检索结果-南通市图书馆

增强型金枪鱼群优化指数熵的砂粒显微图像分割

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

光学精密工程 2024年第8期32卷 1199-1211页

作者：王梦菲王卫星徐琨李理敏长安大学信息学院陕西西安710064 温州大学电气与电子工程学院浙江温州325035

砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局... 详细信息

砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局搜索与局部开发上的若干不足,提出了混沌扰动策略、动态权重策略和余弦干扰策略对其增强,基准函数实验表明ETSO大幅提高了收敛精度,小幅提高了收敛速度。其次,将ETSO用于确定EXP的分割阈值,以分割图像的信息量为标准验证了该方案的可行性。最后,在雅鲁藏布江砂粒显微图像数据集上进行分割实验,与TSO-EXP相比,ETSO-EXP分割的图像在峰值信噪比、结构相似性、特征相似度和寻优速度的评估上分别达到了18.78%,6.85%,4.16%和3.83%的提升,在同类分割方法中性能最优。结果表明,分割方法ETSO-EXP对于对比度较高、纹理丰富或砂粒碎屑尺寸差异较大的图像都具有较高的分割精度和计算速度。

关键词：砂粒显微图像图像分割指数熵金枪鱼群优化

口炎清颗粒联合康复新液对复发性口腔溃疡患者临床疗效、复发率及炎症水平影响的回顾性研究

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

中华中医药学刊 2024年

作者：王琛霓李海朋黄莹莹南阳医学高等专科学校第一附属医院口腔科

目的：观察口炎清颗粒联合康复新液治疗复发性口腔溃疡患者临床疗效、复发率及其对患者血清炎症水平的影响。方法：选择2020年1月至2022年9月于河南省南阳市南阳医学高等专科学校第一附属医院口腔科治疗的60例轻复发性口腔溃疡患者作为... 详细信息

目的：观察口炎清颗粒联合康复新液治疗复发性口腔溃疡患者临床疗效、复发率及其对患者血清炎症水平的影响。方法：选择2020年1月至2022年9月于河南省南阳市南阳医学高等专科学校第一附属医院口腔科治疗的60例轻复发性口腔溃疡患者作为研究对象，采用随机数字表法将上述患者分为常规治疗组和口炎清组，每组30例，常规治疗组患者予以康复新液含漱治疗，口炎清组在常规治疗组基础上予以口炎清颗粒口服治疗。比较两组患者的临床疗效、临床症状、复发率和不良反应情况，以及干预前后血清炎症因子和免疫功能变化。结果：常规治疗组患者的有效率为73.33%，口炎清组患者的有效率为93.33%，与常规治疗组比较，口炎清组的有效率明显升高(P＜0.05)。与常规治疗组患者比较，口炎清组患者疼痛持续时间、创面愈合时间以及进食改善时间均明显缩短，差异具有统计学意义(P＜0.01，P＜0.05)。干预完成后，口炎清组患者外周血中CD3+、CD4+以及CD4+/CD8+水平相较于常规治疗组均明显升高，而CD8+水平则明显下降(P＜0.01，P＜0.05)。干预完成后，口炎清组患者的血清白介素(interleukin，IL)-1、IL-6以及肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor，TNF)-α水平相较于常规治疗组均明显下降(P＜0.01)。干预完成后3个月、6个月时两组复发率无明显差异(P＞0.05)；但相较于常规治疗组，口炎清组患者的总复发率明显降低(P＜0.05)。干预过程中两组患者的均未发生明显药物相关不良反应或过敏反应。结论：口炎清颗粒联合康复新液治疗复发性口腔溃疡具有良好临床效果，能够明显改善患者的临床症状、降低复发率，其作用机制与抑制血清炎症反应、调节机体免疫功能相关。

关键词：口炎清颗粒康复新液复发性口腔溃疡临床研究炎症水平复发率

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混频深度学习模型的我国股市收益率研究

基于混频深度学习模型的我国股市收益率研究

作者：王梦茹北方工业大学

学位级别：硕士

股市研究中数据频率不齐的现象时常存在,解决数据不同频,提高模型预测效果的问题也十分重要,本文在研究金融数据预测时发现宏观经济变量对股票领域的影响研究热度居高不下,那么如何将宏观变量的信息充分利用到预测高频股票数据当中,并... 详细信息

