检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的耳部穴区自动分割方法

生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 114-120页

作者：高枕岳贾世瑾李青峰芦东昕张森肖文栋北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学北京市工业波普成像工程技术研究中心北京100083 北京科技大学顺德创新学院广东顺德528399 杭州师范大学移动健康管理系统教育部工程研究中心杭州311121

耳部穴区的自动分割是实现智能化耳穴疗法的基础。然而,由于耳部穴区较多,且缺乏清晰的边界特征,现有方案在自动分割耳穴时面临着挑战。因此,需要一种快速准确的耳部穴区自动分割方法。本研究提出了一种基于深度学习的耳部穴区自动分割... 详细信息

耳部穴区的自动分割是实现智能化耳穴疗法的基础。然而,由于耳部穴区较多,且缺乏清晰的边界特征,现有方案在自动分割耳穴时面临着挑战。因此,需要一种快速准确的耳部穴区自动分割方法。本研究提出了一种基于深度学习的耳部穴区自动分割方法,主要包含耳部轮廓检测、解剖部位分割及关键点估计和图像后处理三个阶段。本文还提出了K-YOLACT以提升解剖部位分割及关键点定位的运行效率。实验结果表明,所提出的方法实现了对耳部正面图像内66个穴区的自动分割,分割效果优于现有方案。同时K-YOLACT方法的解剖部位分割的平均精度均值(mAP)为83.2%,关键点定位平均精度均值为98.1%,且运行效率明显提升。该方法的提出为耳穴图像的精确分割提供了可靠的解决方案,也为中医疗法的现代化发展提供了强有力的技术支持。

关键词：深度学习耳穴疗法区域分割图像处理中医

基于周期配准和趋势分解的多关联高炉炉温预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

冶金自动化 2024年第2期48卷 74-83页

作者：张亚娴张森杨永亮肖文栋北京科技大学自动化学院北京科技大学工业过程知识自动化教育部重点实验室北京科技大学顺德创新学院

高炉煤气流可表征高炉炉况运行状态，而十字测温温度反映了高炉煤气流的分布状态。本文提出了一种基于周期配准与季节性趋势分解(seasonal and trend decomposition using loess, STL)的多变量关联高炉十字测温温度动态建模方法，以提... 详细信息

高炉煤气流可表征高炉炉况运行状态，而十字测温温度反映了高炉煤气流的分布状态。本文提出了一种基于周期配准与季节性趋势分解(seasonal and trend decomposition using loess, STL)的多变量关联高炉十字测温温度动态建模方法，以提高煤气流的准确估计。首先，通过滑动窗口方法划分周期窗口，并进行多变量间的周期配准，匹配精准的多变量关联关系；其次，引入稳健型季节性趋势分解(RobustSTL)方法，保留关键参数信息，提取全局变化趋势，提高在线估计模型的准确度；再次，使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)建立十字测温多变量关联的多步预测模型；最后，利用十字测温数据集进行实验验证，结果表明，本文提出的预测模型取得了较好的性能提升。

关键词：高炉十字测温周期划分周期配准稳健型季节性趋势分解多关联时序预测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

离散事件动态系统周期求解的线性规划方法

东北大学学报（自然科学版） 2001年第6期22卷 623-626页

作者：肖文栋东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

应用计时事件图中回路的线性代数特征 ,将线性离散事件动态系统的周期计算转化为线性规划 (LP)问题 ,并且得到的LP问题具有较少的变量和线性约束 ,避免了传统方法中对回路的穷举搜索 ,降低了计算的复杂性·

关键词：离散事件动态系统系统周期图论线性规划计时事件图 TEG

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

连铸过程结晶器液面控制的模糊控制方法

控制与决策 2002年第2期17卷 167-170,174页

作者：肖文栋王克明张森东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 沈阳电力高等学校辽宁沈阳110041

对连铸过程结晶器液面控制提出一种新的模糊控制方法。该方法采用一种简化的模糊 PID结构 ,结合了传统模糊 PI与模糊 PD控制方法的优点。仿真结果表明 ,该方法对周期性扰动具有良好的抑制效果。

