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1.
磁感应断层成像作为一种新的检测成像技术,在脑出血等疾病的临床诊断和连续检测中具有重要的应用价值。 磁感应
断层成像系统由激励线圈和检测线圈两种线圈组成,其中激励线圈只有一个,而检测线圈在以往的研究中多达十几个甚至几十
个。 由于空间限制以及线圈之间的相互干扰,如何在不损失成像准确度的情况下最大程度减少线圈的个数具有重要的研究意
义。 针对此问题,本文提出了仅使用 5 个检测线圈,分别检测两个相互垂直方向磁场信息的双向检测成像方法。 进行了含有半
径为 15 mm 的单个异质体和半径分别为 7 和 15 mm 的两个异质体的复杂头部模型仿真实验和异质体检测的仿体实验,结果均
表明双向检测成像方式不仅可以抵消检测线圈个数减少带来的影响,而且具有更高的抗噪性能和成像准确度,从而为推动 MIT
的实际应用奠定了技术基础。 相似文献
2.
为了提高高温构件的热疲劳性能、减少表面裂纹,研究激光冲击对ZCuAl10Fe3Mn2合金硬度、表面形貌、残余应力和热疲劳性能的影响。采用扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS)分析合金的显微组织和裂纹形貌。结果表明:在4 J脉冲能量下,激光冲击能显著改善合金的热疲劳性能。在热应力和交变应力的作用下,试样缺口附近组织氧化而变得疏松多孔,促使萌生多条微裂纹。其中,竖直方向的微裂纹变为主裂纹,主要以裂尖前沿空洞连体的形式扩展;其他方向的微裂纹沿晶界生长而发生组织脱落现象。 相似文献
3.
针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。 相似文献
4.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
5.
目前的行人重识别(Re-ID)研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况。为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力(SEA)防止模型过拟合;使用特征稀疏表示(FSR)机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。 相似文献
6.
建造于20世纪的老旧房屋拆除垃圾往往含有大量的红砖块。红砖的各项性能与废混凝土有较大区别,但目前建筑固废处理工艺不能较好地分离红砖骨料。为高效合理利用含有大量红砖的再生砖混骨料,对强度等级分别为C25、C30和C35的3根天然骨料混凝土梁和3根再生砖混骨料混凝土梁进行受弯性能试验研究,分析再生砖混骨料混凝土梁相比于同强度的天然骨料混凝土梁在受力过程、破坏特征、变形能力与承载力等方面的差异。试验结果表明:再生砖混骨料混凝土梁在加载至破坏过程中,具有同天然骨料混凝土梁相似的受力阶段,且同样符合平截面假定。但相比同强度的天然骨料混凝土梁,再生砖混骨料混凝土梁极限承载能力略小,在加载过程中梁表面裂缝更易产生与发展,刚度下降更显著,变形更大,且从屈服到破坏产生的变形较小,延性较差。 相似文献
7.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。 相似文献
8.
针对标签印刷生产过程中存在的多品种、小批量、客户定制化程度高、部分生产工序存在不确定性等问题建立了以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型,提出了一种改进遗传算法(GA)。首先,在标准遗传算法的基础上采用整数编码;然后,在选择操作阶段采用轮盘赌法,并通过引入精英解保留策略以确保算法收敛性;最后,提出动态自适应交叉和变异概率,从而保证算法在前期进行较大范围寻优,以避免早熟,而后期尽快收敛,以保证前期获得的优良个体不被破坏。为了验证所提改进遗传算法的可行性,首先采用Ft06基准算例把所提算法与标准遗传算法(GA)进行比较,结果显示改进遗传算法的最优解(55 s)优于标准遗传算法的最优解(56 s),且改进遗传算法的迭代次数明显优于标准遗传算法;然后通过柔性作业车间调度问题(FJSP)的8×8、10×10和15×10标准算例进一步验证了算法的稳定性和寻优性能,在3个标准测试算例上改进遗传算法均在较短时间内取得了最优解;最后,将该算法用于求解标签印刷车间的排产问题时,使得加工效率比原来提高了50.3%。因此,提出的改进遗传算法可以有效应用于求解标签印刷车间的排产问题。 相似文献
9.
针对多标记学习中特征噪声和标记噪声经常共同出现的问题,提出了一种图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型(GNTML)。该模型通过组稀疏约束桥接增强的标记,从而同时容忍特征噪声和标记噪声。模型的关键之处在于标记增强矩阵的学习。为了在混合噪声场景下学习到合理的标记增强矩阵,首先通过引入图趋势过滤(GTF)机制来容忍含噪示例特征与标记之间关联的不一致性,从而减轻特征噪声对标记增强矩阵学习的影响;然后通过引入组稀疏约束的标记保真惩罚来减轻标记噪声对标记增强矩阵学习的影响,同时引入标记关联矩阵的稀疏约束来刻画标记之间的局部关联特性,使得样本标记能够在相似样本之间得到更好的传播;最后在7个真实多标记数据集上进行5个不同评价指标下的实验。实验结果表明,提出的模型在66.67%的情况下取得最优值或次优值,优于其他5个多标记学习算法,能有效地提高多标记学习的鲁棒性。 相似文献
10.
裂纹群对隧道围岩的动力学特性影响机制复杂程度远大于单裂纹缺陷。为了研究裂纹群对隧道围岩破坏行为的影响机制,采用PMMA制备含倒U型孔洞裂纹模型试样模拟含裂纹缺陷围岩工况,利用落锤冲击试验机进行动态加载,分析遭受冲击载荷作用下裂纹群在围岩内的损伤演化规律,随后采用有限差分法软件进行数值分析,对比论证试验结果的科学性,及分析在冲击载荷作用下裂纹群对围岩应力状态的影响,结果表明:(1)裂纹群对裂纹的扩展速度有显著地促进作用,多裂纹试件的裂纹扩展速度是单裂纹试件的1.277倍,且多裂纹试件的裂纹起裂时间明显缩短;(2)相对于单裂纹缺陷试件而言,多裂纹试件的动态断裂韧度明显降低,为单裂纹的58.72%;(3)多裂纹试件内I/II复合裂纹的起裂明显易于纯I型裂纹,且动态断裂韧度与II型动态应力强度因子有很大关系。 相似文献