基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

基于长短期记忆神经网络的每日股票价格预测

股票价格预测一直是人们关注的焦点之一。针对每日股票预测存在的问题,本文提出一种基于长短期记忆神经网络的方法来预测每日股票的最高价与最低价,通过使用Python编程语言构建长短期记忆神经网络模型,并对2000—2020年上海证券、深圳证券的股票数据进行预测。实验结果表明,采用长短期记忆神经网络能够很好地拟合每日股价的波动趋势,具有较高的准确率。     

水平一阶导数在航磁圈定断裂中的应用

对于区域磁场任意水平方向求一阶导数,相当于这个方向两侧边缘磁性体产生的磁异常,因此可以突出垂直于这个方向上的磁异常,使沿垂直此方向展布的断裂有明显的反映.该文对该方法进行了理论模型的分析研究,并通过实例证明了该方法在增强断裂磁场特征及准确划定断裂位置方面具有明显的效果.     

圆柱型活性蓄冷器换热性能的试验研究

基于磁热效应原理,采用颗粒Gd作为磁工质,水为换热流体,并结合活性蓄冷器的换热特点对往复式室温磁制冷系统的换热性能进行试验分析。试验工况包括:在室温18℃下,基于不同磁场移动速度(40,70,100,130和160 mm/s),研究不同"冷热吹"时间(500,600,700,800和900 ms)对圆柱型活性蓄冷器的换热性能的影响。测量了在不同工况条件下蓄冷器冷热端温度的变化,分析了圆柱型活性蓄冷器换热性能系数。研究表明,当磁场移动速度为160 mm/s时,"冷热吹"时间700ms所对应的冷端最低温度可达到5.2℃,且对应的活性蓄冷器的换热性能系数最大,趋近于0.55。     

采煤机智能化控制技术优化

本文介绍了一种鸡西MG300/730BWD型采煤机的主控系统改造的方法,该方法将采煤机机载惯导系统、智能互感单元、温度检测单元、智能传感器检测单元及智能遥控接收器采集的数据通过CAN总线,传输至主控模块,并通过机载无线WiFi将CAN总线数据及机载视频数据传输至采煤机集控中心,经集控中心的采煤机记忆割煤软件、视频监控系统与操作人员协调配合完成采煤机智能化控制。     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。