检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李彬朱岩松郝文瑞张沛琳胡志刚苏历华马明 430023 湖北省武汉市东西湖区常青花园学府南路68号

本发明提供一种基于顺流式谷物干燥机的水分测量方法及装置，属于谷物干燥领域，该方法包括：获取待测位点的多个特征参数，所述多个特征参数包括空气温度、空气湿度、谷物温度以及平行板电容充放电过程中通过测量电路测得的信号频率；... 详细信息

标准号: CN116482310A

本发明提供一种基于顺流式谷物干燥机的水分测量方法及装置，属于谷物干燥领域，该方法包括：获取待测位点的多个特征参数，所述多个特征参数包括空气温度、空气湿度、谷物温度以及平行板电容充放电过程中通过测量电路测得的信号频率；将所述多个特征参数输入训练后的反向传播神经网络模型，输出谷物含水率检测结果；其中，所述反向传播神经网络模型，根据含水率已知的谷物样本采集所述多个特征参数，并以所述谷物样本的多个特征参数作为输入，已知含水量作为标签，进行训练后得到。该方法考虑到空气温湿度、谷物温度和谷物电容的共同影响，提高了谷物水分测量精度和速度，可以在一定程度上降低谷物干燥机的腰爆率。

关键词：特征参数谷物反向传播神经网络模型谷物干燥机水分测量充放电过程平行板电容测量电路谷物干燥谷物含水检测结果信号频率样本采集含水率顺流式电容测位样本标签输出

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基于神经网络校正扩展卡尔曼滤波器的扩散光学层析成像方法

基于神经网络校正扩展卡尔曼滤波器的扩散光学层析成像方法

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作者：张丽敏于新征张杰刘宗洋张茜高峰 300072 天津市南开区卫津路92号天津大学

本发明公开了一种基于神经网络校正扩展卡尔曼滤波器的扩散光学层析成像方法。该方法采用反向传播神经网络模型和栈式自编码器神经网络模型，学习扩展卡尔曼滤波器的输出与真实值的误差，将此误差与扩展卡尔曼滤波器的输出相加，得到一... 详细信息

标准号: CN118298044A

本发明公开了一种基于神经网络校正扩展卡尔曼滤波器的扩散光学层析成像方法。该方法采用反向传播神经网络模型和栈式自编码器神经网络模型，学习扩展卡尔曼滤波器的输出与真实值的误差，将此误差与扩展卡尔曼滤波器的输出相加，得到一个非常接近真实值的组织体光学参数分布，实现了神经网络对扩展卡尔曼滤波器的误差校验；该方法解决了传统DOT逆问题存在的不适定性和重建精度不高，空间分辨率较差等问题，也解决了基于端到端深度学习的图像重建方法中可解释性较差的问题。

关键词：扩展卡尔曼滤波器神经网络反向传播神经网络模型扩散光学层析成像神经网络模型空间分辨率不适定性光学参数输出相加图像重建误差校验编码器端到端解释性组织体栈式校正输出学习重建

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一种考虑腐蚀影响的杆塔覆冰荷载计算方法、系统及设备

一种考虑腐蚀影响的杆塔覆冰荷载计算方法、系统及设备

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作者：李智威王巍方钊张洪张赵阳廖晓红孙利平王金元周蠡蔡杰陈理邵芳张亮许汉平李进杨龙汤力卢银均徐乐平熊川羽陈然周英博马莉贺兰菲熊一高晓晶舒思睿张童彦徐昊天柯方超魏聪张东寅赵爽王亚捷胡婷乔诗慧 430077 湖北省武汉市武昌区水果湖街徐东路47号

一种考虑腐蚀影响的杆塔覆冰荷载计算方法、系统及设备，方法首先参考杆塔的力学参数、几何参数与服役年限，构建杆塔有限元模型，然后搭建三维几何模型，赋予力学参数与覆冰荷载，获得数据集样本，接着进行归一化处理，并划分为训练集... 详细信息

