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111.
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
112.
2021年6月大运河廊坊段实现了旅游通航,大运河通航以及滨河景观带的建设为沿岸乡村发展旅游业带来新的契机。如何依托运河水道和滨河廊道景观,以及丰富的遗产资源和乡村田园风光在运河沿岸打造一条大运河文化观带,推动两岸乡村旅游发展和产业升级成为廊坊政府与相关部门企业面临的重要课题。本文借用遗产廊道理论,从遗产廊道的视角出发就大运河文化带建设与乡村旅游融合发展提出了一些对策建议,建议包括完善区域旅游交通网络、建设风景路慢行系统、改善乡村人居环境、推动旅游与其他产业融合发展等措施。 相似文献
113.
114.
依据山农的经典论证方法 ,证明山农信道容量定理仅适用于低通信道 ,不适用于带通信道。对于带通信道 ,信道容量将随信道通带的中心频率而改变。所以带通信道的信道容量具有不确定性。 相似文献
115.
带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据 相似文献
116.
为适应跳频通信等宽频带系统的要求 ,设计一种仙人掌式的宽频带天线。用多端口网络理论分析该天线的阻抗特性 ,阐明该天线能够实现宽频带工作的原理。利用 Ansoft公司的 HFSS仿真工具对天线进行仿真设计 ,并对天线进行了测试 ,实测结果与仿真结果相吻合。研究了地对天线性能的影响。地的直径分别为 3 0 mm、2 0 0 mm、3 0 0 mm时 ,该天线 VSWR小于 2的相对阻抗带宽超过 3 4%。地对天线辐射方向图有着显著影响 ,通过选择地的大小可以获得所需的方向图 相似文献
117.
针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。 相似文献
118.
电离层对BOC调制信号的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
电离层是一种色散介质,宽带信号的不同频率分量在穿过高层大气时会引入不同的相位延迟。传统导航信号带宽较窄,因此在分析电离层的影响时通常将其视作中心频点处的单频信号。下一代导航系统广泛采用的BOC(Binary Offset Carrier)调制具有较宽的带宽和分裂的频谱,因此单频假设不再适用。通过引入BOC信号的双边带模型,分析了电离层对BOC信号的影响。结果表明电离层会在BOC调制的上下边带信号中引入不同的载波和码相位延迟。最后使用数值仿真和实测数据验证了分析的正确性。该结论对BOC信号双边带接收算法的设计具有重要的意义。 相似文献
119.
120.
将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。 相似文献