时标上二阶周期边值问题解的存在性

研究了时标上二阶周期边值问题极值解的存在性。利用直接分析法得到了一个比较性结果,应用此结果和单调迭代技术得到周期边值问题存在极大解和极小解的充分条件。特别地,所得结果推广了一些已有的结论。     

VM600型TSI装置在阳城电厂的应用

本文介绍了Vibro-Meter公司的MMS系列和VM600系列TSI系统,阐述了MMS系列存在的问题和升级的必要性,从硬件、软件等方面简述了阳城电厂MMS系列TSI系统升级为VM600系列的方法、注意事项以及存在的问题和相关解决方法。     

火电厂凝结水泵变频改造中的常见问题

目前多数火电厂都采用“一拖二”方案对凝结水泵进行变频改造,它在提高电厂经济性的同时也给凝结水系统的控制及操作提出了新要求.对凝结水泵变频改造的设计、维护、操作的常见问题进行了分析,提出了解决办法,对凝结水泵变频改造有一定的借鉴作用.     

用于低剂量CT降噪的伪影感知生成对抗网络

近年来,生成对抗网络（GAN）用于低剂量CT（LDCT）伪影抑制表现出一定性能优势,已成为该领域新的研究热点。由于伪影分布不规律且与正常组织位置息息相关,现有GAN网络的降噪性能受限。针对上述问题,提出了一种基于伪影感知GAN的LDCT降噪算法。首先,设计了伪影方向感知生成器,该生成器在U型残差编解码结构的基础上增加了伪影方向感知子模块（ADSS）,从而提高生成器对伪影方向特征的敏感度;其次,设计了注意力判别器（AttD）来提高对噪声伪影的鉴别能力;最后,设计了与网络功能相对应的损失函数,通过多种损失函数协同作用来提高网络的降噪性能。实验结果表明,与高频敏感GAN（HFSGAN）相比,该降噪算法的平均峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了4.9%和2.8%,伪影抑制效果良好。     

基于片相似性和最大似然期望最大化的低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层成像(CT)重建的图像产生严重退化的问题,提出一种基于片相似性各项异性扩散和最大似然期望最大化(MLEM)的低剂量CT重建算法.首先,采用基本的MLEM算法对低剂量投影数据进行重建;然后,由于片相似性在降噪的同时,也能较好地保持图像的边缘和细节信息的特点,对重建后的图像使用基于非局部理论思想的片相似性降噪方法处理;最后,由于低剂量投影数据还存在脉冲噪声点,使用中值滤波对图像进行处理.采用Sheep-Logan体模作为实验模型进行低剂量CT图像重建的仿真,与BI-MART、BI-MLEM、基于方差的ELEM和基于结构相似性的MLEM算法进行了对比.实验结果表明,所提算法的信噪比(SNR)高达10.216 308 dB,与对比算法相比,视觉效果更优,且有更小的归一化均方误差(NMSE)、均方绝对误差(MAE)和归一化均方距离(NMSD).所提算法重建出来的图像能在光滑去噪的同时有效地保持图像的细节和边缘信息,既能有效地保持弱梯度和纹理,又不存在各项异性扩散存在的明显阶梯效应.     

基于偏微分方程的低剂量CT投影降噪算法

低剂量CT图像由于采用了较低的X射线放射剂量,大大降低了辐射对人体的危害,但由此带来的问题是投影数据受噪声污染严重,从而导致了重建图像质量的降低。针对上述问题,在基于偏微分方程的基础上,提出一种改进的投影域降噪算法。该算法在各向异性扩散方程的基础上,利用局部熵可以有效地反映图像局部特征的特点,来控制扩散的程度。实验结果表明,新的算法在提高重建图像信噪比的同时更好地保持了图像的细节和边缘信息。     

基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树模型

现有树解码器仅适合求解单变量问题而求解多元问题的效果欠佳,而大多数数学求解器对真值表达式的错误选择导致训练出现学习偏差。针对上述问题,提出基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树（GET）模型。首先,通过图编码器学习文本语义;其次,从方程树的底层开始逐层迭代地聚合数量和未知变量以得到子表达式;最后,结合输出表达式的最长前缀动态地选择真值表达式以实现偏差最小化。实验结果表明,所提模型在Math23K数据集上的精度达到83.10%,相较于图到树（Graph2Tree）模型提升了5.70个百分点。可见,所提模型适用于复杂多元数学问题的求解,并能降低学习偏差对实验结果的影响。     

基于变指数各向异性扩散和非局部的最大似然期望最大低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种模型的变指数,以及代替梯度检测边缘和细节的相似度函数运用到传统各向异性扩散中,从而达到所期望的效果。该算法在每次迭代中首先采用基本的MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建; 然后利用基于非局部的相似性测度以及变指数和模糊数学的理论对各向异性扩散的扩散函数进行改进,用改进后的各向异性扩散对重建图像进行降噪;最后使用中值滤波对图像进行处理从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,所提出算法的均方绝对误差、归一化均方距离均比有序子集惩罚最小二乘(OS-PLS)、有序子集惩罚最大似然一步迟疑(OS-PML-OSL)、基于传统P-M、基于方差的算法小,获得了高达10.52的信噪比。该算法重建出的图像可以在有效消除噪声的同时较好地保持图像的边缘和细节信息。     

基于生成对抗网络和噪声水平估计的低剂量CT图像降噪方法

生成对抗网络(GAN)用于低剂量CT(LDCT)图像降噪具有一定的性能优势,成为近年CT图像降噪领域新的研究热点。不同剂量的LDCT图像中噪声和伪影分布的强度发生变化时,GAN网络降噪性能不稳定,网络泛化能力较差。为了克服这一缺陷,该文首先设计了一个编解码结构的噪声水平估计子网,用于生成不同剂量LDCT图像对应的噪声图,并用原始输入图像与之相减来初步抑制噪声;其次,在主干降噪网络中,采用GAN框架,并将生成器设计为多路编码的U-Net结构,通过博弈对抗实现网络结构优化,进一步抑制CT图像噪声;最后,设计了多种损失函数来约束不同功能模块的参数优化,进一步保障了LDCT图像降噪网络的性能。实验结果表明,与目前流行算法相比,所提出的降噪网络能够在保留LDCT图像原有重要信息的基础上,取得较好的降噪效果。     

时标积分边界条件脉冲动力方程解的存在性

在利用巴拿赫压缩不动点定理得到线性脉冲初值问题存在唯一解的基础上,考虑时标上一阶拥有积分边界条件的脉冲动力方程,通过上下解方法结合单调迭代技术得到所考虑问题存在两个单调并且一致收敛的序列,从而得到耦合极值解(极值解)及唯一解存在的充分条件.研究结果包括了初值问题,所得结果推广并丰富了已有文献的结论,并举例说明了该结论的...