存在以下属性:(1)在处理复杂问题时能化繁为简,更具高效性;(2)输出结果有效、合理且准确;(3)哲学逻辑的融入,增强了模糊系统的判断能力,提高了评价精度。