一种基于神经网络的脑梗死MRI图像识别方法

    公开(公告)号:CN110910377B

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN201911190631.3

    申请日:2019-11-28

    Abstract: 本发明属于医学图像识别技术领域,具体涉及应用在临床实践上的一种基于神经网络的脑梗死MRI图像识别方法。本发明包括以下步骤:采集明确具有脑梗死疾病的脑部MRI图像;数据预处理,对标注好的原始图像进行缩放和裁剪处理;构建神经网络,卷积神经网络总深度为11层,卷积核大小为3*3,第2、4、7层步长为2,其余层步长为1;训练神经网络;测试模型;诊断测试;输出模型和整理结果。本发明的优点在于:使用卷积神经网络进行头部MRI图像识别,相比于传统方法,准确率更高,诊断过程更加智能化,且可以应用于除头部MRI识别外的其他应用场景。本发明使用全卷积网络作为基础网络结构,保留局部信息,使得学习到的特征更易被可视化和理解。

    一种基于峰值帧和深度森林的微表情识别方法

    公开(公告)号:CN110852271A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911099083.3

    申请日:2019-11-12

    Inventor: 滕房儒 刘杰

    Abstract: 本发明公开了一种基于峰值帧和深度森林的微表情识别方法;主要涉及微表情峰值帧定位和使用峰值帧训练深度森林模型来进行微表情识别;该方法包括微表情样本预处理、通过计算频率来确定峰值帧、使用VGG-Face网络进行特征提取、对深度森林模型进行微表情分类训练和测试;本发明定位微表情峰值帧作为训练集,可以有效避免面部动作强度过低的微表情一般帧带来的冗余;微表情峰值帧数据样本规模小,结合深度森林在少量数据样本的情况下也有优异表现的特点,选择训练深度森林模型来识别微表情,提高了准确率和效率。

    基于图规划的启发式Web服务组合方法

    公开(公告)号:CN107105052B

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201710343392.5

    申请日:2017-05-16

    Abstract: 本发明提供的是一种基于图规划的启发式Web服务组合方法。首先对服务组合问题进行建模,阐述了其与智能规划问题的对应关系;为了解决基于图规划的服务组合算法的盲目搜索的缺点,提出了状态距离的概念,分析和证明了其在可达性分析中的作用,给出了状态距离矩阵的构建方法;依据状态距离矩阵,设计启发函数对服务的可达性进行估计,修剪不必要的服务,减小规划图的规模,提高算法的求解效率。

    一种利用波浪能为气浮平台充气的装置

    公开(公告)号:CN106438270B

    公开(公告)日:2018-04-24

    申请号:CN201610867273.5

    申请日:2016-09-30

    Abstract: 本发明提供一种利用波浪能为气浮平台充气的装置,主要包含:固定在气浮平台外侧壁(12)上的基座(21)、浮子(31)、压板(33)、打气筒(40)、输气管(51)和吸气管(61)。当气垫压力不足时,浮子(31)大部分位于水面下方,在波浪的作用下,浮子(31)可以带动压板(33)绕球铰链(34)上下左右旋转或推拉球铰链(34)前后平移,推动打气筒的活塞杆(42)使之通过输气管(51)往气垫内打气。在波浪的往复作用下,本发明可不断往气垫内打气,直至气垫气压恢复至额定值、平台上浮至正常吃水,这时浮子(31)大部分露出水面,本发明停止工作。本发明可以维持气垫气压使之处于额定值,以满足平台性能的要求。

    一种掉电可工作的弹载存储测试系统及使用方法

    公开(公告)号:CN116230057A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310269807.4

    申请日:2023-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种掉电可工作的弹载存储测试系统及使用方法,包括上位机数据采集终端和存储测试硬件电路,所述存储测试硬件电路与外部电源相连;所述存储测试硬件电路包括控制处理模块及与控制处理模块连接的信号调理电路、数据存储设备、姿态探测模块、定位模块、无线通信模块、光耦隔离模块,所述光耦隔离模块与二次点火装置相连,所述无线通信模块与上位机数据采集终端相连,所述信号调理电路与外部应变测试设备相连。本发明采用上述的一种掉电可工作的弹载存储测试系统及使用方法,该系统掉电可工作、发射可回收、采样率可更改。

