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农牧企业数字化转型动因、路径及其绩效研究 ——以新希望六和为例

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农牧企业数字化转型动因、路径及其绩效研究 ——以新希望六和为例

作者：王梓彦四川师范大学

学位级别：硕士

基于AIS数据的船舶轨迹聚类和预测方法研究

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基于AIS数据的船舶轨迹聚类和预测方法研究

作者：王梓昊南京信息工程大学

学位级别：硕士

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基于多特征信息的双层睡眠分期模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 64-69页

作者：张虹淼王梓廖肖剑李伟达苏州大学机电工程学院江苏省先进机器人技术重点实验室江苏苏州215021

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类... 详细信息

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型.

关键词：睡眠分期脑电信号特征提取复合多尺度排列熵双层分类模型

Ki-67的表达与乳腺癌新辅助化疗疗效相关性的研究

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Ki-67的表达与乳腺癌新辅助化疗疗效相关性的研究

作者：王梓琪吉林大学

学位级别：硕士

目的:回顾性分析150例乳腺癌患者新辅助化疗前后肿瘤组织中Ki-67的表达情况,探讨Ki-67表达水平与乳腺癌患者各种临床病理因素的相关性以及新辅助化疗前后Ki-67水平变化与化疗疗效的关系,评估Ki-67指数对接受新辅助化疗患者的化疗疗效的... 详细信息

目的:回顾性分析150例乳腺癌患者新辅助化疗前后肿瘤组织中Ki-67的表达情况,探讨Ki-67表达水平与乳腺癌患者各种临床病理因素的相关性以及新辅助化疗前后Ki-67水平变化与化疗疗效的关系,评估Ki-67指数对接受新辅助化疗患者的化疗疗效的影响以及预测价值,为临床医生在新辅助化疗的疗效的评估及预测中起到指导和参考作用。方法:本研究采用回顾性分析,收集150例2019年1月至2022年12月于吉林大学第二医院乳腺外科接受新辅助化疗患者的临床病理资料,每个患者术前均经空芯针穿刺获取病理组织,根据病理结果确诊为乳腺浸润性导管癌,并有明确的免疫组化分子分型,选择合适的新辅助化疗方案,行6-8周期新辅助化疗并在化疗结束1个月内采取乳腺癌根治术,术后再次对切除的乳腺癌组织行病理学及免疫组化检验。根据患者术后病理结果判断病理缓解情况,并进一步分析Ki-67与乳腺癌新辅助化疗疗效的相关性。结果:1、Ki-67高表达组和低表达组患者的分子分型、ER、PR表达状态的对比差异显著(P0.05)。2、Ki-67的表达水平与ER、PR的表达呈负相关(P0.05)。3、在不同分子分型亚型组间比较新辅助化疗前淋巴结转移情况、Ki-67表达水平以及新辅助化疗后是否pCR,差异具有统计学意义(P0.05)。5、新辅助化疗前Ki-67高表达组患者的pCR率明显优于Ki-67低表达组(P<0.05)。6、化疗后Ki-67表达下降组患者的pCR率明显优于未下降组(P<0.05)。7、以14%为临界值,对pCR的预测价值更高(P<0.01)。8、根据敏感度与特异度之和最大化原则计算Ki-67预测pCR最佳临界值为17.5%,Ki-67预测pCR有统计学意义。结论:1、新辅助化疗前Ki-67呈高表达状态的乳腺癌患者对化疗更敏感,可以获得pCR比例更高,疗效更好。2、新辅助化疗前Ki-67的表达水平与ER、PR的表达呈负相关,而与HER-2表达情况无显著相关性。3、新辅助化疗后Ki-67的表达下降可作为评价化疗疗效的参考指标,下降程度越显著,化疗疗效越好。4、以14%为临界值可能对新辅助化疗后的乳腺癌患者达到pCR具有更高的预测价值。

