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为解决颈椎健康评分及数据标注困难的问题,提出一种基于多值输入多示例学习的颈椎健康状态在线评分算法,仅需在训练阶段对颈椎运动数据长时序列的简单评分标注,即可估计颈椎短时状态的健康评分.首先将多值输入的多示例学习模型划分为多个二值输入的子分类器并分别进行训练,然后使用高斯模型将各个子分类器训练得到的示例分值融合,最后以一种新的包得分机制计算包的分值并完成颈椎健康状态的实时评分.通过包的分值预测准确率计算、示例可视化显示与分析、包得分曲线显示与分析和实时分值评分分析这些定性和定量实验,说明了该算法评估用户颈椎健康的有效性. 相似文献
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采用钨极氩弧焊和手工电弧焊焊接316L/X65双金属复合管。利用光学显微镜、能谱仪、扫描电镜、力学性能测试及电化学测试等分析手段研究了复合管焊接接头的微观结构、化学成分、力学性能及电化学腐蚀性能。结果表明,过渡层焊缝的化学成分受到稀释较小,过渡层熔合线附近出现了元素迁移,不锈钢层焊缝与母材的化学成分基本一致;扩散层为类马氏体+残留奥氏体,过渡层和不锈钢层焊缝均为奥氏体+少量铁素体;在试验参数下,焊接接头各项力学性能优良、无缺陷;覆层焊缝与母材的电化学腐蚀性能相差极小。 相似文献
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