检索结果-南通市图书馆

基于心电信号的特征波精准识别与阵发性房颤自动检测算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于心电信号的特征波精准识别与阵发性房颤自动检测算法研究

作者：刘名起河北大学

学位级别：硕士

阵发性房颤是一种常见的心律失常疾病,其突发复发性与一系列高风险并发症紧密相关,因此,及时检测阵发性房颤来避免引发更严重的疾病是十分必要的。心电图被广泛应用于阵发性房颤的检测,但心电波形变化复杂,不易检出。因此,如何精准识别... 详细信息

阵发性房颤是一种常见的心律失常疾病,其突发复发性与一系列高风险并发症紧密相关,因此,及时检测阵发性房颤来避免引发更严重的疾病是十分必要的。心电图被广泛应用于阵发性房颤的检测,但心电波形变化复杂,不易检出。因此,如何精准识别特征波并提取有效特征以实现快速诊断成为了阵发性房颤自动检测的关键。然而现有研究存在噪声干扰使得伪特征波出现、缺失特征波波形的关联信息、心房活动信息提取不全面和心房心室之间相关性利用不充分等问题。本文采用多尺度混合网络、多特征卷积网络和心房心室特征结合等方法对心电信号特征波识别和检测展开了进一步的研究。主要研究工作如下:(1)在心电信号的特征波识别中,针对现有研究中存在噪声干扰使得伪特征波出现和缺失特征波波形关联信息的问题,本文提出一种基于多尺度注意力混合网络的特征波识别算法。构建多尺度注意力模块,利用不同尺度下的波形信息获取心拍内和心拍间的关联信息,并结合注意力机制挖掘波形关键特征;构建时间特征提取模块,利用双向长短期记忆网络提取心电信号中的时序信息和非线性动力学表征,实现了心电波形和伪特征波的区分,并通过融合电传导信息,修正不完整波形以实现特征波起始位置的精确定位。经临床数据验证,本文提出的特征波识别算法实现了多种情况下的波形起始点定位,对各个波形识别的灵敏度均为99.00%以上,并且在信号缺少P波或含有噪声时仍能保持稳定的识别精度。结果分析表明,本文所提出的算法在心电信号发生病理改变和存在噪声的情况下仍具有稳定的特征波识别性能,可为后续的阵发性房颤自动检测提供可靠的特征波数据。(2)在阵发性房颤自动检测中,针对现有研究存在的心房活动信息提取不全面和心房心室相关性利用不充分的问题,本文提出了一种基于多特征注意力卷积网络的阵发性房颤自动检测算法。考虑到阵发性房颤患者心房活动和心室活动的病理改变体现为P波消失,f波出现和心脏跳动时间间隔(RR间期)绝对不规则。本文算法构建心房信息提取模块,利用心房活动序列和通道注意力机制,实现对心房活动信息的深层特征与关键特征的提取;构建心室特征提取模块,通过卷积层和通道注意力机制提取RR间期复杂性特征,并结合心房活动信息特征来全面反映患者的心电信号病理性改变。经实验验证,本文算法在患者内和患者间分别实现了98.95%和97.69%的灵敏度,将来可作为辅助工具帮助临床医生进行阵发性房颤诊断,在实际应用中具有积极意义。

关键词：阵发性房颤自动检测心电信号特征提取信号处理特征波识别

Janus二维材料光学和压电性能的第一性原理研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Janus二维材料光学和压电性能的第一性原理研究

作者：周春起沈阳大学

学位级别：硕士

现有的二维材料由于光吸收范围和压电系数偏小等原因,限制了它们在光催化和压电领域的应用。因此调控现有材料的性质和构建新型材料是提高二维材料光催化效率和压电响应能力的关键。本文基于第一性原理计算,研究了几种同时具备光催化和... 详细信息

