基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测

本文采用惩罚逻辑回归方法，利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量，接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L2惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器，利用75%的数据集作为训练集建立模型，最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明，LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好，预测精度达到97.18%；弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化，特别当α=0.9时，预测精度达到97.18%，与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好；L2惩罚逻辑回归的预测表现排第3，逻辑回归表现最差。因此，在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。     

基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像

针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题，提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数，对小系数的惩罚更大，对大系数产生更小的偏置，以抑制噪声，减少重建误差。为加快算法速度，利用Nesterov梯度加速技术，设计了快速迭代p阈值投影算法，用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下，将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明，快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响，给出了适合的p值选择方法，以获得较好的收敛速度、减小重构误差。     

结构约束下的生成对抗深度图修复

不同于纹理图像，深度图像中的像素点代表采集设备到场景各点的距离，直接使用通用图像修复方法并不能有效恢复深度图像中缺失区域的场景结构，本文提出一个两阶段编解码结构的生成对抗网络以解决深度图像修复问题。与常见生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）模型不同，本文的生成器网络包括深度生成G1和深度修复G2两个模块。G1模块从RGB图像得到预测深度，替换待修复深度图像缺失区域，保证修复区域局部结构一致性。G2模块引入RGB图像边缘结构，保证全局结构一致性。针对现有图像修复方法没有考虑到修复区域间的一致性问题，设计结构一致注意力模块（Structure coherent attention，SCA）加入到G2中改善修复效果。本文提出的深度图像修复模型在主流数据集上进行了验证，利用结构约束并经过两阶段的生成器模型和判别器模型的共同作用，有效改善了深度图像修复效果。     

双加权 L p 范数RPCA模型及其在椒盐去噪中的应用

鲁棒主成分分析（Robust principal component analysis，RPCA）模型中秩函数和 L 0 范数的求解是非确定性多项式（Nondeterministic polynominal，NP）难问题，凸近似模型的求解通常会导致过收缩。本文结合加权方法和 L p 范数提出了一种基于双加权 L p 范数的RPCA模型，利用加权 S p 范数低秩项和加权 L p 范数稀疏项分别对RPCA框架中的低秩恢复问题和稀疏恢复问题进行建模，使其更接近秩函数和 L 0 范数最小化问题的解，提升了矩阵秩估计和稀疏估计的准确性。为了验证模型性能，本文利用图像的非局部自相似性，结合相似图像块组的低秩性与椒盐噪声的稀疏性，将双加权 L p 范数鲁棒主成分分析模型应用于去除椒盐噪声过程中。定量与定性的实验结果表明，本文模型性能优于其他模型，同时奇异值过收缩分析也表明本文模型能够有效抑制秩成分的过度收缩。     

基于上下文共指实体依赖的文档级关系抽取

文档级关系提取（Document relationship extraction，DRE）旨在多条句子中识别实体间的关系，而实体可能对应于跨越句子边界的多次提及，其中代词实体提及是因句子之间连接而普遍存在的语法现象，也是影响句子推理的一个重要因素。然而，以往的研究大多侧重于普通实体提及之间的关系，却很少关注代词实体提及的共指和关系捕获。本文提出了基于上下文共指实体依赖（Contextual coreference entity dependency，CCED）的文档级关系抽取模型，即通过融合普通实体和代词实体表示来构建共指实体依赖关系的上下文图结构，并在图上进行实体对间的全局交互推理，从而对实体关系的相互依赖进行建模。分别在公共数据集DocRED、DialogRE和MPDD上对CCED模型进行评估，结果显示在DocRED数据集上，与表现最好的基线模型DocuNet-BERT相比，CCED模型在测试集上的Ign F1性能提高0.55%，F1性能提高0.35%。在DialogRE和MPDD数据集上，与表现最好的基线模型COLN相比，CCED模型在DialogRE测试集上的F1性能提高1.02%，在MPDD测试集上的ACC性能提高1.19%。实验结果验证了新模型对于文档级关系抽取的有效性。     

