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1.
针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗. 相似文献
2.
基于桩间的土拱效应与加筋效应开展融合分析,建立了桩承式加筋路堤荷载分担计算的改进Hewlett模型。首先,根据土拱是否处于塑性状态,结合桩-土竖向受力平衡条件,分别求解球形拱和平面拱控制方程,并对路堤荷载进行初分配。然后,假定加筋带上覆荷载为更符合实际工况的倒三角形分布,并使用文克勒地基模型考虑加筋带影响范围内的桩间土反力,无需预设土工加筋挠度形式,即可构建并求解土工加筋受力平衡控制微分方程,进而由加筋效应对路堤荷载进行再分配。综合工程实例验证与讨论,并通过多模型对比分析,表明改进模型能够合理预测荷载分担与土工加筋受力结果。参数分析表明,改进模型能够合理预测几何、材料参数变化对桩承式加筋路堤荷载分担的影响。 相似文献
3.
针对砂性土堤防坡面抗雨水冲刷能力弱的工程实际,建立砂性土坡面冲刷试验模型,开展降雨冲刷试验,研究不同砂性土堤防坡面保护层抗冲刷性能。分析降雨条件下不同砂性土堤防坡面保护层的冲刷过程,总结出沙土、膨润土与秸秆三者混合形成的坡面保护层能够抵抗雨水冲刷、保障植物种子顺利成长,便于施工。 相似文献
4.
东北地区堤防多是砂堤,砂土质地松散、贫瘠。在降雨侵蚀和风力侵蚀联合作用下,砂堤坡面水土流失严重,降低了砂堤防洪质量,危及大堤安全。为了减少坡面降雨侵蚀和水土流失,保证砂堤的防洪质量,采用保水剂改良砂堤表层土壤为植被生长提供水分和养分,并通过单纯植被护坡方案和两种改良后生态护坡方案的室内外试验的对比,选取合适的护坡方案。结果表明:三维土工网垫和遮阳网在草籽发芽前期,能够较好地保护坡面和草籽,减少降雨侵蚀;在植被生长期,植株可以穿过三维土工网垫孔隙正常生长,植被根系发挥了铆钉作用,将三维土工网垫紧紧地锚定在坡面;三维土工网垫连同植被根系组成联合保护层,提升了整体加筋效果,但是由于遮阳网的孔隙过于细密,植被难以穿过遮阳网正常生长,将遮阳网顶起,无法像三维土工网垫那样与植被形成联合防护体系,整体加筋效果较差。 相似文献
5.
6.
将充有一定压力的轮胎放置于一定臭氧浓度的实验箱环境下,连续转动并施加一定的负荷,模拟在道路上行驶的实际情况下的臭氧加速老化试验。通过设定不同的臭氧浓度臭氧体积分数,施加不同的负荷等条件,观察轮胎表面的龟裂情况,由此来判断轮胎耐臭氧老化的能力。研究了臭氧体积分数、轮胎负荷、轮胎转速3个参数的变化对轮胎龟裂程度的影响,结果表明:臭氧浓度越高,轮胎的臭氧老化龟裂程度越严重,胎肩表现的尤其明显;轮胎施加60%额定负荷时,轮胎的胎肩和胎圈臭氧老化龟裂程度最严重;轮胎转速对轮胎臭氧老化龟裂程度的影响并不显著。 相似文献
7.
为精确测量车削加工钛合金薄壁管件引起的表面残余应力,综合考虑测量精度、可操作性以及节约材料等因素,运用有限元法(FEM)分析确定零件合适的轴向长度,结果表明:当管件的轴向长度与外径比值λ≥1.11时,其边缘效应对于测量结果的影响可以忽略不计.为对零件剥层后新表面应力值变化进行补偿,运用FEM修正法对X射线法测得的剥层后表面应力值进行修正,测量结果表明:Ti6Al4V管件车削加工引起的表面残余应力在轴向和切向上均呈压应力状态,切向应力高于轴向应力,深度为60μm时,两个方向的残余应力都已基本趋于0.表明该修正方法计算简单,其修正精度明显高于传统修正方法,可以广泛运用于实际表面加工残余应力的测量过程. 相似文献
8.
9.
RFID系统中一种动态帧时隙算法的研究与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
在多个电子标签的识别过程中,利用防碰撞算法解决标签的碰撞问题是射频识别系统中的一项关键技术。对一种动态帧时隙Aloha算法进行了描述与仿真,根据估算所得的标签数,结合标签的EPC对标签进行了分组,将分组码作为激活码每次激活一组标签而屏蔽其它标签,对激活的这组标签用FSA算法进行识别。采用这种方法可将每次响应的标签数目限制在一定范围之内,并且与最大帧长基本匹配,从而在各个识别周期之内不需要再调整帧长,简化了算法且保证了较高的识别率。仿真结果表明:在标签数目较大时,阅读器的识别效率可以稳定在30.5%—36. 相似文献
10.
传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征,结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取,经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模,在双流网络之间加入跨流连接对时空网络进行卷积层的特征融合。在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果表明,该模型识别准确率分别为94.52%和69.64%,能够充分利用视频中的时空信息,并提取运动的关键信息。 相似文献