基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类

心律不齐早期的检测和分类有十分重要的价值.然而,由于心律不齐特征不够明显、不同人体心电信号存在较大的差异性等问题,心律不齐分类技术在现实中的应用存在很大困难.针对上述问题,提出了一种基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类方法.首先,对心电信号进行马尔可夫变迁场变换将其变为二维图像;然后,迁移二维卷积神经网络训练得到普通模型;最后,使用半监督训练的方法得到特定模型,使用得到的特定模型对特定病人的心电信号进行分类.该方法从二维图像中提取更高层次的特征来提高分类性能,并有效地克服不同人体心电信号之间的差异性,增强了模型的泛化能力.遵循美国医疗器械促进协会标准,使用麻省理工学院和波士顿贝丝以色列医院心律不齐数据库中的数据,完成了心律不齐五分类,总准确率达到了97.9％,提升了心律不齐分类技术的现实应用价值.     

2020年水泥行业经济运行形势分析

2020年,面对国际形势复杂、国内市场需求结构调整,特别是年初新冠肺炎疫情的重大冲击,在党中央、国务院英明决策和正确领导下,水泥行业攻坚克难、积极应对,实现了疫情防控和复工复产的统筹推进,从二季度开始行业经济运行形势稳定恢复,全年经济运行实现总体稳定,产品生产略有增长,主要经济效益指标保持稳健。     

建筑工程技术的经济预测及决策探究

现如今,随着人们生活水平的逐渐提升,对建筑类型、结构、外观及质量等条件的要求越来越高.而建筑工程本身具有周期长、技术类型丰富及施工复杂的特点,除考虑质量因素外,还需对其施工技术成本进行明确的预测和决策及核算,一方面要保障成本在预算范围之内,保质保量地完成施工计划;另一方面通过有效的经济预测和决策,也有利于强化技术优势,进而为提升建筑工程的建设水平提供坚实可靠的保障.主要研究建筑工程技术经济预测和决策的意义与方法.     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。     

具有自动装卸搬运机器人的制造单元建模与分析

针对具有自动装卸搬运机器人的制造单元，着重考虑其双重资源约束的特点，提出了该系统的有限缓冲开排队网的建模方法。根据工件的加工、装卸与搬运等工艺流程，定义该系统的排队网模型的各种状态，基于连续时间马尔可夫链，采用精确解法对该模型进行分析求解，获得系统一系列的稳态性能指标。为了验证排队网建模方法的有效性，建立其对应的仿真模型，分别采用排队网模型的数值计算与仿真模型的仿真统计2种方法求出系统的性能指标进行对比，并基于排队网模型对该制造单元的系统性能进行分析，为该类制造单元的资源配置优化和设施布局优化等问题提供重要的理论支撑。