基于传染病模型的突发事件网民情感演变分析

突发事件发生后，准确地分析网民的情感状态，实现对网民情感状态演变的引导，对管控突发事件舆情、维护社会稳定有重大的现实意义。依据网民对突发事件的评论特性构建了网民情感状态的完备集，并从突发事件利益相关者和突发事件本身两个角度建立不同情绪集。依据传染病模型的传播方式，建立了基于SIS（Susceptible-infectious-susceptible）传染病模型的网民情感状态演变模型EP-SIS和EO-SIS。利用网民对“新型肺炎病毒”的微博评论对模型进行了实证研究，获取影响因子的权重，模型对网民负面情感转换率为0.72。本文构建的突发事件网民情感演变模型可以从不同角度干预，使突发事件中网民负面情感状态发生演变。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

基于局部相似性学习的鲁棒非负矩阵分解

现有的非负矩阵分解方法往往聚焦于数据全局结构信息的学习，在很多情况下忽略了对数据局部信息的学习，而局部学习的方法也通常局限于流行学习，存在一些缺陷。为解决这一问题，提出了一种基于数据局部相似性学习的鲁棒非负矩阵分解算法（Robust nonnegative matrix factorization with local similarity learning， RLS-NMF）。采用一种新的数据局部相似性学习方法，它与流形方法存在显著区别，能够同时学习数据的全局结构信息，从而能挖掘数据类内相似和类间相离的性质。同时，考虑到现实应用中的数据存在异常值和噪声，该算法还使用l2,1范数拟合特征残差，过滤冗余的噪声信息，保证了算法的鲁棒性。多个基准数据集上的实验结果显示了该算法的最优性能，进一步证明了该算法的有效性。     

融合深浅特征和动态选择机制的行人检测研究

针对无人驾驶场景下行人多尺度、小尺度造成漏检率升高，检测精度下降的问题，本文提出一种融合深浅层特征和级联动态选择机制的行人检测方法。首先，在YOLO v3-tiny的基础上基于密集连接的卷积神经网络改进特征提取部分，融合行人的深层特征和浅层特征加强网络对行人的识别能力；其次，在改进的主干网络上级联具有动态选择机制的注意力模块，使检测网络更加适应动态的行人尺度变化；最后，本文选择BDD 100K数据集和Caltech加州理工学院行人数据集进行实验，在保证实时性的前提下（25 ms/张），本文模型在BDD 100K数据集行人漏检率降低11.4%，平均检测精度提高11.7%，在Caltech行人漏检率降低10.1%，平均检测精度提高6.7%，适用于无人驾驶行人检测领域。     

无创在体血气测量中条件参数的测控技术

为保证无创在体血气测量的有效性，必须对测量条件参数进行恒定性控制。介绍了实现条件参数测控的一种探头设计，提出了条件参数的控制方法和工作过程。     

A Multicriteria Problem of Distribution of System Blood Flow among Organs and Tissues and an Algorithm for its Solution

A multicriteria mathematical model is proposed for finding the volumetric rate of blood flow in human tissues with a known volumetric system circulation rate. An algorithm is developed for decision-making as to distribution of the system blood flow among different tissues with regard for data on the oxygen consumption and carbon dioxide discharge in different tissues.     

