MEMS压差传感器在小型无人机空速测量中的应用

介绍了一种基于MEMS压差传感器和数字信号处理器(DSP)的小型无人机空速测量系统的实现方法.根据实际需求对压差传感器进行了温度补偿,并采用最小二乘法消除器件和电路的非线性;经实验测试,空速在13～50 m/s范围内,该系统的测量精度在±3％以内.该空速测量系统具有体积小、重量轻、功耗低、工作可靠等优点.     

融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用

为了解决皮肤癌诊断模型中性能无法满足临床应用要求,对于少数类别诊断精度不高的问题,提出一种基于迁移学习和数据增强的皮肤癌诊断模型SC-Net（skin cancer-net）。首先,引入ECA注意力模块,把DenseNet-201在ImageNet数据集上的预训练模型在皮肤癌数据集上进行微调训练并提取图像隐含高层次特征;然后融合一般性统计特征,并且通过SMOTE过采样技术以增强少数类别数据;最后,将数据输入XGBoost模型进行训练,最终得到SC-Net分类模型。实验结果表明,SC-Net模型在准确率、灵敏度、特异度三个指标上达到99.25%、99.25%和99.88%,诊断准确率相对于已有文献精度提升约0.6%~18.7%,并且对于皮肤纤维瘤、光化性角化病等少数类别具备更强的分类能力。     

汽轮发电机定子冷却水的防腐

分析了发电机定子冷却水系统的腐蚀原因,提出用H型阳树脂、Na型阳树脂和OH型阴树脂按最佳比例混合来处理内冷水的方法。     

融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型

为了解决冠心病诊断模型中性能无法满足临床应用要求、缺乏可解释性的问题,提出一种融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型。在对数据集进行特征工程的基础上,将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练,并且对模型进行优化,进一步提高了模型的性能表现;其次,与基于SVM、朴素贝叶斯等六种机器学习模型以及八种主流机器学习模型进行实验对比,参数优化后的XGBoost模型在准确率、特异度、F1值和AUC值四个指标上分别达到0.9942、0.9970、0.9941和0.9998,均优于已有模型;最后引入SHAP框架增强模型可解释性,综合四种模型特征重要性排序结果,识别出影响冠心病的重要因素,为医生作出正确的诊断提供决策参考。     

有胶囊纤维过滤器的改造

针对国电宣威发电有限责任公司胶囊式纤维束过滤器在运行中出现的问题,调查了胶囊式纤维束过滤器的运行现状,分析了胶囊式纤维束过滤器的缺点以及无胶囊式纤维束过滤器的结构、工作原理、特点,给出了改造为无胶囊式纤维束过滤器后的各项技术指标。