    一种基于地形匹配的声呐图像的超分辨率重建方法

    公开(公告)号:CN111028152B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201911240433.3

    申请日:2019-12-02

    Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域,具体涉及一种基于地形匹配的声呐图像的超分辨率重建方法。本发明通过使用中值滤波器、拉普拉斯滤波器对声呐图像进行预处理,在声呐图像中识别并选定地形作为参照物,对同一地形参照物进行配准,解决声呐图像在产生的过程中同一地形在图像中的位置不同的问题。本发明利用声呐图像中的同一地形,将多张声呐图像依据该地形进行配准,使用多张声呐图像重建一张新的图像,直到最终高分辨率图像的生成,解决了声呐图像分辨率低、信噪比低、对比度低、斑点噪声突出的问题,提高了声呐图像的分辨率从而获得更多信息。

    一种基于Mf_SimplE的知识图谱表示学习方法

    公开(公告)号:CN114091461A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111415632.0

    申请日:2021-11-25

    Inventor: 刘杰 曹梦媛

    Abstract: 本发明公开了一种基于MfSimplE的知识图谱表示学习方法,涉及互联网技术领域,具体为一种基于MfSimplE的知识图谱表示学习方法,具体包括如下步骤:S1、对知识图谱中的三元组进行预处理生成负三元组:读取知识图谱数据中的一批三元组S,对于S中任意的三元组(e1,r,e2),如果选择头部节点,则从实体集E中随机选择除e1以外的节点来替换e1组成新的负三元组,以同样的方式也可以通过替换尾结点来得到负三元组;S2、随机初始化实体节点和关系向量。本发明改进了传统方法在较复杂的知识图谱中解决一对多、多对一类型的关系不够好的问题,在没有明显增加时间复杂度的基础上相较于别的轻量级模型的精确度却有很大的提高。

    一种打车平台中补偿激励的任务分配方法

    公开(公告)号:CN110991728A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911191064.3

    申请日:2019-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种打车平台中补偿激励的任务分配方法领域。所述方法包括如下步骤:任务发布者向打车平台发布打车任务并提供打车任务酬金;打车平台预测以打车任务位置为圆心的半径内接受任务的司机人数期望;在任务发布范围内的司机收到任务后选择是否接受任务,接受任务的司机提交接受任务申请给平台;打车平台收到接受任务司机的申请后,将这些司机作为任务候选者发送给打车任务发布者;任务发布者可以根据自身的需求从平台提供的候选者中选择一个合适的司机接受任务;任务完成后,平台支付任务报酬。本发明能够将任务指定到接受任务意愿较高的司机人群中,打车任务会发布到离打车任务更近范围内的司机,使得任务能够在更近的范围内被接受。

    一种基于特征点网格化匹配的运动目标跟踪检测方法

    公开(公告)号:CN110942473A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911214360.0

    申请日:2019-12-02

    Abstract: 本发明属于运动目标跟踪检测技术领域,具体涉及一种基于特征点网格化匹配的运动目标跟踪检测方法。本发明通过先提取运动目标和待检测目标的特征点进行匹配,然后划分网格并统计特征点落于网格的位置,再根据网格中的特征点找到运动目标在待检测图像中的位置。本发明将运动的平滑性限制转换成去除错误匹配的数据测量,利用特征点正确匹配对周围比错误对周围有更多的支持点对,筛选剔除错误点对,大大提高了特征点匹配的正确率,从而提升了目标检测的准确度。本发明可用于解决由于运动的平滑性限制而造成的运动目标检测困难问题,本发明能够迅速剔除错误的匹配,提高匹配的稳定性,从而迅速定位运动目标的位置。

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