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1.
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. 相似文献
2.
3.
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。 相似文献
5.
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%。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
8.
对绝缘栅双极型晶体管进行参数预测可以有效地避免因其失效带来的经济损失和安全问题。对绝缘栅双极型晶体管参数进行分析,设计了一个基于LSTM网络的绝缘栅双极型晶体管参数预测SoC硬件系统。该系统使用ARM处理器作为总控制器,控制各个子模块的调用和数据的传输, FPGA内通过对矩阵向量内积算法进行优化提高LSTM网络内部的数据运算速度,并且采用多项式近似的方法降低了激活函数所占用的资源。实验结果表明,系统的预测平均准确率为92.6%,计算速度相比于CPU快了3.74倍,同时具有低功耗的特点。 相似文献
9.
提出一种基于管道状态数据的分析方法,可得到管道劣化趋势,有助于预防管道劣化引起的泄漏。具体方法是通过融合主观专家经验层次分析法和客观大数据分析熵权法的优点,定量地构建一回路管道的改进马氏距离健康度模型,进而应用融合卷积神经网络和长短期记忆神经网络的组合预测模型,对一回路管道未来的劣化泄漏情况做出趋势分析和预判。仿真结果表明,构建的健康度模型能够较好的反映出一回路管道的真实健康状态;组合 预测模型可以有效地预测一回路管道劣化泄漏的趋势,为保障设备的安全稳定运行提供 参考。 相似文献
10.
“共欢新故岁,迎送一宵中。”春节凝结着赓续相传的文化基因,承载着最温暖的情感记忆。在传统文化里,春节本身就是一个连接家与国的时间节点,人们在辞旧迎新之中守护共同记忆和共同价值。 相似文献