现有的二维材料由于光吸收范围和压电系数偏小等原因,限制了它们在光催化和压电领域的应用。因此调控现有材料的性质和构建新型材料是提高二维材料光催化效率和压电响应能力的关键。本文基于第一性原理计算,研究了几种同时具备光催化和压电性质的Janus二维材料,并通过构建异质结构和掺杂等方式对它们的光催化性能与压电响应能力进行了调控。通过对微观机理的分析为Janus二维材料在光催化与压电领域的实际应用提供了理论设计思路。本文构建了结构稳定的二维双层MoSSe/WSSe范德瓦尔斯异质结,并研究了它们的光电性质。根据堆垛方式的不同,Ⅱ型能带排列的双层MoSSe/WSSe异质结可以是间接或直接半导体,能有效地促进光生电子-空穴的分离。两种Janus型MoSSe/WSSe异质结分别具有1.22 eV和1.88 eV的带隙,增强的可见光吸收能力,跨越了水氧化还原电位的带边位置。此外,Janus型MoSSe/WSSe异质结相比于单层WSSe和MoSSe有着增强的面外压电响应。因此,Janus型MoSSe/WSSe异质结构在光催化水分解领域和压电器件领域具有一定的应用前景。构建了稳定的新型Janus二维单层材料MSiNP和MSiPAs（M=Mo或W）。单层MSiNP和MSiPAs分别是间接半导体和直接半导体。在本研究中Janus材料由于静电势的不同,导致它们的带隙虽小于1.23 eV,也可以为水的氧化还原反应提供足够的动力,同时还能抑制光生电子-空穴的复合。更有趣的是,这些材料对可见光和紫外光,尤其是红外光有着较强的吸收能力。pH值可以进一步调节上述Janus材料的氧化还原能力。最后,它们还有着高于MSiGeN（M=Mo或W）的面外压电系数。上述研究结果表明,目前预测的Janus材料有望成为光催化水分解和压电器件的候选材料。

关键词：第一性原理 Janus二维材料异质结光催化压电性能

土壤淋溶液原位提取及氮磷在线测试系统设计与试验研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

土壤淋溶液原位提取及氮磷在线测试系统设计与试验研究

作者：陈永起河南农业大学

学位级别：硕士

过量氮磷化学肥料和农药残留会通过地表径流、土壤淋溶和农田排水等方式进入地下水而造成农业面源污染。农业面源污染包括氮磷和重金属污染,但以氮磷为主。传统氮磷检测方法是通过人工采集土壤淋溶液或径流液样品,然后到实验室检测,由... 详细信息

过量氮磷化学肥料和农药残留会通过地表径流、土壤淋溶和农田排水等方式进入地下水而造成农业面源污染。农业面源污染包括氮磷和重金属污染,但以氮磷为主。传统氮磷检测方法是通过人工采集土壤淋溶液或径流液样品,然后到实验室检测,由于样品离开土壤环境后氮磷含量会发生变化,导致测试结果表现出较大迟后性和不确定性。本论文创新性地提出了土壤淋溶液在线监测新方法,建立了不影响农业机械化耕作的农业面源氮磷污染监测系统,该系统为农业面源污染防治提供有力的技术支撑,将加快农业面源污染防治体系构建进程。论文主要研究内容如下:(1)不影响农业机械化耕作的农田土壤淋溶液采样井设计。在农田作物交汇处使用镀锌方钢和聚碳酸酯(Polycarbonate,PC)耐力板建设采样井,农田外围建设在线测试小屋。采样井内埋入频域反射法土壤水分传感器和多孔陶瓷探头实时监测农田土壤含水量和提取土壤淋溶液。(2)研究土壤淋溶液提取量探测方法和技术。采用收发一体式和单发单收式两种超声液位传感器共同监测土壤淋溶液提取量。根据土壤淋溶液集液瓶特征,设计了淋溶液收集装置,实现两种超声液位传感器和集液瓶可靠装配。单发单收式超声液位传感器在固定液位高度监测淋溶液提取量,响应时间100 ms,收发一体式超声液位传感器动态监测淋溶液提取量,响应时间125 ms,测量范围10-4000 mm(液柱高),平均相对误差4.1%。(3)提出采用“多孔陶瓷探头负压法”设计土壤淋溶液原位自动化提取系统。根据水分传感器监测值判断提取条件,满足条件后系统自动开启负压泵产生强大负压使整个管路达到负压状态,土壤淋溶液由于压力差被吸入多孔陶瓷探头后沿管道流入集液瓶。土壤淋溶液提取系统采用华为Hi Spark3861芯片和鸿蒙(Harmony)智能操作系统设计硬件和软件控制程序,使整个系统国产化并具有自主知识产权。(4)基于集成化学反应腔流动注射分析方法设计土壤淋溶液氮磷在线测试系统。测试系统主要包括样品试剂定量化、集成化学反应腔和紧凑型光电探测单元3个模块。淋溶液样品和检测试剂快速反应后测定收光谱确定样品中氮磷含量,并保存及上传测试结果。该系统与土壤淋溶液原位自动化提取系统相互配合,共同构成不同土壤深度的氮磷在线监测系统。(5)土壤淋溶液原位自动化提取系统和氮磷在线测试系统实际应用研究。在河南农业大学丰庆路试验地建设监测系统,测试不同天气环境下农田土壤淋溶液提取量和氮磷含量,结果表明当土壤体积含水量低于19%时,无法在有效时间内收集到土壤淋溶液,而土壤体积含水量高于19%时,收集30 m L土壤淋溶液平均耗时30 min。针对提取到的同一批次土壤淋溶液样品,分别使用土壤淋溶液氮磷在线测试系统和实验室常规吸收光谱法测其铵态氮、硝态氮和磷含量,对两种结果进行线性拟合,铵态氮、硝态氮和磷的测试结果具有高相关性,R2分别为0.9951、0.9943和0.9947。