股市研究中数据频率不齐的现象时常存在,解决数据不同频,提高模型预测效果的问题也十分重要,本文在研究金融数据预测时发现宏观经济变量对股票领域的影响研究热度居高不下,那么如何将宏观变量的信息充分利用到预测高频股票数据当中,并且取得更优的效果,成为本文研究的一个主要问题。宏观经济变量往往频率较低,很少有文献将低频宏观变量作为深度学习模型的输入指标来预测股票市场,本文充分利用不同频率的信息,将低频宏观变量纳入模型预测当中,搭建一个混频深度学习组合模型来进行研究。沪深300指数作为我国股票市场的重要组成部分,本文就选用其数据作为研究目标,搜集32个宏观指标在2009年7月至2023年1月的宏观数据,运用LASSO模型筛选出对沪深300指数收益率有影响的三个变量:居民消费价格指数(CPI)、狭义货币供应量(M1)、投资者信心指数(ICI)。并将这三个变量结合波动率指数(VIX)纳入反向有限制混频数据抽样模型(RR-MIDAS),充分利用低频宏观变量来估计收益率,同时将RR-MIDAS模型与其他模型进行对比,根据不同评价指标结果发现RR-MIDAS模型的效果最佳。为了进一步提高模型的预测效果,将RR-MIDAS模型与深度学习模型进行组合,通过前期研究发现长短时记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)等深度学习模型在股票时间序列数据上表现优于随机森林和支持向量机等其他机器学习模型。因此将RR-MIDAS模型与LSTM模型以及GRU模型进行组合,创新搭建出RR-MIDAS-LSTM模型和RR-MIDAS-GRU模型。具体而言,将RR-MIDAS模型利用宏观变量估计的高频收益率,结合七项技术指标共同纳入LSTM模型和GRU模型中,预测沪深300指数日度收益率。该组合模型优势在于:既能通过R R-MIDAS模型对低频宏观变量进行利用,又能通过深度学习模型处理股市数据复杂的非平稳、非线性问题,实现对收益率更加精确的预测。通过模型的损失函数值以及DM检验结果发现RR-MIDAS-LSTM模型的预测效果更好。比较输入变量加入低频宏观变量前后的预测效果,发现加入低频宏观经济变量可以显著提高模型的预测能力。

关键词： LASSO模型 RR-MIDAS模型 LSTM模型股市预测技术指标

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

科学实验活动对幼儿深度学习水平的影响研究

科学实验活动对幼儿深度学习水平的影响研究

作者：王梦雨沈阳大学

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

延长石油永续债会计确认计量问题研究

延长石油永续债会计确认计量问题研究

作者：王梦佳延安大学

学位级别：硕士

近年来,在中国经济快速发展的同时,各种新型金融工具被不断地开发出来。随着金融工具类型的日趋复杂化和多元化,对其会计属性的界定也就显得更加突出。在这些金融工具中,永续债因具有成本可控、能够降低资产负债率等优势而备受青睐。永... 详细信息

近年来,在中国经济快速发展的同时,各种新型金融工具被不断地开发出来。随着金融工具类型的日趋复杂化和多元化,对其会计属性的界定也就显得更加突出。在这些金融工具中,永续债因具有成本可控、能够降低资产负债率等优势而备受青睐。永续债由于其独特的“债股双重特性”,给其会计属性的界定带来了显著的挑战。而对永续债会计属性的不同划分,会给企业财务带来截然不同的影响。本文采用了文献研读和案例分析的研究方法,从相关理论和概念出发,在阅读研究文献的基础上,首先对永续债、权益工具和金融负债的概念进行了界定,其次阐述了与永续债相关的业主权理论、实体经济理论和优序融资理论。再次,归纳总结在不同会计准则下永续债的会计属性区分问题。最后,从实践着手,选择延长石油作为案例公司,试图通过分析延长石油发行永续债的概况、动因、会计确认计量等,彻底厘清永续债这一金融工具。通过研究分析,得出以下结论:一是根据会计准则和延长石油的实际情况,应将其发行的永续债划分为金融负债。二是将永续债计入权益工具与计入金融负债相比,将提升企业的长期偿债能力与盈利能力、优化资本结构、增加股东财富,但也会加剧企业现金流压力和丧失利息的税盾效应。针对以上问题,企业在确认计量永续债时,应严格遵守实质重于形式的会计原则,通过建立信息披露委员会等方式加强信息披露,加强对会计从业人员的职业教育,中介机构也应加强对企业的监督约束,我国也应不断修订完善现有会计准则和规定,使其更灵活与普适。希望能为永续债的发行提供一些参考和启示。

关键词：永续债权益工具金融负债

基于小样本学习的铸件浇冒口与飞边检测方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小样本学习的铸件浇冒口与飞边检测方法研究

作者：王梦雪北方民族大学

学位级别：硕士

目标检测是实现工业自动化的研究热点。由于大型铸钢件多为单件或小批量生产,导致难以采集大量的数据集,可能仅有少量样本。在有限的训练样本条件下,基于深度学习的目标检测模型训练不充分,容易发生过拟合。近年来,受到广泛关注的DETR算... 详细信息