标准号: CN117807888A

一种考虑腐蚀影响的杆塔覆冰荷载计算方法、系统及设备，方法首先参考杆塔的力学参数、几何参数与服役年限，构建杆塔有限元模型，然后搭建三维几何模型，赋予力学参数与覆冰荷载，获得数据集样本，接着进行归一化处理，并划分为训练集与测试集，再建立反向传播神经网络模型，进行训练优化，以完成考虑腐蚀影响下的输电杆塔覆冰荷载计算；在应用中，通过使用基于数据处理的算法模型替代传统的力学建模，提高了腐蚀条件下杆塔覆冰荷载的承载力计算速度，并且保证了结果的准确性与可靠性，同时通过结合力学仿真和机器学习，可以更加有效的处理大数据，加快对复杂条件下杆塔承载力的分析和评估。本发明不仅较为高效，而且较为便捷。

关键词：杆塔覆冰荷载计算力学参数荷载力学反向传播神经网络模型三维几何模型腐蚀承载力计算分析和评估归一化处理系统及设备腐蚀条件复杂条件机器学习几何参数输电杆塔算法模型承载力数据处理测试集传统的大数据数据集训练集元模型构建建模样本参考替代赋予应用优化保证

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二进制密钥的随机性测试方法、装置、设备及介质

二进制密钥的随机性测试方法、装置、设备及介质

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作者：边聪聪 102600 北京市大兴区经济开发区盛坊路2号5号楼3层301室

本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种二进制密钥的随机性测试方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待测试二进制密钥序列，并基于预设数据长度对待测试二进制密钥序列进行分割，以获取多个数据块；将各数据块输入至预训练的目... 详细信息

标准号: CN115378589A

本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种二进制密钥的随机性测试方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待测试二进制密钥序列，并基于预设数据长度对待测试二进制密钥序列进行分割，以获取多个数据块；将各数据块输入至预训练的目标反向传播神经网络模型，获取目标反向传播神经网络模型输出的，各数据块对应的是否为随机二进制序列的分类结果；根据各数据块对应的是否为随机二进制序列的分类结果，获取待测试二进制密钥序列对应的随机性测试结果。本实施例的技术方案，通过采用预先训练的反向传播神经网络模型对二进制密钥序列进行随机性检测，可以提升二进制密钥的随机性测试的准确度，且可以提升随机性测试的效率和鲁棒性。

关键词：二进制密钥随机性测试数据块反向传播神经网络模型随机二进制序列分类结果测试信息安全技术随机性检测获取目标预设数据准确度鲁棒性输出分割

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合并桥本氏甲状腺炎的甲状腺乳头状癌患者术中甲状旁腺误切的危险因素分析及预防策略

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局解手术学杂志 2022年第8期31卷 686-692页

作者：蒋晓张龙陈涵尤玉成王振乾中国人民解放军海军第905医院普外科上海200052

目的探究影响合并桥本氏甲状腺炎(HT)的甲状腺乳头状癌(PTC)患者术中甲状旁腺误切的危险因素及预防策略。方法选择于我院行甲状腺癌根治术的924例合并HT的PTC患者作为PTC合并HT组,根据术后病理学检查结果将患者分为误切组(43例)和非误切... 详细信息

目的探究影响合并桥本氏甲状腺炎(HT)的甲状腺乳头状癌(PTC)患者术中甲状旁腺误切的危险因素及预防策略。方法选择于我院行甲状腺癌根治术的924例合并HT的PTC患者作为PTC合并HT组,根据术后病理学检查结果将患者分为误切组(43例)和非误切组(881例);另选择同期于我院行甲状腺癌根治术的173例单纯PTC患者作为单纯PTC组。比较PTC合并HT组与单纯PTC组患者的临床特征;比较误切组与非误切组患者的一般资料、血液生化指标及术后并发症发生情况;采用多因素Logistic回归分析影响合并HT的PTC患者术中甲状旁腺误切的危险因素;构建反向传播(BP)神经网络模型并评价其预测效能。结果PTC合并HT组女性、被膜受侵犯、侧颈区淋巴结转移、甲状旁腺误切患者的比例明显高于单纯PTC组(P<0.05)。年龄≥45岁、男性、AJCC分期Ⅳa期、被膜受侵犯、双侧中央区淋巴结清扫、切除淋巴结数目≥3枚、手术时间2.5~3 h均是导致合并HT的PTC患者术中甲状旁腺误切的独立危险因素(P<0.05);构建的BP神经网络模型隐含层节点数为5,校准曲线和临床决策曲线显示模型预测的准确性和有效性较好。误切组术后低钙血症、暂时性甲状旁腺功能减退发生率及并发症总发生率高于非误切组,差异具有统计学意义(P<0.001)。结论年龄、性别、AJCC分期、被膜受侵犯等均与合并HT的PTC患者术中甲状旁腺误切有关,术中应合理实施双侧中央区淋巴结清扫。