关键词：农业面源污染频域反射法土壤水分测定土壤淋溶液原位提取多孔陶瓷探头负压法集成化学反应流动分析

基于自适应集成的小样本知识图谱补全方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应集成的小样本知识图谱补全方法研究

作者：郭影起吉林大学

学位级别：硕士

知识图谱能够为诸多自然语言处理下游任务提供丰富的结构化知识,但现有的知识图谱大多存在稀疏性问题。研究者们提出知识图谱补全任务,旨在为知识图谱提供更全面的实体和关系信息。知识图谱补全是自然语言处理任务的一项基础任务,根据... 详细信息

知识图谱能够为诸多自然语言处理下游任务提供丰富的结构化知识,但现有的知识图谱大多存在稀疏性问题。研究者们提出知识图谱补全任务,旨在为知识图谱提供更全面的实体和关系信息。知识图谱补全是自然语言处理任务的一项基础任务,根据现有知识图谱预测潜在的节点和边。随着人工智能和深度学习工作的深入,越来越多的方法用于知识图谱补全任务,从而应对多种任务场景与不同特征的图谱。为了解决泛化性困难和训练过程依赖过多训练样本的问题,研究者们开始将目光投向小样本知识图谱补全领域,即仅在少量样本的条件下,实现高质量图谱补全。现有的小样本知识图谱补全方法大多依赖关系学习框架,通过构造邻域信息,选择打分函数,完成知识图谱补全任务。还有一些方法借助额外语义信息提升模型效果。然而,当前小样本关系学习的方法存在两个问题:(1)大多数方法使用单一打分函数,导致模型会在一部分关系任务上表现不佳,而且模型泛化性较差,难以扩展到关系任务复杂的知识图谱;(2)基于欧式距离的打分函数容易导致一种错误的环状结构,其中正样本构建的环状结构处于负样本环形结构外,这导致正样本与关系原型的距离大于负样本与关系原型的距离,这一情况在很多关系任务中均存在。最终,模型的识别效果下降,命中率降低。针对以上两个问题,面向小样本知识图谱补全的任务,本文设计并实现了基于自适应集成学习的小样本知识图谱补全方法。本文主要贡献如下:(1)针对单一打分函数导致模型在部分关系任务上表现不佳的问题,从集成学习的角度出发,提出自适应集成学习方法。首先,借助知识图谱结构信息,设计实体编码器和关系编码器获得实体和关系的表示;然后,分别设计面向欧氏距离和余弦相似度的打分函数基模块,获取三元组与关系原型之间的相似度分数;最后,通过自适应集成模块获取自适应参数,将两个基模块生成的分数进行结合,获取最终打分分数,进一步提升模型的泛化性。(2)针对基于欧式距离的打分函数容易导致错误环状分布的问题,提出在面向欧氏距离打分函数基模块的损失函数中加入上界损失函数。上界损失函数是一种用于限制模型输出范围并减少预测误差影响的损失函数,能够应对模型输出结果可能存在不确定性或不可靠性的情况。该损失函数在训练过程中进行参数更新,优化实体和关系的嵌入分布,从而改善模型识别能力,提高模型命中率。(3)本文在两个小样本知识图谱补全专用数据集上进行了广泛的实验,对比实验和消融实验的结果表明自适应集成框架能够显著提升模型性能,在多个评估指标上均有明显提升。同时通过案例分析实验和相关的关系任务实验能够看出上界损失函数能够有效解决正负样本错误环状分布问题,有力证明了所提出方法的有效性。

