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死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库,从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3%。 相似文献
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针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断. 相似文献
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由中国自动化学会电气自动化专业委员会(CAAEA)和中国电工技术学会电控系统与装置专业委员会(CESCS)联合中国电器工业协会变频器分会共同举办电气传动高峰论坛暨第二十届全国电气自动化与电控系统学术年会将于2021年8月在合肥召开。会议将通过大会报告、分会场报告、专家论坛等形式对电气自动化与电控系统相关领域的新理论、可再生能源发电技术、电动汽车电源技术、机器人技术、产业发展需求及趋势等进行深入交流与研讨。会议期间将对第二届"陈伯时马小亮奖"优秀论文颁发证书及奖金。 相似文献
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为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。 相似文献
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雷楠南 《安徽电子信息职业技术学院学报》2018,17(6):13-18
研究了FANUCβi系列伺服驱动器硬件连接方法,重点分析了伺服驱动器上电的过程。依据伺服上电过程,介绍了伺服驱动器上电常见故障,并制定了故障排除的流程。最后,列举了FANUCβi系列伺服驱动器常见故障报警及排除方法。 相似文献
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