基于随机需求的区域血液供应系统优化

从供应链一体化的角度对区域血液供应网络建模。采用多目标规划的方法,将血液采集风险成本、系统运作成本、供给过多与过少的惩罚成本最小作为目标,考虑血液报废量与时间成正比的特性,将过期报废血液处理费用考虑在内,建立了随机需求的四种血型的区域供需网络均衡模型。通过证明所建模型是凸的,进一步导出了血液供需网络平衡的变分不等式。运用修改的拟牛顿法,求得了随机需求下血液供应链供需平衡的解。最后,通过成都某区供血系统进一步验证了模型的适用性。     

脑血流信号的采集与处理

脑血流信号可提供人体血管的弹性度，血流量等指标，文章给出了对脑血流信号进行提取及对脑血流信号进行处理的方法。给出了系统的硬件和软件框图。     

一种无创血糖检测仪的初步研究

糖尿病是一个威胁人类健康的重要疾病,目前糖尿病检测的主要方法都是有创的,有其局限性。研究了一种基于能量守恒法的无创伤血糖检测仪;设计出了相关的硬件部分、软件部分、传感器探头及相应的血糖浓度提取算法。经临床初步实验,表明测试结果与AMS-AUTOLAB18全自动生化分析仪所测得结果的相关系数达到了0.807。     

基于PST和多尺度高斯滤波的视网膜血管的分割

视网膜血管分割是眼科计算机辅助诊断和大规模眼科疾病筛查系统的基础。为辅助眼科医生进行眼底疾病的诊断，文中提出了一种基于相位拉伸变换(PST)和多尺度高斯滤波的视网膜血管分割方法。首先，将彩色眼底影像的绿色通道分量图进行增强预处理；然后采用不同尺度的高斯滤波器对预处理增强后的视网膜血管进行降噪处理，再结合PST边缘检测算法初步获得视网膜血管分割图；最后整合初步获得的视网膜血管分割图并进行形态学去噪，获得最终的视网膜血管分割图。通过在视网膜图像库DRIVE上进行实验，其平均准确率为93%，平均灵敏度达77%，平均特异性为95%，该实验结果验证了文中方法的有效性。     

A combined age‐and‐stock‐based policy for ordering blood units in hospital blood banks

This paper analyses the performance of an ordering policy for hospital blood banks (HBBs) that takes into account the information regarding the on‐hand stock along with the remaining life of blood products. The blood items are assumed to start aging as soon as they have been collected. We develop a simulation model to show that the combined age‐and‐stock‐based policy would outperform some of the popular periodic reviews and continuous review policies in controlling total costs by about 5% on an average basis. Our results show that the suggested policy will reduce the total operational cost of managing platelets, which have a very short shelf life, by about 27% at a real‐life HBB. The policy will also lead to about 7% reduction in the total cost of the negative blood groups, which are characterized by extremely erratic demand patterns. The implementation of the ordering policy will help HBBs to reduce their operational costs while ensuring a minimum desirable level of the availability of critical blood products.     

战时血液保障组织资源优化的遗传算法模型

资源优化配置是战时血液保障组织系统系统中的一个重点,也是一个难点问题。本文在对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究的基础上,提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型。考虑到血液保障组织系统系统中资源的特殊性,编码方式采用二进制编码,并行模型为粗粒度并行模型。该模型不但可以在血液全生命周期中的每个环节选1个或多个机构参加,而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案。最后通过具体实例以说明该模型的有效性。     

基于A型超声波传感器的血压连续测量系统

设计了一种应用A型超声波测距手段的血压连续测量系统.系统中用超声波传感器探测颈动脉,利用颈动脉前后壁反射回的超声波测距得到颈动脉直径连续波形.基于动脉直径与血压的关系建立血压计算模型,从而实现血压的测量.实验结果表明:本系统测量的血压值与标准的测量方法相比,收缩压标准差最大值为4. 72 mmHg,舒张压标准差最大值为3. 17 mmHg,符合AAMI标准差不大于8 mmHg的标准.     

战时血液保障组织资源优化的遗传算法模型

资源优化配置是战时血液保障组织系统系统中的一个重点，也是一个难点问题。本文在对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究的基础上，提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型。考虑到血液保障组织系统系统中资源的特殊性．编码方式采用二进制编码，并行模型为粗粒度并行模型。该模型不但可以在血液全生命周期中的每个环节选1个或多个机构参加，而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案。最后通过具体实例以说明该模型的有效性。