关键词：图谱补全小样本集成学习上界损失函数堆叠式集成

数字化转型对制造业企业全要素生产率的影响研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

数字化转型对制造业企业全要素生产率的影响研究

作者：王家起河北经贸大学

学位级别：硕士

在数字经济的大背景下,制造业企业的数字化转型被视为实现高质量发展,适应新质生产力发展要求的核心路径。全要素生产率是指在所有生产要素(如劳动力、资本、技术等)投入量保持不变的情况下,生产效率的提高所带来的产出增加。它通常被... 详细信息

在数字经济的大背景下,制造业企业的数字化转型被视为实现高质量发展,适应新质生产力发展要求的核心路径。全要素生产率是指在所有生产要素(如劳动力、资本、技术等)投入量保持不变的情况下,生产效率的提高所带来的产出增加。它通常被用来衡量一个经济体或企业的生产效率和创新能力。历史经验揭示了中国制造业在过去四十年间,得益于资源成本优势、人口红利以及对外开放政策,实现了持续且迅速的增长。然而,随着宏观经济步入新常态,传统增长动力的衰减,加之国际政治经济格局的复杂化,尤其是中美贸易摩擦的持续发酵,国际贸易环境的严峻性增加,国内经济发展的不确定性显著上升。这些因素共同对中国制造业的传统发展模式提出了挑战。在当前强调的新发展格局下,制造业企业需转变传统发展模式,借助数字化转型策略,以适应新质生产力的要求,实现经济发展的质量、效率和动力的变革。本研究以资源依赖理论、技术创新理论、信息不对称理论和内部控制理论为理论支撑依据,从企业内部的微观视角出发,专注于制造业领域,探讨了数字化转型对企业全要素生产率的影响机制并进行了实证检验。研究认为,数字化转型可以通过技术创新、融资约束缓解以及内部控制强化等途径,对企业全要素生产率产生综合效应。在此基础上,本文提出了四个研究假设,旨在揭示数字化转型对制造业企业生产效率的直接影响及其潜在的作用机制。以2013至2022年中国沪深A股上市制造业企业的数据为样本,本研究运用实证分析方法,对上述假设进行了检验。研究结果表明:(1)企业数字化水平的提升对全要素生产率具有显著正向促进作用;(2)企业数字化水平的提升通过促进技术创新、缓解融资约束、以及增强内部控制等途径,间接提升了全要素生产率;(3)在进行企业性质和区域的异质性分析时,发现数字化转型对国有企业的全要素生产率影响更为显著,且对大型制造企业的全要素生产率提升效应更为明显,而相较于中东部地区,数字化转型对西部地区制造企业全要素生产率的正向影响更为突出。根据研究结果,本文从政府和企业两个层面提出了加强政策引导、充分利用中介效应、发挥国有企业示范效应等对策建议。

关键词：制造业数字化转型全要素生产率技术创新

Q345钢及焊接接头拉伸变形损伤监测及应变时效行为研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Q345钢及焊接接头拉伸变形损伤监测及应变时效行为研究

作者：李东起河北大学

学位级别：硕士

钢结构具有强度高、抗震性能好、施工周期短、可回收利用等独特优势被广泛应用于桥梁建设、工业厂房、临时应急建筑设施等诸多领域。受原材料、焊接工艺、服役环境等因素的影响,钢结构难免会产生各类初始缺陷及经历超载、冲击、地震等... 详细信息