关键词：桥本氏甲状腺炎甲状腺乳头状癌甲状旁腺误切危险因素反向传播神经网络模型

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社区推荐方法、系统、计算机设备及存储介质

社区推荐方法、系统、计算机设备及存储介质

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作者：莫海彤叶朕源魏宗财魏纾晴刘奕君彭丹丽刘晨瑜陈旭华 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种社区推荐方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取居民社会经济属性数据和社区属性数据；构建社区评价指标体系；以居民社会经济属性数据和社区属性数据作为影响因素，以各个社区的分项指数和完整社区指... 详细信息

标准号: CN112380425A

本发明公开了一种社区推荐方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取居民社会经济属性数据和社区属性数据；构建社区评价指标体系；以居民社会经济属性数据和社区属性数据作为影响因素，以各个社区的分项指数和完整社区指数作为被预测指标，使用反向传播神经网络模型进行训练，得到训练后的模型；获取用户输入的社会经济属性数据，利用训练后的模型进行预测，得到该用户对应的社区各项指数的预测值；将该用户对应的社区各项指数的预测值，与各个社区的分项指数和完整社区指数进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，输出社区推荐列表。本发明可以为参与城市空间和服务重构的决策和实践提供指引，并为市民的居住选择行为提供参考。

关键词：社区社会经济属性匹配结果社区属性社区推荐预测反向传播神经网络模型评价指标体系计算机设备城市空间存储介质影响因素预测指标重构的构建匹配居民参考输出居住决策服务

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多层螺旋CT动态增强扫描在宫颈癌淋巴结转移的诊断价值及漏诊的原因分析

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中国CT和MRI杂志 2024年第1期22卷 110-113页

作者：李洋洋联勤保障部队第九八三医院放射诊断科天津300141

目的探究多层螺旋CT动态增强扫描(MSCT)在宫颈癌淋巴结转移中的诊断价值及漏诊的原因。方法选择2019年3月-2022年3月283例于我院接受治疗的宫颈癌患者作为研究对象,所有患者均行MSCT检查淋巴结转移情况,将检查结果与手术病理结果相比较... 详细信息

目的探究多层螺旋CT动态增强扫描(MSCT)在宫颈癌淋巴结转移中的诊断价值及漏诊的原因。方法选择2019年3月-2022年3月283例于我院接受治疗的宫颈癌患者作为研究对象,所有患者均行MSCT检查淋巴结转移情况,将检查结果与手术病理结果相比较,分析MSCT的诊断价值。根据漏诊情况将确诊淋巴结转移的患者分为漏诊组(n=41)和未漏诊组(n=128)。比较两组的一般资料及临床病理特征,分析MSCT漏诊的因素,并构建预测模型,评价模型的区分度和准确性。结果283例患者经手术病理诊断结果为淋巴结转移169例,MSCT检查出淋巴结转移128例,漏诊41例。MSCT诊断阳性符合率为92.75%,阴性符合率为71.72%,总符合率为81.98%。ROC曲线显示,MSCT的AUC为0.741(95%CI:0.723~0.826),具有较高的诊断价值。高分化、Ki-67阴性、间质浸润深度<1/2是MSCT在宫颈癌淋巴结转移诊断中漏诊的独立危险因素(P<0.05),肿瘤大小是独立保护因素(P<0.05)。BP神经网络模型具有良好的区分度和准确性。结论MSCT对宫颈癌淋巴结转移的诊断价值良好。但对于肿瘤大小<4cm、高分化、Ki-67阴性、间质浸润深度<1/2的患者可能出现漏诊,对此类患者应结合其他辅助检查进行诊断。

关键词：多层螺旋CT动态增强扫描宫颈癌淋巴结转移漏诊反向传播神经网络模型

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基于CDU影像特征的3种模型在先心病诊断中的应用价值研究

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重庆医学 2022年第11期51卷 1912-1916页