关键词：乳腺癌新辅助化疗病理学完全缓解 Ki-67

水上航行器间亚纳秒级时间同步关键技术与验证

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水上航行器间亚纳秒级时间同步关键技术与验证

作者：王梓豫电子科技大学

学位级别：硕士

车牌图像的运动模糊复原与部分遮挡修复方法研究

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车牌图像的运动模糊复原与部分遮挡修复方法研究

作者：王梓杨西安理工大学

学位级别：硕士

随着交通监控系统和车辆识别技术的广泛应用,车牌图像质量对于交通秩序的维护和交通安全的保障显得尤为重要。然而,在日常场景中,由于拍摄设备抖动或车辆移动,车牌图像常出现全局或局部的运动模糊现象。并且,车牌图像还可能受到污渍或... 详细信息

随着交通监控系统和车辆识别技术的广泛应用,车牌图像质量对于交通秩序的维护和交通安全的保障显得尤为重要。然而,在日常场景中,由于拍摄设备抖动或车辆移动,车牌图像常出现全局或局部的运动模糊现象。并且,车牌图像还可能受到污渍或其他物体的遮挡,导致车牌信息不完整。这些问题均会对车牌识别的正确率造成影响。因此,本文采用深度学习技术,深入研究车牌图像的运动模糊复原与部分遮挡修复,主要研究工作如下:(1)针对车牌图像的运动模糊复原和部分遮挡修复特定场景下的训练需求,构建了MBLP运动模糊车牌图像数据集和POLP部分遮挡车牌图像数据集。MBLP数据集由ReLoblur运动模糊数据集中的车牌区域截取、实拍视频帧提取和模拟运动模糊生成的方式组成。POLP数据集则通过提取CCPD车辆数据集中的车牌区域,使用改进Canny算子提取车牌边缘信息,并分别与不同比例的随机掩码叠加而构建。通过两组数据集的构建,确保了后续方法的研究开展。(2)针对运动模糊车牌图像复原的细节丢失和伪影问题,本文提出了一种基于改进MPRNet的运动模糊复原方法(简称EMPRNet)。设计了多尺度跨阶段特征融合(MCFF)模块,充分传递阶段特征,避免细节丢失。同时,为了减少无用信息传递,解决复原图像的伪影残留,设计了基于并行注意力的监督学习模块(SDAM)。经过在MBLP数据集上的实验对比,EMPRNet网络相较于原方法平均PSNR提升了 2.32dB,平均SSIM提升了 0.035,与真值图像像素直方图的相关性平均提升了 0.056。真实运动模糊车牌图像复原的主观评价达3.45,复原后的车牌识别正确率达90.2%。(3)针对大比例遮挡车牌区域的修复效果不佳问题,本文基于EdgeConnect的网络结构,提出了一种基于边缘轮廓的无监督图像修复方法(简称ECTNet)。方法分为两个阶段:第一阶段引入Transformer模块充分学习遮挡区域与背景区域的像素关系,实现边缘轮廓修补;第二阶段设计了多维度转换聚合(MTA)模块有效聚合上下文信息。同时,结合了 Transformer级联与全局注意力(GA)模块综合全局语义信息补充局部细节,进行整体图像修复。经过在POLP数据集上的实验对比,轮廓生成图像相比于EdgeConnect网络的一阶段输出具有更准确的细节。整体图像修复相比于EdgeConnect网络,在综合不同比例遮挡下,平均PSNR提升了 3.92dB,平均SSIM提升了 0.114,平均FID减少了 1.39,平均MAPE下降了 2.18%。修复后的车牌识别正确率达85.4%。(4)针对车牌信息修复的实际应用需求,本文构建了一套基于PyQt的车牌信息修复系统。实现了用户登录注册、日志管理功能、文件操作以及车牌信息修复功能。经过实际测试验证,系统能够有效地处理车牌图像的运动模糊和部分遮挡问题,具有较好的实际应用价值。