关键词：连铸过程结晶器液面控制模糊控制 PID控制鲁棒性铸坯

基于小波分析和自相关计算的非接触式生理信号检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工程科学学报 2021年第9期43卷 1206-1214页

作者：刘璐瑶张森肖文栋北京科技大学自动化学院北京100083 北京市工业波谱成像工程技术研究中心北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东528399

采用调频连续波(Frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达实现非接触式生理信号检测,并提出了基于小波分析和自相关计算(Wavelet analysis and autocorrelation computation,WAAC)的检测方法.首先,毫米波FMCW雷达发射电磁波信号,并接收来自身体的反射信号.然后,通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠.最后,基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)从原始信号中得到心跳和呼吸信号,利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响,进而提取高精度的心率参数.应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试,结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%.

关键词：非接触式生理信号检测心跳检测呼吸检测小波分析自相关计算调频连续波雷达

基于一维卷积特征与手工特征融合的集成超限学习机心跳分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工程科学学报 2021年第9期43卷 1224-1232页

作者：许越凡肖文栋曹征涛北京科技大学自动化学院北京100083 北京市工业波谱成像工程技术研究中心北京100083 北京科技大学顺德研究生院顺德528399 空军特色医学中心北京100142

融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法.手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性.同时设计了一维卷积神经网络对心跳信... 详细信息

融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法.手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性.同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取.基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类.由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强.利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率.

关键词：心跳分类特征融合一维卷积神经网络小波变换集成超限学习机

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计时事件图的频率特性分析

控制与决策 1996年第2期11卷 250-255页

作者：肖文栋徐心和东北大学控制仿真研究中心

应用γδ代数下的事件域模型，对计时事件图（ＴＥＧ）进行了频率特性分析，得出与通常线性系统理论相类似的结果。文中给出了在特征输入下系统输出的暂态与稳态分析，以及系统输出直接进入稳态过程的充要条件，并提出了主要评价参数的... 详细信息

应用γδ代数下的事件域模型，对计时事件图（ＴＥＧ）进行了频率特性分析，得出与通常线性系统理论相类似的结果。文中给出了在特征输入下系统输出的暂态与稳态分析，以及系统输出直接进入稳态过程的充要条件，并提出了主要评价参数的几何求取方法。

关键词：离散事件系统 DEDS 频率特性计时事件图

某四驱汽车驱动扭矩分配特性与滑模变结构控制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

某四驱汽车驱动扭矩分配特性与滑模变结构控制研究

作者：肖文栋吉林大学

学位级别：硕士

近年来，随着四轮驱动汽车驱动扭矩分配相关技术的不断发展，人们已不再仅仅满足四驱汽车对车辆动力性能的改善,开始追求通过合理分配驱动扭矩实现对汽车动力性、操纵性、转向性和安全性等各种性能的全面改善。本文以某四驱汽车的驱动... 详细信息

