给药方案计算(Ⅱ):计算口服或肌肉注射给药方案的一类方法

本文是的继续,给出了可在电子计算机上实现的计算口服或肌肉注射用药时给药 方案的一类方法.这类方法也是针对一般的线性分室模型给出的,因此对于经常用到的 口服或肌肉注射一室、二室、三室模型以及任何特殊的非血管途径给药的线性分室模型都     

抛物问题中面向协调元的模型态误差估计方法

针对含有复杂几何属性的模型会给有限元网格剖分造成困难并产生大量冗余单元的问题,为了有效地提高有限元求解效率,在确保分析解可靠的前提下合理简化模型,提出一种估算模型简化前后分析解空间差异程度的方法.首先比较了模型简化前后的网格剖分结果及场函数之间的差异,在此基础上,依据面向仿射等价协调元和等参协调元2种单元的经典插值精度定理估计出模型简化前后分析解空间的差异程度,为判断模型简化策略是否合理提供客观依据.理论分析及实验结果表明,该方法能够客观地反映出模型简化前后分析解空间的实际差异.     

基于图像语义分割和CNN模型的老人跌倒检测

随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用固定摄像头意味着需要为家中每一处独立的空间都安装监控设备才能保证对于老人的全面监控,这显然不实用.基于此,本文采用图像语义分割算法和CNN分类模型,提出了一种可用于移动摄像头上的老人跌倒检测算法.首先采用当前流行的全卷积神经网络（fully convolutional network）语义分割算法^[1]分割出图像中的人体,对于满足面积比例条件的情况,直接通过宽高比特征判断人体是否处于跌倒状态;否则,提出一种融合的CNN人体姿态判别模型,将人体区域分成Stand、Fall、Half-Lying三种情况分别进行检测,最后根据三者的分类结果判定图像中是否包含跌倒人体.实验结果显示,文中的算法在具有较高的识别准确率（91.32%）的同时,具有较低的误报率（1.66%）.     

概率生成模型变分推理方法综述

概率生成模型是知识表示的重要方法,在该模型上计算似然函数的概率推理问题一般是难解的.变分推理是重要的确定性近似推理方法,具有较快的收敛速度、坚实的理论基础.尤其随着大数据时代的到来,概率生成模型变分推理方法受到工业界和学术界的极大关注.综述了多种概率生成模型变分推理框架及最新进展,具体包括:首先综述了概率生成模型变分推理一般框架及基于变分推理的生成模型参数学习过程;然后对于条件共轭指数族分布,给出了具有解析优化式的变分推理框架及该框架下可扩展的随机化变分推理;进一步,对于一般概率分布,给出了基于随机梯度的黑盒变分推理框架,并简述了该框架下多种变分推理算法的具体实现;最后分析了结构化变分推理,通过不同方式丰富变分分布提高推理精度并改善近似推理一致性.此外,展望了概率生成模型变分推理的发展趋势.     

几个多面体网格剖分问题的NP难度证明

主要讨论了两类多面体网格剖分问题——网格表面单调剖分和地形多面体剖分.首先研究了判定一个多面体表面能否被剖分成k个单调片的问题,通过构造与SAT问题(satisfiability problem)相应的几何模型,证明出该判定问题是NP完全的,而与之对应的最优剖分问题是NP-hard的.然后将证明方法推广到地形多面体剖分的问题:将一个带洞多面体或者简单多面体剖分成最小数量的地形多面体,这两个问题都被证明是NP-hard的.     

基于参数辨识的药物代谢动力学的分析

药物代谢动力学是研究体内药量及其代谢物的时间变化,并用数学公式加以描述的一门学科.研究药物代谢动力学的最常用方法是"房室模型"(compartment model)理论.其中房室数目的确定、各房室的关系等是首先要解决的问题,该文通过对临床上取得的11例病例口服药物乙胺碘肤酮的实验数据,进行药物代谢动力学的参数辨识,从而进一步确定此药物的房室模型取三室模型更为合理.     

