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为提高小样本下胃肿瘤的辅助诊断性能,结合临床实践,研究联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别方法。首先,为减少源域特征和目标域特征之间的差异,进行有效迁移,利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)法寻找子空间的线性变换基向量,构建联合特征子空间,实现数据全局均值和协方差的对齐;然后,采用基于最优传输理论的Wasserstein距离算法进一步衡量子空间内正负标签数据特征之间的分布距离,增加正负标签数据特征之间的区分度,实现细粒度迁移;最后,针对传统极限学习机算法容易过拟合且稳定性差的问题,使用L1范数正则化对输出权重矩阵进行稀疏约束,提高模型鲁棒性,实现迁移特征的有效分类。实验结果表明,该方法在内部测试集的AUC为0.891,外部测试集的AUC为0.897,一定程度上可为医生提供较好的诊断参考,具有现实意义。 相似文献
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水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。 相似文献
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基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划 总被引:4,自引:3,他引:1
翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。 相似文献
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