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针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于叠加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的叠加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习。基于深度神经网络对信号进行分类,同时利用监督式自主学习微调方法对神经网络权重进行适时调整,从而保证信号分类的精度和质量。利用三个机构的经典数据库对该方法进行实验研究,并与目前两种最新的方法进行对比。实验结果证明,该方法在专家标记样本较少的情况下,仍能明显提高心电图数据分类的准确率,同时加快训练时的收敛速度。 相似文献
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《微型机与应用》2022,(1):30-36
域名系统(Domain Name System,DNS)作为管理网络空间资源名称与IP对应关系的网络基础设施,在提供广泛的域名解析服务的同时,也存在性能和安全隐患。针对传统DNS系统的中心化树状层次结构引起的对根域名服务器的严重依赖以及可能导致的系统脆弱性,设计了一种去中心化的域名服务本地模型,通过在去中心化互联模型中整合多源数据,重构域名信息解析优先级记录和相应存活时间,以保证域名数据的唯一性及高优先级;同时基于本地数据记录重构模型实现域名解析的快速响应,形成本地DNS数据记录重构模型和域名解析服务模型,实现快速、准确、可靠的域名解析服务。 相似文献
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乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率. 相似文献
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在施工区养护方案的选择时,就要对施工方案进行经济分析,事故发生对社会的影响程度的量化一直是一个关键问题,本文在考虑的交通管理措施和事故发生概率等因素的影响下,给出了一种施工区事故费用新度量方法,并分析了美国的实践标准,结合某地区的实际事故发生情况进行了计算,说明模型是可行的。 相似文献
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在分析电潜柱塞泵工作原理的基础上,结合柱塞式抽油泵的结构,建立了机组运行的理论示功图,对其进行了深入分析。以功率信号作为故障信息,提出一种基于间接示功图测量的电潜柱塞泵故障诊断方法,并描述了小波去噪方法绘制实测示功图的主要过程。针对机组典型故障,在室内模拟平台和现场油井上对该方法的准确性进行了验证实验与分析。测试结果表明:故障诊断效果较好。 相似文献
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