复杂条件下高斯混合模型的自适应背景更新

针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题,提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况,采取针对性更新策略,对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。其中,重点讨论了目标区域的背景更新问题,提出根据目标尺寸、运动速度和匹配次数等特征参数来调整目标区域的背景更新速率。仿真结果表明,该算法在保证了目标检测完整性的同时,提高了模型对背景变化的适应能力。     

基于分写增强字符向量和LSTM-CRF的朝鲜语自动分写方法

朝鲜语自动分写问题类似于中文分词问题,属于朝鲜语自然语言处理中的基本问题。首先,针对传统的朝鲜语自动分写方法中依赖人工特征的问题,该文提出一种朝鲜语分写增强字符向量训练模型KWSE,用于获取包含语义及分写倾向性信息的字符向量。其次,将朝鲜语分写增强字符向量与LSTM-CRF模型结合,完成朝鲜语自动分写任务。实验结果表明该方法的单词级分写F1值为92.86%,优于其他方法。     

基于变分域的主动形状模型标记点自动标定

针对主动形状模型(Active Shape Model,ASM)的标定问题,提出了变分域的概念,并且利用变分域实现主动形状模型的自动标定.算法首先通过对样本集变分映射以得到形状变化的幅度、频度和位置,然后在D-P曲线采样算法的基础上,根据变分域信息动态设定平均形状标记点的位置和密度分布,从而把样本集的变化信息作为先验知识引入到标定中,提高了标记点对样本集变化的描述能力.实验表明,该方法能够得到更合理的标记点分布和更准确的样本形状及变化描述,而且ASM形状模型更加紧致.     

基于ARM的便携式心血管无创检测系统

根据脉搏波信号和修正了的弹性腔分室网络模型,设计和开发了基于ARM的便携式心血管无创检测系统。介绍了传感器设计中温度补偿、信号调理、键盘以及电源管理等几个关键的问题。     

一种线性系统可重构控制分析方法

提出了一种线性系统在线或者离线的可重构控制分析方法,该方法基于功能目标模型,能够定性分析线性系统的可重构控制问题, 包括发生多个故障时是否具有可重构能力,采用哪些组件和何种控制方法,以及重构后系统是否能达到期望的控制目标等.首先定义了功能、目标、最小重构单元状态、可行集等概念,并基于这些概念建立系统功能目标模型.该模型由功能目标关系和各个目标的可行集组成. 总目标的可行集为系统顶层可行集,可重构控制方案的选择基于顶层可行集.应用本文方法,离线建立起控制系统的功能目标模型后, 可以在线或离线分析其多种故障模式下的可重构问题,还可以用于指导可重构性设计.最后,给出一个卫星控制系统可重构控制分析的例子.     

基于深度生成模型的煤矿运输皮带异物检测

为了能够精准地对煤矿皮带运输机上的异物进行检出, 提出了一种基于深度生成模型的皮带异物检测方法. 首先, 利用常规的变分自编码器(variational autoencoder, VAE)对图像进行重构, 根据原始图像与重构图像之间的重构误差对图像中是否存在异物进行检出. 然后, 为了解决变分自编码器所生成的重构图像通常较为模糊的问题, 引入了生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN), 对原始图像和重构图像进行判断, 获取更加清晰的重构图像, 以便提升异物检测精度. 最后, 将变分自编码器与生成式对抗网络进行结合, 设计一种适用于皮带异物检测的深度学习算法. 实验结果表明, 与基线方法对比, 本文方法在各评价指标上均有较好的效果.     

基于MPLS的IPTV QoS研究

MPLS(Multi-Protocol Label Switch)和服务质量(QoS)是与下一代网络相关的重要技术.作者首先介绍了QoS的两种模型:综合服务(IntServ)和区分服务(DiffServ)模型,然后描述了基于MPLS网络的DiffServ模型的实现.文中介绍了网络电视(IPTV)系统的组成和存在的问题,并提出了一个基于MPLS的QoS区分服务模型改进方案.     

基于二阶变分模型的图像去雾

基于暗原色先验理论的算法可以对不同场景下的雾天图像进行有效去雾,但是去雾后图像通常含有噪声且部分细节保持效果欠佳.二阶变分模型以二阶导数为正则项,可用于图像去噪,具有良好的边缘保持效果.文中首先通过暗原色先验方法估算出有雾图像大气光值与原始的透射率图,然后将非线性扩散模型运用到透射率图的求解中,再将其分别与二阶变分模型拉普拉斯变分模型、Hessian矩阵变分模型、总广义变分模型、总曲率变分模型结合,提出了4种二阶去雾模型(H-LV模型、H-HMV模型、H-TGV模型和H-TCV模型).为了提高计算效率,文中为4种模型设计了相应的交换方向乘子算法,通过引入辅助变量,使拉格朗日乘子不断更新迭代,直到能量方程收敛,输出去雾图像.最后采用LIVEImageDefogging图像数据库对所提模型和算法进行了实验验证.结果表明,所提图像去雾变分模型得到的图像边缘保持良好,并能抑制图像噪声.     