作者：吴贻怡肖湘罗琼桂林市人民医院超声科广西桂林541000

目的探讨基于彩色多普勒超声(CDU)影像特征的3种模型在先天性心脏病(简称先心病)诊断中的应用价值。方法选取2017年3月至2020年1月在该院进行先心病筛查的455例孕妇进行产前CDU检测。采用问卷调查、体格检查及实验室检查,建立logisitic... 详细信息

目的探讨基于彩色多普勒超声(CDU)影像特征的3种模型在先天性心脏病(简称先心病)诊断中的应用价值。方法选取2017年3月至2020年1月在该院进行先心病筛查的455例孕妇进行产前CDU检测。采用问卷调查、体格检查及实验室检查,建立logisitic回归分析、反向传播(BP)神经网络及决策树模型。比较3种模型检测的灵敏度、特异度及准确度,以及3种模型检测的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC),分析3种模型对先心病的诊断价值。结果455例孕妇中61.32%的孕妇血糖正常,93.63%的孕妇早期未服用致畸药物,63.52%的新生儿出生体重超过2800 g,91.21%的新生儿出生时Apagr评分大于8分,95%以上的三尖瓣返流程度、肺动脉瓣返流程度、主动脉瓣返流程度均正常。logisitic回归分析模型、BP神经网络模型、决策树模型检测的灵敏度、特异度、准确度及AUC分别为84.82%、61.57%、81.79%、0.742,93.28%、81.68%、84.25%、0.786,86.46%、56.83%、81.02%、0.728,BP神经网络模型的灵敏度、特异度及准确度均高于logisitic回归分析模型及决策树模型。3种模型的AUC比较,logisitic回归分析模型与BP神经网络模型比较及BP神经网络模型与决策树模型比较差异均有统计学意义(P<0.01),而logisitic回归分析模型与决策树模型比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相较于logisitic回归分析模型与决策树模型,BP神经网络模型诊断先心病灵敏度、特异度与准确度更高。

关键词：彩色多普勒超声影像特征 logisitic回归分析模型反向传播神经网络模型决策树模型先天性心脏病诊断价值

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一种分数阶反向传播神经网络的手写数字识别方法及系统

一种分数阶反向传播神经网络的手写数字识别方法及系统

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作者：杨建辉马铭洁 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明属于机器学习技术领域，为分数阶反向传播神经网络的手写数字识别方法及系统，包括步骤：对手写数字数据集的图像进行预处理；构建带正则化项的双交叉熵损失函数；构建带正则化项的分数阶反向传播神经网络模型；根据预处理后的图... 详细信息

标准号: CN115953795A

本发明属于机器学习技术领域，为分数阶反向传播神经网络的手写数字识别方法及系统，包括步骤：对手写数字数据集的图像进行预处理；构建带正则化项的双交叉熵损失函数；构建带正则化项的分数阶反向传播神经网络模型；根据预处理后的图像，设置分数阶反向传播神经网络的相关参数，对分数阶反向传播神经网络进行训练，得到适用于手写数字数据集的神经网络模型，输入待识别的手写数字图片，对手写数字图片进行分类。本发明在分数阶神经网络中引入平方惩罚项和新的双交叉熵损失函数，具有高精度、快速收敛和良好的泛化性能等优点，能够准确快速地识别手写数字。

关键词：分数阶反向传播神经网络手写数字预处理损失函数正则化项双交叉构建反向传播神经网络模型机器学习技术神经网络模型手写数字识别图像泛化性能快速收敛神经网络数字图片相关参数惩罚项数据集分类引入图片

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日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质

日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质

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作者：鞠卓菁 518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号

本发明涉及人工智能，提供一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质，包括若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于系统周期，生成与新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；将各用户模拟数据发送至历... 详细信息

标准号: CN111694814A

本发明涉及人工智能，提供一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质，包括若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于系统周期，生成与新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；若新建分区对应的当前个数等于1，获取其新建分区对应的目标日期及对应的当前输入向量，将其输入至反向传播神经网络模型，得到对应的分区存储空间预估值以将新建分区对应进行扩展。此外，本发明还涉及区块链技术，数据可存储于区块链节点中。该方法便于数据的维护，数据库性能也得到提升。

关键词：分区分区表用户模拟区块反向传播神经网络模型模拟用户数据预估计算机设备人工智能存储介质分区存储目标日期输入向量数据发送数据删除系统周期可存储链节点数据库期望维护

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