目标检测是实现工业自动化的研究热点。由于大型铸钢件多为单件或小批量生产,导致难以采集大量的数据集,可能仅有少量样本。在有限的训练样本条件下,基于深度学习的目标检测模型训练不充分,容易发生过拟合。近年来,受到广泛关注的DETR算法,适用基于元学习目标检测方法的框架搭建。然而,DETR算法面对铸件清理车间环境复杂多变、铸件遮挡严重的问题,难以实现浇冒口与飞边的检测。为此,本文从DETR算法出发,提出一种适用于小样本铸件浇冒口与飞边检测的改进算法。本文主要工作内容如下:对小样本目标检测算法进行分类对比,在PASCAL VOC和COCO数据集上对12种算法在K=1,3,5,10的设置下进行实验对比分析,选用基于元学习的方法进行相关研究,并提出一种基于注意力加权特征融合的小样本目标检测算法。对于特征提取模块,针对主干网络特征融合不充分的问题,通过设计坐标注意力加权的金字塔特征融合网络,以提高模型特征信息交互融合能力和感兴趣区域专注力;对于编解码模块,针对绝对位置编码无法处理超过预先设定长度的序列,在自注意力结构中引入二维图像相对位置编码,使查询向量在查询各部分特征和重要程度时考虑位置信息,增强对平移不变性的模式识别能力;对于后处理阶段,引入Smooth-L1优化损失函数,提高模型检测精度。为了验证改进的小样本检测算法的性能,利用自制的铸件浇冒口与飞边数据集全面评估提出的改进算法,改进算法在实验设置为3shot、5shot、10shot、30shot时,柱状浇冒口的检测精度分别为62.31%、69.43%、81.31%、87.41%,飞边的检测精度分别为47.50%、54.06%、66.00%、79.32%,提出的方法获得优于DETR原算法的目标检测准确率。本文提出的基于小样本学习的铸件目标检测方法,为机器人化智能铸造装备的研制提供基础理论支撑。

关键词：目标检测小样本特征融合位置编码损失函数

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

新时代大学生道德榜样教育研究

新时代大学生道德榜样教育研究

作者：王梦园山东财经大学

学位级别：硕士

大学生是朝气蓬勃、上进有为的一代,在人生的黄金期,要教育大学生成长为国家的栋梁之才,激励其树立远大理想、增强本领、涵育德行。道德榜样教育是提升大学生思想道德素质的重要途径,是培育担当民族复兴大任的时代新人的关键之举。目前... 详细信息

大学生是朝气蓬勃、上进有为的一代,在人生的黄金期,要教育大学生成长为国家的栋梁之才,激励其树立远大理想、增强本领、涵育德行。道德榜样教育是提升大学生思想道德素质的重要途径,是培育担当民族复兴大任的时代新人的关键之举。目前,大学生道德榜样教育迎来了新的发展机遇,但也面临着新的挑战。享乐主义、拜金主义等诸多不良观念的传播影响了大学生的价值观念,导致道德榜样教育的效果大打折扣。因此,化解上述存在的现实困境,重塑道德榜样教育的价值引领,有利于提高新时代大学生道德榜样教育的效果。新时代中国特色社会主义的发展丰富了道德榜样教育的内涵,使其成为高校落实立德树人根本任务的重要内容,有助于加强和改进高校思想政治教育工作。对大学生进行道德榜样教育,丰富其道德情感体验,培养积极的道德观念,提高其思想道德素质,促进其从道德观念到道德行为的转化,是高校思想政治教育的要求。基于上述要求,大学生道德榜样教育汲取了中西方道德榜样教育思想的理论精华,对实现个人和社会的全面发展具有指导意义。紧跟时代发展的脚步,大学生道德榜样教育在教育内容方面也与时俱进,将道德榜样事迹、人格、精神和实践等内容融入大学生思想教育,以满足个人与社会发展的基本要求。目前,新时代大学生道德榜样教育取得了一定成效,大学生自身的思想认识和道德素质得到有效提高,高校教育环境也有所改善。但是,通过研究发现,大学生自身与社会外界也存在着一定的问题,制约了大学生道德榜样教育的长远发展。因此,需要深入剖析大学生道德榜样教育的问题产生的原因,反思不足之处并加以改正,不断改善大学生道德榜样教育弱化的状况。在深入了解大学生道德榜样教育现状的基础上,需要从理论和实践两个层面出发,运用科学的研究方法改进新时代大学生道德榜样教育。结合时代要求,针对当前存在的问题,从教育主体、教育内容、宣传方法和教育机制四个角度探讨提出不断加强大学生道德榜样教育的对策,有助于增强道德榜样教育的实效性,为党育人、为国育才。

关键词：大学生道德榜样道德榜样教育对策