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重庆理工大学学报（自然科学） 2013年第9期27卷 35-37,52页

作者：杨翀 FU Yu 朱长春田光明中国工程物理研究院总体工程研究所四川绵阳621900 temasek labs and school of mae Nanyang Technological University

在通过测量振动参数的变化来检测结构裂纹的方法中,曲率模态法是较为有效的一种。曲率模态通常由中心差分法求取位移模态的2阶导数来获得,但由于模态的测量比较困难,分辨率和精度较低,所以差分法计算误差较大。针对该情况,引入插值和加... 详细信息

在通过测量振动参数的变化来检测结构裂纹的方法中,曲率模态法是较为有效的一种。曲率模态通常由中心差分法求取位移模态的2阶导数来获得,但由于模态的测量比较困难,分辨率和精度较低,所以差分法计算误差较大。针对该情况,引入插值和加窗傅里叶变换算法来计算曲率模态,并通过带裂纹悬臂梁的测量实验进行验证。同中心差分法进行对比可知:提出的算法能大幅提升计算的精度,准确地判断裂纹的所在位置。

关键词：加窗傅里叶变换裂纹检测曲率模态

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Deep Learning Approach for Analysis and Characterization of COVID-19

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Computers, Materials & Continua 2022年第1期70卷 451-468页

作者： Indrajeet Kumar Sultan S.Alshamrani Abhishek Kumar Jyoti Rawat Kamred Udham Singh Mamoon Rashid Ahmed Saeed AlGhamdi school of Computing Graphic Era Hill UniversityDehradun(UK)India Department of Information Technology College of Computer and Information TechnologyTaif UniversityTaif21944Saudi Arabia school of Computer Science&IT JAIN(to be Deemed University)BangaloreIndia school of Computing Dehradun Institute of TechnologyUttarakhandIndia Department of Computer Engineering Faculty of Science and TechnologyVishwakarma UniversityPuneIndia Department of Computer Engineering College of Computer and Information TechnologyTaif UniversityTaif21944Saudi Arabia

Early diagnosis of a pandemic disease like COVID-19 can help deal with a dire situation and help radiologists and other experts manage human resources more *** a recent pandemic,laboratories perform diagnostics manually,which requires a lot of time and expertise of the laboratorial technicians to yield accurate ***,the cost of kits is high,and well-equipped labs are needed to perform this ***,other means of diagnosis is highly *** is one of the existing methods that finds its use in the diagnosis of *** radiography observes change in Computed Tomography(CT)chest images of patients,developing a deep learning-based method to extract graphical features which are used for automated diagnosis of the disease ahead of laboratory-based *** proposed work suggests an Artificial Intelligence(AI)based technique for rapid diagnosis of COVID-19 from given volumetric chest CT images of patients by extracting its visual features and then using these features in the deep learning *** proposed convolutional neural network aims to classify the infectious and non-infectious SARS-COV2 *** proposed network utilizes 746 chests scanned CT images of 349 images belonging to COVID-19 positive cases,while 397 belong to negative cases of *** experiment resulted in an accuracy of 98.4%,sensitivity of 98.5%,specificity of 98.3%,precision of 97.1%,and F1-score of 97.8%.The additional parameters of classification error,mean absolute error(mae),root-mean-square error(RMSE),and Matthew’s correlation coefficient(MCC)are used to evaluate our proposed *** obtained result shows the outstanding performance for the classification of infectious and non-infectious for COVID-19 cases.

关键词： Coronavirus covid-19 respiratory infection computed tomography deep neural network

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