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1.
乳腺癌是当前最常见的恶性肿瘤之一,其电子病历数据可用于挖掘隐含规律,对治疗与预后分析有重要意义。通过与乳腺科医生合作,选择合适的预测模型和可视化方法,搭建了一个基于电子病历的乳腺癌群组和治疗方案可视分析系统。首先,对具有高维属性的病人进行降维和聚类处理,形成病人群组,并采用南丁格尔图、词云和时间轴可视化方法,直观展示病人群组间特征的差异;然后,用支持向量机(support vector machine,SVM)模型预测治疗方案,用平行坐标、矩阵热力图和分类图分别展示属性相关性、训练后的特征权重和预测结果;最后,用真实案例验证了系统在群组分析、治疗方案及病人属性关联分析中的有效性,从而较好地帮助医生选择合适的治疗方案。 相似文献
2.
针对机油滤清器工作工况下进出口压差、机油滤层强度及导流桩高度等问题, 通过试验测试与仿真相结合, 对滤清器初步设计进行了评估及优化, 以确保滤清器在工作工况下进出口压降及滤层强度能满足要求. 首先进行滤层性能试验, 得到滤层的惯性阻力系数和黏性阻力系数; 再通过滤层多孔介质CFD分析, 对滤清器进出口压降进行分析计算. 结果表明: 在-18℃、25℃和70℃的工况下, 进出口压降都小于10kPa, 满足相关要求. 针对滤层的最大主应力超过其抗拉强度的问题, 通过CAE仿真分析, 优化滤层与导流桩间隙, 将滤层最大主应力由110.1MPa降至36.99MPa, 小于其抗拉强度42.8MPa. 相似文献
4.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。 相似文献
5.
给定2个图G 1 ![]()
![]()
和G 2 ![]()
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,设G 1 ![]()
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的边集E ( G 1 ) = { e 1 , e 2 , ? , e m 1 } ![]()
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,则图G 1 ⊙ G 2 ![]()
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可由一个G 1 ![]()
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,m 1 ![]()
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个G 2 ![]()
![]()
通过在G 1 ![]()
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对应的每条边外加一个孤立点,新增加的点记为U = { u 1 , u 2 , ? , u m 1 } ![]()
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,将u i ![]()
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分别与第i ![]()
![]()
个G 2 ![]()
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的所有点以及G 1 ![]()
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中的边e i ![]()
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的端点相连得到,其中i = ? 1,2 , ? , m 1 ![]()
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。得到:(i)当G 1 ![]()
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是正则图,G 2 ![]()
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是正则图或完全二部图时,确定了G 1 ⊙ G 2 ![]()
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的邻接谱(A -谱)。(ii)当G 1 ![]()
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是正则图,G 2 ![]()
![]()
是任意图时,给出了G 1 ⊙ G 2 ![]()
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的拉普拉斯谱(L -谱)。(iii)当G 1 ![]()
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和G 2 ![]()
![]()
都是正则图时,给出了G 1 ⊙ G 2 ![]()
![]()
的无符号拉普拉斯谱(Q -谱)。作为以上结论的应用,构建了无限多对A -同谱图、L -同谱图和Q -同谱图;同时当G 1 ![]()
![]()
是正则图时,确定了G 1 ⊙ G 2 ![]()
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支撑树的数量和Kirchhoff指数。 相似文献
6.
7.
8.
以全球海洋潜水旅游目的地为研究对象, 借助地理信息系统(GIS), 运用基尼系数、层次分析法(AHP)等方法, 研究全球海洋潜水旅游目的地的分布特征及其自然影响因素. 结果显示: (1)全球海洋潜水旅游目的地的分布数量由低纬向高纬递减; 洲际分布呈现高度集中, 主要聚集区是东亚与东南亚、地中海-红海以及加勒比海沿岸, 太平洋、印度洋与大西洋为散点分布. (2)影响海洋潜水旅游目的地的自然因素主要为海洋地形、海水温度、陆地气温、洋流、潮汐、海水能见度、珊瑚礁等, 相关因素影响程度与广度因海域呈现地域综合导控, 使得海洋潜水旅游目的地主要聚集在热带海域等地. 相似文献
9.
基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录,分析了研究区最小完备震级,选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a,应用图像信息(PI)法,分析了门源M S6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明,在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内,冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点,且地震热点图像颜色偏深,发震概率较高,向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日,2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗,此两断裂附近仍存在地震热点,地震热点图像颜色逐渐由深变浅,而门源M S6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源M S6.4地震前存在明显的地震热点,且地震热点相对集中,地震热点图像颜色由深变浅,震后消失;在祁连山北缘断裂附近,地震热点持续存在,分布较集中,地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂,附近有发生强震的可能。 相似文献
10.