基于级联全卷积神经网络的颈部淋巴结自动识别算法

针对现有算法自动识别颈部淋巴结效率不高、存在大量假阳性且整体假阳性去除效果不理想的问题，提出一种基于级联全卷积神经网络（FCN）的颈部淋巴结识别算法。首先，结合医生的先验知识采用级联FCN进行初步识别，即第一个FCN从头颈部计算机断层扫描图像（CT）中提取淋巴结医学分区；然后，第二个FCN从分区内提取候选样本并在三维层面合并这些样本以生成三维图像块；最后，将提出的特征块平均池化引入到三维分类网络中，对输入的不同尺度三维图像块进行二分类以去除假阳性。在颈部淋巴结数据集中，采用级联FCN识别颈部淋巴结的召回率可达97.23%；引入特征块平均池化的三维分类网络的分类准确率可达到98.7%。在去除假阳性之后的准确率可达93.26%。实验结果分析表明，所提算法能有效实现颈部淋巴结的自动识别并取得较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的算法；且算法简单高效，易于扩展到其他三维医学图像的目标检测任务中。     

基于核密度估计的实时剩余寿命预测

现有的许多设备由于自身故障样本数据不足、少有同类故障样本数据等,寿命预测研究时往往需要进行模型结构假设及参数估计。针对这类研究方法估计不够准确的问题,提出一种基于核密度估计的非参数实时剩余寿命预测方法。该方法利用能表征部件连续退化的特征量构建退化分布的核密度估计模型,进而得到剩余寿命的概率分布函数。在实时监测不断获得新的退化特征数据后,利用已知样本的核密度估计不断递推更新得到新增样本后的核密度估计,从而进一步实现对预测剩余寿命分布的更新。通过实例分析,验证了该方法在剩余寿命预测中的有效性。     

考虑突变状态检测的齿轮实时剩余寿命预测EI北大核心CSCD

为解决齿轮疲劳退化过程中状态突变后剩余寿命难以准确预测问题,提出一种考虑退化突变点检测与剩余寿命预测相关联的齿轮疲劳实时剩余寿命预测新方法。针对齿轮磨损退化过程建立状态空间预测模型,利用接收到的齿轮实时监测振动信息实时更新模型参数,同时对退化过程中的突变状态点进行检测,并根据突变点所提供的寿命信息采用卡尔曼前向滤波及平滑算法结合期望最大化参数估计算法在滤波的同时不断对状态空间模型参数进行修正,改变退化突变后的滤波效果,进行实时状态预测与寿命估计。运用齿轮疲劳寿命试验台的实时监测数据对预测模型进行验证,结果表明利用突变点信息对预测模型进行修正后可以更快的对系统的动态变化进行跟踪,提高预测齿轮退化状态及实时剩余寿命的准确度。     

一种混合系统的递归式仿真模型

本文在混合系统的自动机和变迁系统模型的基础上,对混合系统按照不同抽象层次进行系统分解,提出了一种递归形式的混合系统模型。这种模型支持由粗到细逐步细化的建模。当这种模型满足给出的若干附加性质时,它容易转化为逻辑结构清晰的混合仿真程序。最后对一个混合系统的实例建立了其混合仿真的递归形式仿真模型。     

TCPN的状态可达及可调度决策空间算法

Ｔｓａｉ等提出了时间限制Ｐｅｔｒｉ，并讨论了变迁可激活，可调度规律及其计算公式。然而，由于网拓扑和动态的复杂性，某些概念的逻辑关系及公式有矛盾。本文通过引入调度决策变量，动态标记准确地刻画调度规律，修正澄清了Ｔｓａｉ文中的问题，完善了ＴＣＰＮ的调度分析。另外，讨论了ＴＣＰＮ沿含有失败变迁激活路径的调度问题。     

解决TSP问题的局部调整离散微粒群算法

微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,同时提出一种具有自适应能力的惯性因子,使其适合解决TSP这样的组合优化问题.针对过去的离散算法整体调整容易形成对路径的破坏这一缺点,在重新定义的算法上加入局部调整的策略,形成一种局部调整的离散微粒群算法(local adjustive discrete PSO,LADPSO),通过在ch31和ei151上的试验,证明了该算法在解决这一问题上是可行的.     

随机扩散搜索法综述

随机扩散搜索法作为一种群智能算法,其显著特征是部分函数评价和一对一的征兵机制,这些特点使得随机扩散搜索法运算效率高且鲁棒性好.本文在对随机扩散搜索法的基本原理和研究现状综述的基础上,对其存在的问题及特点进行分析,并对未来的研究提出一些建议.     

基于Web的经理决策支持系统体系结构研究

主要论述了应用基于Web的数据库管理系统（DBMS Web)技术来构建经理决策支持系统的体系结构,详细介绍了应用基于视图和基表的混合数据源模型设计经理决策支持系统的数据接口。     

Outlook电子邮件的远程数据库管理

介绍以Exchange Server/Ouflook为开发平台,采用自动化技术和ADO连接方法,通过在VB应用程序中启动Outlook自动化会话获得邮件对象,进行字段分解以检索邮件文本并存储在远程数据库,实现对客户动态信息的集中管理.