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1.
卷积神经网络的语义分割模型未有效利用特征权重信息,导致在医学图像复杂场景中分割边界出现欠分割现象。针对该问题,基于融合自适应加权聚合策略提出一种改进的U-Net++网络,并将其应用于电子计算机断层扫描影像肺结节分割。该模型首先在卷积神经网络中提取出不同深度特征语义级别的信息,再结合权重聚合模块,自适应地学习各层特征的权重,然后将学习得到的权重加载到各个特征层上采样得到的分割图以得到最终的分割结果。在LIDC数据集和重庆大学附属肿瘤医院肺部电子计算机断层扫描数据集上进行了分割实验,所提方法的交叉比在两个数据集上分别可达到80.59%和87.40%、骰子系数分别可达到88.23%和90.83%。相比U-Net和U-Net++方法,该算法有效提升了图像分割性能。本文方法能在肿瘤微小细节上实现精确分割,较好地解决了肺结节向周围浸润性生长时出现欠分割的问题。  相似文献   
2.
本文研究了以超临界CO2布雷登循环为原动机的热电联供系统,对系统主要运行参数进行了分析,得到运行参数对于系统热力学性能和经济性能的影响规律。同时,以一次能源利用率和单位输出成本作为目标函数,采用多目标遗传算法对系统进行了优化;在优化结果的基础上,通过TOPSIS法决策出最优解,并与单目标最优解进行对比。结果表明,透平进口温度、透平进口压力和压缩机进口温度的增大有利于系统效率的提高;作为代价,成本也相应增加。在热电比0~4范围内,尽可能增大热电比能够最大程度上降低系统的单位输出成本,提高能源的利用率。  相似文献   
3.
4.
基于一个连续可微函数,通过等价变换中心路径,给出求解线性权互补问题的一个新全牛顿步可行内点算法.该算法每步迭代只需求解一个线性方程组,且不需要进行线搜索.通过适当选取参数,分析了迭代点的严格可行性,并证明算法具有线性优化最好的多项式时间迭代复杂度.数值结果验证了算法的有效性.  相似文献   
5.
针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。  相似文献   
6.
本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性.  相似文献   
7.
8.
Başar and Braha [1], introduced the sequence spaces $\breve{\ell}_\infty$, $\breve{c}$ and $\breve{c}_0$ of Euler-Cesáro bounded, convergent and null difference sequences and studied their some properties. Then, in [2], we introduced the sequence spaces ${[\ell_\infty]}_{e.r}, {[c]}_{e.r}$ and ${[c_0]}_{e.r}$ of Euler-Riesz bounded, convergent and null difference sequences by using the composition of the Euler mean $E_1$ and Riesz mean $R_q$ with backward difference operator $\Delta$. The main purpose of this study is to introduce the sequence space ${[\ell_p]}_{e.r}$ of Euler-Riesz $p-$absolutely convergent series, where $1 \leq p <\infty$, difference sequences by using the composition of the Euler mean $E_1$ and Riesz mean $R_q$ with backward difference operator $\Delta$. Furthermore, the inclusion $\ell_p\subset{[\ell_p]}_{e.r}$ hold, the basis of the sequence space ${[\ell_p]}_{e.r}$ is constructed and $\alpha-$, $\beta-$ and $\gamma-$duals of the space are determined. Finally, the classes of matrix transformations from the ${[\ell_p]}_{e.r}$ Euler-Riesz difference sequence space to the spaces $\ell_\infty, c$ and $c_0$ are characterized. We devote the final section of the paper to examine some geometric properties of the space ${[\ell_p]}_{e.r}$.  相似文献   
9.
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.  相似文献   
10.
学校的合理规划布局是实现教育资源优化配置、提高办学效益和推动教育均衡发展的重要途径。已有许多学者研究了学校的布局问题,但基本上都忽略了交通网络条件以及不确定因素对学校布局的影响。本研究将在前人研究基础上,重点考虑交通网络对乡村中小学选址的影响,并假设旅行时间具有不确定性,从而以最小化学生旅行成本、学校建设、道路修建和道路升级成本为目标,构建不确定条件下的设施区位设计模型。在算法求解方面提出混合模拟退火算法,用于确定新建学校的最佳位置,以及新道路的修建和原有道路的升级情况。最后,将提出的模型和算法应用到实际案例中。  相似文献   
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