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1.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
2.
提出适用于装配式大跨度组合框架结构的钢管混凝土柱-混合梁节点. 为了研究节点的抗震性能及受力机理,对2个足尺中柱节点试件进行低周往复加载试验. 2个试件分别采用混合梁端型钢翼缘削弱式(RBS)节点以及梁端普通型钢节点. 对2个节点的破坏形态、耗能能力、承载能力、延性以及混合梁的应变分布规律进行对比分析. 试验结果表明,对梁端型钢翼缘的削弱处理可以有效促进试件在翼缘削弱区形成塑性铰,避免梁端焊缝的脆性破坏. 相比型钢未经处理的节点,翼缘削弱节点展现出更好的延性和耗能能力;梁底附加钢筋屈服后的黏结滑移会影响节点的耗能能力,在锚固长度满足规范要求的前提下,应适当增加其配筋率,以防止过早出现附加钢筋屈服后的黏结滑移. 相似文献
3.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
4.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。 相似文献
5.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
6.
7.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献
8.
探讨了13X分子筛对不同初始pH的Pb(Ⅱ)溶液中Pb(Ⅱ)的吸附量、吸附速率及吸附机理,以及分子筛的碱性对溶液pH的改变。结果表明,1 g/L的13X分子筛的碱性为10^-5mol/g,Pb(Ⅱ)溶液pH为3.0~9.0时,分子筛自身的碱性会使反应溶液pH升高。当Pb(Ⅱ)溶液pH由3.0升高至12.0时,分子筛对Pb(Ⅱ)的去除率由65.1%增大至99.7%。Pb(Ⅱ)溶液pH为5.0~7.0时,13X分子筛对Pb(Ⅱ)的吸附符合拟二级动力学方程,吸附速率k_2由1.72 g/(mmol·min)增大至2.85 g/(mmol·min),而当pH达到Pb(Ⅱ)开始形成沉淀时(pH>7.0),吸附速率显著降低。13X分子筛对Pb(Ⅱ)的去除机理主要为离子交换,当溶液内开始出现Pb(Ⅱ)的沉淀时,离子交换量降低,pH=10时,离子交换量仅占总去除量的30.2%。反应过程中由于13X分子筛自身的碱性和Pb(Ⅱ)易形成羟和配离子的特性,反应体系pH会在pH<7.0形成酸性缓冲区域和8.0~10.0范围内形成碱性缓冲区域。 相似文献
9.
Pyjamask是美国国家技术标准研究院征选后量子时代轻量级密码算法中进入第二轮的候选分组密码,对其抵抗现在流行的不可能差分分析分析为未来在实际系统中使用起到重要的作用.提出一些2.5轮不可能差分链并分析它们的结构特点和攻击效率,在一些最有效的不可能差分链的前后各接1轮和半轮,形成4轮Py-jamask多重不可能差分攻击路径.攻击结果表明Pyjamask的行混淆运算扩散性比较强,能较好地抵抗不可能差分分析,此结果是对Pyjamask安全性分析的一个重要补充. 相似文献
10.
研究分析18个黍稷(Panicum miliaceum L.)品种的籽粒含油量和脂肪酸组成。结果表明,黍稷籽粒含油量为2.54%~4.00%,均值3.71%。黍稷籽粒中主要脂肪酸为亚油酸(18:2n6)、油酸(18:1n9)和棕榈酸(16:0),含量区间分别为0.075~5.19、0.150~3.02和0.897~1.81 g/100 g,并含有棕榈油酸、硬脂酸、亚麻酸、花生四烯酸、二十二烷酸和二十四烷酸。不饱和脂肪酸(UFA)占总油脂的82.1%~ 94.6%。相关性分析和主成分分析的结果表明,10种脂肪酸含量存在显著的相关性。聚类分析表明,脂肪酸组成在黍稷品种间的差异显著。 相似文献