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特征关联是无源多传感器辐射源融合识别的一个关键步骤。特征关联是根据来源于同一辐射源的量测数据所具有的相似性,采用一定的算法和分配策略将多传感器获取的对多辐射源的量测值进行分类划分和关联判定,利用辐射源的特征信息来消除关联模糊。特征关联过程中一个重要环节就是分类算法的选取。K-Means算法是基于划分的聚类算法,已经广泛应用于诸多领域。改进了 K-Means算法,用灰关联度代替传统的距离度量定义了样本点间的距离,并对模拟产生的雷达辐射源特征参数样本集 Radar-da-tabase进行了分类。仿真结果表明,改进的K-Means算法提高了关联正确率,但消耗了更多时间。 相似文献
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基于CFD数值模拟的单通道流动分析及结构优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为探究板式换热器内流体流动不均匀问题对换热器流体分配的影响,本文利用CFD软件对板式换热器单通道单边流流动和对角流流动进行了模拟分析,发现两种流动中都存在着流动不均匀现象,两种流动中最不均匀流动发生在进出口区与换热区交界附近,相对于平均流量差异最大可达35.9%;对角流流动中相邻截面之间的流量差异最大可达30.8%。针对模拟结果,提出改变单通道分配区域的方法,来消除部分流体分流后的压降和阻力差。优化后单边流流动和对角流流动的最大流体分配差异分别为7.7%和5.5%,极大缓解了流道中分配不均匀的问题。 相似文献
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由于页岩储层孔隙结构复杂,发育尺度处于纳米量级,为了实现孔隙结构的精细表征,以巫溪地区WX-1井五峰组—龙马溪组页岩储层不同层段的代表性页岩样品为例,通过对代表性页岩储层样品的氩离子抛光-场发射扫描电镜观测以及基于ImageJ软件的定性-定量表征分析,获取高精度纳米孔隙图像,进行针对性的孔隙结构表征。结果表明,页岩储层孔隙类型以有机质孔隙、矿物颗粒间纳米孔、矿物粒内孔隙及微裂缝为主,孔隙结构复杂;不同层段页岩储层孔隙发育程度存在显著差异,有机质热演化成因孔隙发育数量占比最高(约为64.90%),孔隙直径发育为5~350 nm;矿物周缘孔隙统计数量次之,平均孔径超过100 nm;矿物粒内孔隙与微裂隙统计数量占比较少;不同层段孔隙发育比例及结构特征差异显著。通过页岩储层纳米孔隙图像处理(Image Processing)以及量化统计分析,可以实现对不同页岩储层层段微观储集空间差异的量化表征以及对不同类型孔隙的专门表征,为丰富储层孔隙评价方法体系提供参考。 相似文献
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近年来卷积神经网络在生物医学图像处理中得到了广泛应用,例如从磁共振图像中准确分割脑肿瘤是临床诊断和治疗脑部肿瘤疾病的关键环节.3D U-Net因其分割效果优异受到追捧,但其跳跃连接补充的特征图为编码器特征提取后的输出特征图,并未进一步考虑到此过程中的原始细节信息丢失问题.针对这一问题,本文提出前置跳跃连接,并在此基础上设计了一种前置跳跃连接倒残差U形网络(FS Inv-Res U-Net).首先,将前置跳跃连接用于改进DMF Net、HDC Net和3D UNet 3个典型网络以验证其有效性和泛化性;其次,采用前置跳跃连接和倒残差结构改进3D U-Net,进而提出FS Inv-Res UNet,最后在BraTS公开验证集上对所提网络进行验证.BraTS2018的验证结果在增强型肿瘤、全肿瘤和肿瘤核心的Dice值分别是80.23%、90.30%和85.45%,豪斯多夫距离分别是2.35、4.77和5.50 mm;BraTS2019的验证结果在增强型肿瘤、全肿瘤和肿瘤核心的Dice值分别是78.38%、89.78%和83.01%,豪斯多夫距离分别是4、5.57和6.37 mm.结果表明,F... 相似文献
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脑肿瘤分割对医学图像处理领域发展与人类健康都具有积极意义。针对三维卷积神经网络存在复杂度大且对硬件设备要求高等问题,提出一种多视图卷积轻量级脑肿瘤分割算法。首先使用复用器模块有效融合各通道间的信息,并为模型增加提取非线性特征的能力。其次使用伪三维卷积分别从轴向位、矢状位和冠状位进行卷积,并加入组卷积以节约计算资源和降低设备显存使用。最后使用可训练参数权衡不同视图下提取的特征的重要性,提高模型分割精度。此外,实验使用分布式数据并行方法训练模型,以提升图形处理器的利用率。在2019年脑肿瘤分割大赛公开数据集上的实验结果表明,所提算法的平均Dice相似度系数仅低于第一名算法2.52个百分点,然而参数量与浮点运算次数分别降低了84.83%和96.67%,且平均Dice相似度系数高于第二名算法0.05%。通过对比实验分析,验证了所提算法的精确与轻量,为脑肿瘤分割模型的广泛应用提供了可能性。 相似文献