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疾病风险预测能够筛查易患人群, 并在早期进行预防干预措施以降低疾病的发生率及死亡率. 随着机器学习技术的快速发展, 基于机器学习的疾病风险预测得到了广泛应用. 然而, 机器学习十分依赖于高质量的标注信息, 医疗数据中存在的标签噪声会给构建高性能的疾病风险预测算法带来严峻挑战. 针对这一问题, 本文提出了一种基于深度神经网络和动态截断损失函数的噪声鲁棒学习方法用于疾病风险预测. 该方法引入动态截断损失函数, 融合了传统交叉熵函数的隐式加权特性和均方差损失函数的标签噪声鲁棒性; 通过构造训练损失下界, 并引入样本动态加权机制减小可疑样本的梯度, 限制可能的带噪样本在训练过程中的权重, 进一步增强模型的鲁棒性. 以脑卒中筛查数据集为例进行实验, 结果表明本文算法在各个标签噪声比例下均能取得良好的预测性能, 可降低疾病风险预测中标签噪声的负面影响, 实现了带有标签噪声数据的鲁棒学习. 相似文献
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80户饭店的设计卫生调查郑国庆,李华玲,张晓梅,宋宝才内蒙古哲盟卫生防疫站(028000)在深化改革、扩大开放、促进发展、建立社会主义市场经济的大潮中,食品生产和经营单位如雨后春笋般地发展起来。为加强对饭店预防性卫生监督,总结过去设计卫生存在的问题,... 相似文献
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鉴于铝合金的广泛应用价值及其因质软而在应用方面受到的限制,应用激光材料表面复合化方法对铝合金材料表面进行强化处理,具体为利用Nd:YAG脉冲激光采用纳米级和微米级SiC粉对铝合金表面进行复合化处理.通过对实验结果观察和分析表明,纳米级SiC粉形成激光铝合金表面复合化涂层比微米级SiC粉所形成复合化涂层组织均匀、致密、缺陷少、涂层与基材间结合状态好并显著提高了铝合金表面的显微硬度.分析原因在于微米级SiC粉在激光熔池内发生沉降,而纳米级SiC粉可在激光熔池内形成较均匀分布,这是重力作用受粉颗粒大小影响显著的结果.从而可以看出,SiC颗粒形状、大小及其在涂层中的分布状态直接影响涂层组织特征、涂层与基材间的结合状态;把形状规则、颗粒细小、在涂层中能够形成均匀分布的SiC粉作为涂层复合物有利于形成组织特征均匀、缺陷少、与基材结合状态好的复合涂层. 相似文献
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小城镇发展较快。据统计,截止2001年底,山东省共有1554个乡镇,比2000年底减少424个,减少21.4%,其中,建制镇1225个,占乡镇总数的78.8%,比2000年提高了11.44个百分点。 规划设计水平不断提高,调控和指导作用逐步增强。到2001年度,累计编制乡镇域规划占乡镇总数的91%;调 相似文献
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为方便广大市民群众投诉、举报反映问题,解决市民热切关注的城市管理问题,2004年11月25日,山东德州市城市监察支队成立了“市民投诉中心”。 相似文献
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利用原子力显微镜(AFM)对几种典型马氏体浮凸进行了观察,发现259f片状马氏体浮凸具有典型的“N“字型特征,说明在奥氏体向马氏体的转变中,点阵变形符合“不变平面应变“的特征;而557f、225f这类马氏体凸明显偏离了“N“型,特别是557f马氏体浮凸轮廓具有明显弧形特征.另外在这3种马氏体浮凸中,557f型的高度最低,259f型的高度最高,225f型的高度介于上两种之间,这说明557f、225f马氏体相变中的点阵变形已不再具有“不变平面应变“的特点,即马氏体惯习面已发生了偏转.应用谷南驹教授提出的“位移矢量理论“对这几种马氏体的晶体学参数进行计算,同样得出557f、225f马氏体惯习面已发生了较大转动的结论. 相似文献