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数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合;交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
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基于GA_ELM混合模型的急性心肌梗死定位算法研究_张行进

针对心肌梗死疾病的快速准确定位,提出一种结合基因算法和极限学习机(GA-ELM)的新定位算法。对多导联心电图(electrocardiogram, ECG)进行去噪预处理;分别定位出每个R波峰的位置,并将心电信号分割成相互独立的心搏序列,作为混合模型的输入;采用(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)心肌梗死数据库验证所提算法的有效性。利用十折交叉验证法评测算法定位的精度,实验结果表明,GA-ELM混合模型对心肌梗死定位的准确率达到98.42%,性能优于其他文献的算法,对医护工作者确定心肌梗死部位具有重要的临床意义。

  • 2021-06-17
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案;总结LDA和狄利克雷多项混合模型(Dirichlet Multinomial Mixture,DMM)在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究;对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

  • 2021-06-17
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基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法_赖永炫

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM,算法采用时空组件、属性组件和融合组件预测公交车辆从起点站到终点站的总时长.其中,利用时空组件学习事物的时间依赖性与空间相关性.利用属性组件学习事物外部因素的影响.利用融合组件融合时空组件与属性组件的输出,预测最终结果.实验结果表明,STPM能够很好地结合卷积神经网络与循环神经网络模型的优势,学习关键的时间特征与空间特征,在公交到站时间预测的误差百分比和准确率上的表现均优于已有的预测方法.

  • 2021-06-16
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基于PID预测控制的机炉协调控制系统_姚薇

机炉协调控制系统的热力过程控制是典型的多变量系统.本文提出一种在多变量条件下,结合PID和模型预测控制相融合的控制策略——MIMOPID-MAC.根据Lyapunov稳定性理论,此算法对于闭环控制系统具有稳定性.燃气锅炉的模拟实验证明了该控制策略具有较小的稳态误差、较短的上升时间、较小的超调,保证每个控制变量跟踪设定值快且平滑,对于外部干扰和模型不确定时具有很好的适应性和鲁棒性.在一定程度上摆脱了PID调节时间较长,MAC稳态误差较大的问题.

  • 2021-06-16
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改进Faster_R_CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法_朱宗洪

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.

  • 2021-06-16
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准共形映射的三维模型变形算法_况立群

为了解决在三维曲面之间直接变形艰难、局部区域失真较大、对细节丰富或骨架不明显的模型变形效果差的问题,提出一种基于准共形映射的三维模型变形算法。首先,采用准共形映射将三维模型参数化到二维平面圆盘;其次,基于准共形迭代算法计算2个二维平面圆盘之间的映射,构建变形后的二维模型;最后,采用模型恢复算法从变形后的二维模型还原出三维模型,从而得到具有不同外观的三维模型。实验选取了2个公开数据集中的三维模型进行变形操作,并与基于拉普拉斯的微分坐标变形算法进行了对比。结果表明,该方法可以便捷地对模型进行平移、旋转和拉伸等操作,很好地保持了模型的局部特征,运行时间短,变形效果好,鲁棒性强。此方法能够适用于具有任意边界的模型,对模型的选取要求低,适用于各类三维模型的变形及三维模型的快速构造。

  • 2021-06-18
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率(FPR)和查全率(TPR)等指标都优于常用的K均值(K-Means)算法和高斯混合模型(GMM)算法。

  • 2021-06-18
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