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针对阿尔兹海默症(AD)患者常会出现脑内灰质(GM)部分丢失的现象,提出了一种基于GM磁共振图像(MRI)的深度学习AD分类的方法。首先,对MRI图像数据集进行AC-PC校正、小脑切除、颅骨剥离、配准、调制和分割等预处理,提取灰质图像。然后,对3D GM MRI图像进行切片,得到矢状面、冠状面和横切面三个方向的2D图像。最后,以矢状面的二维切片为输入样本,以残差网络作为主干网络,并作出以下改进:将传统的ResNet50中Stem的7×7卷积层替换为三个3×3卷积层串联,保证在感受野保持不变的情况下进一步减小计算量;构建跨阶段局部(CSP)瓶颈层,以分割梯度流,更有效地利用梯度信息;将高效通道注意力(ECA)模块嵌入到基本残差结构中,使网络模型特征提取更加高效;通过迁移学习,将Mini-ImageNet数据集上预训练好的权重参数在改进的ResNet50上进行微调,并使用5折交叉验证得到结果。实验结果表明,在ResNet18网络模型上,矢状面方向的切片准确度、特异度和敏感度分别为85.4%、87.9%和84.2%,各项评价指标均优于其他方向的切片;与传统的ResNet50相比,改进后的网络... 相似文献
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基于模糊神经网络的自适应预失真功放 总被引:1,自引:0,他引:1
在无线通信中,高数据传输率的数字无线系统要求用频谱有效的线性调制方法,但是这些调制方法对功放的非线性又很敏感,会产生频谱扩展、邻近信道干扰和误码率(BER)特性的恶化。本文提出用模糊神经网络(FNN)的算法来实现功放的自适应预失真,以补偿功放的非线性,并仿真了模糊神经网络对功放非线性的补偿以及对误码率特性的改进。结果表明,此方法实现的预失真器具有良好的自适应性和鲁棒性,不需要从一大堆原始数据中进行费时的训练,而可以充分地利用己有的知识和经验;而且,在学习的过程中,采用变结构的神经网络,先粗后细、分组学习,更大大缩短了学习的时间。 相似文献
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将压电陶瓷埋入混凝土结构构成压电埋入式混凝土机敏模块,它是利用压电陶瓷的逆电压效应对混凝土健康状况进行实时在线检测。为了提高接收端检测数据的可靠性,本文采用对压电陶瓷在混凝土中传输声能信号进行路径映射方法研究其传播规律。该方法是基于形函数插值运算的一种后处理技术,能将机敏模块中的位置结果信息映射到模型的任何路径上,通过提取不同路径上的声压能量信息,从而分析压电埋入式中声能的传播规律。实验表明:振源附近声场能量最大,其径向方向能量衰减迅速;能量声压值与映射半径服从乘幂函数衰减特性;对声压值进行不同角度的分析还表明,除径向方向外,声压值与映射角度呈递减特性。 相似文献
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一种逆向的差异归档方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高归档文件的恢复效率,本文提出了一种逆向的差异归档方法。该方法通过计算文件新旧版本之间的逆向差异和重构最新归档点文件来实现文件的差异归档。归档文件进行恢复时,根据逆向差异文件,采用时间逆序的方式,对归档点文件进行重构、恢复。实验结果表明,与传统的正向差异归档方法相比,本方法显著减少了文件的重构时间,大幅提升了文件的恢复效率。 相似文献