钢结构具有强度高、抗震性能好、施工周期短、可回收利用等独特优势被广泛应用于桥梁建设、工业厂房、临时应急建筑设施等诸多领域。受原材料、焊接工艺、服役环境等因素的影响,钢结构难免会产生各类初始缺陷及经历超载、冲击、地震等复杂作用诱发的塑性变形,进而发生不同程度的应变时效,使钢结构的韧性和塑性变差,造成安全隐患,甚至出现钢结构失稳破坏。因此,研究钢结构的应变时效效应,提出评定钢结构应变时效程度的方法,对钢结构的结构完整性与可靠性评估具有重要意义。目前,针对钢结构的应变时效研究以力学测试为主,采用无损检测技术手段较少。本文以Q345钢及焊接接头为研究对象,基于多元互补无损检测技术在钢材检测方面的独特优势,结合含缺陷Q345钢焊接接头的拉伸损伤破坏行为,分析拉伸预应变和时效温度对应变时效的影响规律,利用声发射信号的机器学习算法,构建出评定Q345钢及焊接接头应变时效程度的多层感知机预测模型,促进无损检测技术在钢结构应变时效评定和结构完整性评价中的应用。本文主要研究内容如下:(1)基于声发射监测与红外热成像无损检测技术,结合断铅声发射波的衰减特性,研究了含裂纹、未焊透、夹渣等缺陷Q345钢焊接接头的拉伸损伤破坏行为。无缺陷焊接接头试件的断铅声发射波传播速度为7.52×10～3 m/s,而其他焊接缺陷试件的传播速度均为无缺陷试件的50%,含缺陷焊接接头的声波衰减特性比无缺陷焊接接头较为明显。含夹渣缺陷焊接接头由于夹渣缺陷对声发射波折射和反射影响,致使接收端获取的声发射信号熵值最大,为4.64 bits。通过聚类分析,未焊透试件拉伸损伤的簇3高频低幅的声发射信号与界面脱离机制有关。未焊透焊接接头6℃-9℃范围温差频数少于3℃-6℃的温差频数,概率密度为0.08,大于其他试件在该范围的温差概率密度。(2)综合声发射、红外热成像、数字图像相关无损检测技术,分析8%、12%、16%拉伸预应变和100℃、150℃、200℃时效温度处理Q345钢板应变时效影响规律,提出一种评定Q345钢应变时效程度的方法。应变时效影响拉伸损伤微塑性屈服相关位错活动的簇3声发射信号数量减少85%。而且,随着应变时效程度加剧,声发射信号的信息熵、偏功率和小波系数显著降低。针对S16-150钢板试件,这些参数分别下降了63.02%,22.4%和55.04%。利用数字图像相关法分析微塑性屈服相关的局部应变波动,并观测到S12-150和S16-150钢板试件应变时效诱发吕德斯带消失的现象。采用红外热成像技术分析Q345钢板应变时效后拉伸损伤演化的热能转换效率。(3)针对不同应变时效程度的含未焊透和夹渣缺陷Q345钢焊接接头,利用声发射信号的机器学习算法,提取焊接接头拉伸微塑性屈服相关的声发射熵、偏功率、小波系数等声发射特征,构建评定Q345钢焊接接头应变时效程度的多层感知机预测模型。利用数字图像相关法分析与焊接接头应变时效后拉伸变形微塑性屈服相关的局部应变波动现象。针对所有应变时效处理试件的声发射熵、偏功率、小波系数和屈强比及断裂伸长率参数,建立关键数据集以训练多层感知机预测模型,最后预测模型训练集、验证集、测试集的相关系数分别为0.99、0.95、0.96。

关键词： Q345钢及焊接接头应变时效力学性能声发射红外热成像数字图像相关

三种足内在肌训练对扁平足患者干预效果的比较研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

三种足内在肌训练对扁平足患者干预效果的比较研究

作者：余中起首都体育学院

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv5对果园环境中李的识别

华中农业大学学报 2024年第5期43卷 31-40页

作者：贺英豪唐德钊倪铭蔡起起四川农业大学信息工程学院雅安625014 雅安市数字农业工程技术研究中心雅安625014

为提高果园中高遮挡和密集的李(Prunussalicina Lindl.)的检测精度,提出一种改进YOLOv5s模型,在促进模型轻量化的同时提高模型对李的检测精度。首先,使用新的结构Focus-Maxpool模块替换主干网络中的下采样卷积,使改进模型在下采样时能... 详细信息

为提高果园中高遮挡和密集的李(Prunussalicina Lindl.)的检测精度,提出一种改进YOLOv5s模型,在促进模型轻量化的同时提高模型对李的检测精度。首先,使用新的结构Focus-Maxpool模块替换主干网络中的下采样卷积,使改进模型在下采样时能够保留更多高遮挡目标和小目标的特征信息。其次,使用focal loss和交叉熵函数的加权损失作为改进模型的分类损失,提升改进模型对粘连目标的识别能力。最后,设计若干组检测试验来评价改进模型的性能。结果显示,改进YOLOv5s模型的平均精度优于YOLOv5s、YOLOv4、Faster-RCNN、SSD和Centernet;与YOLOv5s模型的检测结果相比,改进YOLOv5s模型的平均精度、召回率和精度分别提高2.84、9.53和1.66百分点,检测速度可达到91.37帧/s,能够满足实时检测需求。研究结果表明,改进的YOLOv5s模型在真实果园环境下具有较高的检测精度和鲁棒性。

关键词：李机械采摘果实识别 YOLOv5 图像处理注意力机制目标检测

气动肌肉驱动的气动并联平台设计及控制仿真研究

维普期刊数据库

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

气动肌肉驱动的气动并联平台设计及控制仿真研究

作者：吴孟起北京石油化工学院

学位级别：硕士