近年来，随着四轮驱动汽车驱动扭矩分配相关技术的不断发展，人们已不再仅仅满足四驱汽车对车辆动力性能的改善,开始追求通过合理分配驱动扭矩实现对汽车动力性、操纵性、转向性和安全性等各种性能的全面改善。本文以某四驱汽车的驱动扭矩分配控制技术为研究对象，应用动力学分析方法和仿真验证方法研究分析了轴间扭矩分配和左右后轮间扭矩分配对车辆行驶性能的影响，提出驱动扭矩分配控制算法并通过离线仿真的开发手段对该四驱汽车的驱动扭矩分配控制进行研究。论文的主要工作内容如下：（1）根据汽车系统动力学的基本原理进行理论分析，研究轴间扭矩分配和轮间扭矩分配对车辆动力性能、转向性能和稳定性能的影响特性，并基于CarSim仿真平台建立简单的仿真模型，验证不同的扭矩分配对车辆动力性和稳定性的影响。（2）由于研究范围不仅包括轴间驱动扭矩分配，还包括左右轮轮间驱动扭矩分配，所以在确定了车辆动力学总体结构的基础上，详细建立了四轮驱动汽车扭矩分配装置的动力学模型并通过Matlab/Simulink实现，包括中央联轴器模型和后电控限滑差速器模型;根据目标车辆参数在CarSim软件中建立整车模型，与Matlab/Simulink中的驱动扭矩分配装置模型构成联合仿真平台。（3）在驱动扭矩分配对车辆行驶性能影响的基础上，根据车辆在不同行驶工况的控制目标将车辆的控制工况分为直线行驶工况和转向行驶工况，并提出对应的驱动扭矩分配控制策略及控制器：直线行驶工况通过纵向加速度信号和坡度信号确定车辆初始前后扭矩分配比，并用滑模变结构控制方法对前后扭矩分配进行控制使前后轮轮速差最小，以实现改善车辆动力性的动力学控制任务;转向行驶工况，建立了线性二自由度车辆模型，并根据线性二自由度车辆模型获得车辆目标横摆角速度，以判断车辆转向状态：车辆不足转向时，设计了基于PID控制的前后扭矩分配控制算法，以实现转向时轨迹保持与稳定性控制的动力学控制任务;而车辆过度转向时，根据滑模变结构控制方法计算车辆所需修正横摆力矩并通过控制后差速器对左右后轮的驱动扭矩分配得到目标横摆扭矩。（4）在目标四轮驱动车辆动力学模型和驱动扭矩分配控制算法的基础上，运用模块化思维，将CarSim仿真软件中的整车模型和MATLAB/Simulink中的扭矩分配装置模型联合起来，并将CarSim仿真信号输出到MATLAB里建立的控制系统对直行加速工况、爬坡加速工况和转向加速工况的汽车扭矩分配控制性能进行仿真分析。

关键词：车辆工程四轮驱动汽车驱动扭矩分配中央联轴器后电控限滑差速器滑模变结构控制

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

时序医疗健康数据挖掘的研究

时序医疗健康数据挖掘的研究

作者：肖文栋电子科技大学

学位级别：硕士

重症监护室(ICU)中的插管是一种常见的挽救生命的干预措施,有助于防止病人的窒息。插管是一个高风险的过程,由它引起的并发症可能对肺部、其他器官和有机系统产生明显的副作用,并且可能是造成机械通气患者危重症发病率和死亡率增加的重... 详细信息

重症监护室(ICU)中的插管是一种常见的挽救生命的干预措施,有助于防止病人的窒息。插管是一个高风险的过程,由它引起的并发症可能对肺部、其他器官和有机系统产生明显的副作用,并且可能是造成机械通气患者危重症发病率和死亡率增加的重要因素。由于ICU中存在着复杂多样的监控数据,预判病人是否需要插管对于ICU临床工作人员是一项挑战性的任务。在本文中,我们提出了一个端到端的深度学习框架,将静态和动态的ICU数据结合起来进行插管预测。在该框架中,卷积神经网络和递归神经网络被用来对时间序列数据进行建模,并将学习到的动态特征与静态数据特征相融合。我们的方法在真实的临床数据集(MIMIC-Ⅲ,PhysioNet)上进行评估,并与一些传统的机器学习方法及现有的最新方法进行比较。实验结果表明,我们的方法AUC达到了0.8379,性能超过了其他传统方法和最先进的方法。本文的主要贡献如下:(1)本文首先利用传统的机器学习方法对ICU病人的插管进行预测,设计了有效的数据采集方式来解决ICU数据量较少和数据不平衡的问题,并设计了一个集成学习的模型来改进性能。(2)针对ICU时序数据,本文将插管预测考虑为时间序列分类问题,首先对时间序列进行离散化,同时针对序列数据中普遍存在的信息缺失问题,引入了两种表示来刻画缺失的模式,然后分别利用CNN和GRU进行时间序列分类,避免人工设计特征,并较大地提升了预测性能。(3)本文设计了一个CNN与GRU的深度集成网络用于时间序列分类,并最终提出了一个端到端的深度学习集成框架,将ICU时序数据与静态数据结合起来进行插管预测,该集成框架的性能明显优于传统机器学习方法以及目前先进水平的深度集成框架。

关键词：插管预测重症监护室 MIMIC-Ⅲ 深度学习