基于高级Petri网的住院医师培训工作流建模与分析

为了实现住院医师培训系统协调并发运行、工作流程顺畅无误运转,提出一种基于着色高级Petri网与跨组织Petri网技术相结合的综合建模方法.针对跨组织模型结构,通过分级验证法验证模型性能,即采用不变量验证法验证组织内活性,采用归约可达图法验证组织间关联关系的可达性.利用不变量法和归约可达图验证法可确保组织内部和组织间无死锁,采用着色跨组织方法构建的模型适应于住院医师培训系统多角色和并发性的特点,提高了系统的实用性和高效性.     

海外电站运维项目610 MW汽轮机直轴方案分析

通过对汽轮机大轴弯曲和直轴方法机理的研究和理解，找到不同停机状态下可减少已弯曲转子弯曲程度的最佳停盘车位置，对于汽轮机转子可以达到一定的直轴效果，为机组能够顺利启动提供了保障。     

基于双路特征的宫颈细胞核分割

宫颈细胞核的分割问题研究对宫颈癌筛查诊断具有重要意义，但受边缘模糊及存在干扰物影响给分割任务带来了巨大挑战。针对此问题提出一种基于DeepLabV3+网络的细胞核分割方法，首先充分利用主干网络的输出进行多尺度特征融合，并引入注意力机制，构建了细胞团分割模型，以减少背景中干扰物对细胞核分割的影响；基于此设计了融合Transformer与ResNet50的双路特征提取模块，兼顾模型对全局信息的获取及低层上下文特征的敏感度，提高了模型对细胞核与干扰信息的辨别能力。实验结果表明，算法在宫颈细胞核的分割任务中取得了良好的分割效果，均交并比为0.832 9,较DeepLabV3+模型提高了2.33%,且与其他方法相比获得了更优的性能指标。     

基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法

针对迭代量化哈希算法未考虑高维图像描述符中呈现出的自然矩阵结构,当视觉描述符由高维特征向量表示并且分配长二进制码时,投影矩阵需要昂贵的空间和时间复杂度的问题,提出一种基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法。该方法使用紧凑的双线性投影而不是单个大型投影矩阵将高维数据映射到两个较小的投影矩阵中;然后使用迭代量化的方法最小化量化误差并生成有效的哈希码。在CIFAR-10和Caltech256两个数据集上进行实验,实现了与最先进的8种哈希方法相媲美的性能,同时具有更快的线性扫描时间和更小的内存占用量。结果表明,该方法可以减轻数据的高维性带来的影响,从而提高ITQ的性能,可广泛服务于高维数据长编码位的哈希图像检索应用。     

基于Kinect的运动训练辅助系统

针对当下人们自主运动训练时出现的动作不标准且无人监督指导的问题，设计一种基于Kinect传感器的运动训练辅助系统。利用Kinect捕捉人体的关节点坐标提取特征，采用动态时间规整算法实现运动动作的识别，将模板动作与实时动作进行匹配，根据匹配的程度给予评价。实验结果表明该系统对于运动动作的平均正确识别率达到91.25%，正确评价率达到95.9%，能及时有效地反馈评价，起到一定运动训练辅助作用。     

Twido PLC和ModBus TCP在水冷站控制系统中的应用

工业制冷已成为冶金工业生产的重要组成部分,对其实施自动化控制,为工业生产提供安全可靠的保证具有重要意义。介绍水冷站系统的配置,阐述以施耐德Twido控制器为核心的控制系统的组成和通信网络的实现。针对由多个控制部分组成的工业制冷系统,本系统采用ModBus TCP网络,将各系统连接起来,实现系统的分布式控制、集中式管理。控制器的逻辑顺序控制和上位机的组态王监控软件的使用,不仅提高系统的自动化水平,而且确保良好的可操作性和安全可靠性。实践证明,控制系统的成功应用,有效降低设备故障率,延长设备的使用寿命,并显著减轻工作人员的劳动强度。     

医疗诊断专家系统的研究进展

专家系统是人工智能领域的重要分支，医疗诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具，本文从医疗诊断专家系统中的知识表示，推理机制等理论知识和实践研究两方面，对其研究现状进行了回顾。     

基于图象内容的颅骨缺如自动分析研究

基于图象内容的自动分析是当今医学影像领域的研究热点 ,分析颅骨 CT图象是否缺如能为医生的诊断提供帮助 .为此 ,提出了一套新的实用方法 ,该方法首先采用基于 k-均值聚类动态选取种子像素和生长准则的区域增长法精确地将颅骨从图象中自动分割出来 ,然后利用边界跟踪法找出分割出的区域边界 ,分析其形状 ,以圆形度作为描述参数 ,最后利用熵函数推导出计算机自动诊断颅骨缺如的规则 .实验证明 ,该方法通过对图象内容的分析 ,对于未参加训练的 10 0例 ,从第 3脑室下部层面到大脑皮质上部层面 ,颅脑图象缺如现象的诊断识别率达到了10 0 % .该研究为颅脑图象的自动诊断奠定了基础     

基于模糊C均值聚类和统计特性的医学图象检索

本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征向量.分割后的各子图象和均方差特征描述了原图象的灰度分布情况,二值化后的7个不变矩和7个纹理特征描述了图象的形状和纹理信息.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图象检索中,在查全率和查准率上都优于实验中其他两种方法.     

基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究

提出了用BP神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层的设计,隐层结点数的选取等问题,对由10人,每人3幅图像组成的人脸图像数据库做识别实验,结果表明,BP具有很强的自适应性,对有噪声、残缺和戴眼镜的图像识别效果较好。