低地球轨道航天器表面计算仿真

现代战争中航天器发挥着越来越重要的作用,同时航天器表面带电造成的危害也越来越明显.利用航天器与等离子体相互作用系统软件SPIS,采用PIC粒子分室法模拟计算了低轨道航天器表面及周围等离子体电位分布,航天器表面电子、离子及二次电子电荷密度分布,总结了航天器表面充电特性规律.结果表明:由于等离子体温度低、浓度高,航天器表面带电的电位较低;航天器运动方向前方,等离子体电位较高,在航天器运动方向背侧,等离子体电位较低;航天器周围的等离子体环境受尾迹效应的影响显著.仿真结果为航天器表面带电问题研究及航天器表面带电防护技术提供了技术参考.     

基于一体化智能型多媒体课室设备的管理与维护

目前,国家不断加强学校的信息化教育,作为信息化教学的载体——多媒体课室也应运而生,而且规模越来越大,并且由普通多媒体课室转变成一体化智能型多媒体课室.文章结合一体化智能型多媒体课室的管理和维护中存在的问题,对一体化智能型多媒体课室的日常维护和管理进行了分析和总结.目的提高多媒体课室的使用效率,更好的为教学服务.     

基于模型的机组组合两阶段启发式算法

针对同时考虑机组爬坡速率约束和系统安全约束的机组组合问题,提出一个基于模型的两阶段启发式算法.第1阶段确定可行的机组启停状态,首先构造初始启停状态,并根据模型检验初始启停状态是否可行,如果不可行,则通过目标函数的线性近似和约束松弛构造问题的松弛模型,并将其用于可行化机组的启停状态;第2阶段利用经济分配模型确定机组的输出功率.基于118-母线电力系统的测试验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.     

基于T2VNN模型的阀冷系统进阀温度预测

预测进阀温度的变化趋势对阀冷系统中设备运行的安全可靠性具有重要的参考价值. 针对传统方法特征提取困难、预测精度低等问题, 提出了一种用于预测进阀温度的T2VNN (Time2Vec neural network)模型, 该模型首先通过时间序列表示学习方法Time2Vec对进阀温度进行特征提取, 然后结合TCN和双向LSTM的优势, 并且使用分位数回归来实现概率预测. 最后设计了不同时间步和分位数在多个典型模型上的对比实验, 实验结果验证了T2VNN模型具有更高的预测性能, 并且通过消融实验证明了模型中各个组成部分的有效性.     

腔室清洗的单臂组合设备初始暂态调度

为了提升腔室洁净度,晶圆厂需对组合设备腔室进行清洗操作,从而提高晶圆的加工质量.考虑腔室清洗时间和晶圆驻留时间的约束条件下,本文研究了单臂组合设备的初始暂态调度问题.首先,提出了机械手的初始暂态活动规则,并对机械手活动序列进行描述,实现了系统的初始暂态可调度性;其次,对机械手在初始暂态和稳态的活动时间进行了建模;然后,根据系统的时间特性,建立了初始暂态调度的线性规划模型;最后,通过实例验证了该方法的有效性.与已有的虚拟晶圆方法相比,该调度方法能有效减少初始暂态的完工时间,提高了组合设备的晶圆生产效率.     

一种基于簇头选择模型的无线传感器网络分簇算法

针对分层结构的无线传感器网络,本文提出了一种分簇算法.节点通过簇头选择模型来决定自己是否被选为簇头.簇头选择模型由节点度(ND)和剩余能量(RE)共同决定.从而提高了网络体系结构的稳定性,减少计算和通信开销.所述分簇算法不仅优化了簇头选择,还均衡整个网络节点的能量消耗,进而延长网络的生命周期.最后通过理论分析和仿真进一步验证该分簇算法的性能.