关键词：深度学习车牌图像运动模糊复原部分遮挡修复图像修复

基于神经网络的系统性硬化症图像分类和评估算法研究

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基于神经网络的系统性硬化症图像分类和评估算法研究

作者：王梓芃电子科技大学

学位级别：硕士

具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

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具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

作者：王梓琮曲阜师范大学

学位级别：硕士

在偏微分方程的学习研究中,与指数调和函数相关的方程是一类重要的椭圆偏微分方程,且带有各种边值条件的该类方程的解的存在性具有一定的难度和研究意义,引起了人们极大的研究兴趣.本文所研究的是在R2上一类具有斜导数边值条件的拟线性... 详细信息

在偏微分方程的学习研究中,与指数调和函数相关的方程是一类重要的椭圆偏微分方程,且带有各种边值条件的该类方程的解的存在性具有一定的难度和研究意义,引起了人们极大的研究兴趣.本文所研究的是在R2上一类具有斜导数边值条件的拟线性椭圆偏微分方程解的性质.本文章节如下:第一节,主要对本文章所研究方程的来源,背景以及有关的结果进行简要阐述;第二节,将文章证明过程中所用到的相关符号和基础知识进行列举;第三节,通过构造辅助函数,给出解的内部梯度估计和区域边界附近的梯度估计;第四节,对于特殊的f,得到方程解的C0估计,最终得到解的存在唯一性.本文主要的结论如下:定理1假设Ω是R2上的有界光滑区域,α>0.假设f是定义在Ω×R上的光滑函数,且满足fz≥0,φ是定义在Ω上的光滑函数.若u是问题的解,且存在常数M,使得|u|≤M,其中β是沿?Ω的一个C3单位严格斜向量场,则存在常数C=C(Ω,M,|β|C2(?Ω),|f|C1(Ω),|φ|C3(Ω)),使得有|Du|≤C.定理2设Ω ? R2且Ω为有界光滑区域,α>0.假设φ是定义在Ω上的光滑函数,β是沿?Ω的一个C3单位严格斜向量场,则如下问题存在唯一解.

关键词：斜导数边值条件梯度估计极大值原理

基于BP神经网络与遗传算法的液烃回收装置参数预测与优化

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过程工程学报 2024年

作者：王梓龙刘桂莲西安交通大学化学工程与技术学院

天然气液烃回收装置中，各操作参数间关联密切，混合冷剂的组成和配比直接影响系统能耗和产品质量。基于某液烃回收装置的实际生产数据建立了该系统的BP神经网络模型，可根据天然气进料和生产要求变化优化预测混合冷剂配比及其他关键操... 详细信息

天然气液烃回收装置中，各操作参数间关联密切，混合冷剂的组成和配比直接影响系统能耗和产品质量。基于某液烃回收装置的实际生产数据建立了该系统的BP神经网络模型，可根据天然气进料和生产要求变化优化预测混合冷剂配比及其他关键操作参数。该模型整体预测精度较高，输出参数的平均绝对百分比误差小于5%，最小误差低至0.118%。用遗传算法对预测效果不理想的输出参数进行优化，冷剂分离器液相流量误差由9.208%降低至3.321%，塔顶一板压差误差由9.602%减小为4.051%。基于所建立的GA-BP神经网络模型在夏、冬两季不同进料条件下，对冷剂组分和冷剂分离器液相流量、压力两项关键操作参数进行优化。优化结果表明，在夏季工况下应适当增加混合冷剂中甲烷、丙烷和异丁烷的摩尔分率和液相冷剂流量，并减少冷剂中乙烯的摩尔分率。在冬季工况中，应适当减少异丁烷摩尔分率，并降低液相冷剂压力。以夏季进料条件为例，优化混合冷剂配比和各项操作参数，优化后制冷系统能耗降低518.12 kW。

关键词：天然气轻烃回收混合冷剂参数优化 BP神经网络遗传算法