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为了保证系统模型的仿真置信度,快速支撑复杂电子设备的设计和验证过程,研究了一种基于实测数据的系统仿真方法,针对仿真运行效率,分析了具体实现过程中的关键技术。并在Matlab/Simulink软件平台以实际电子设备为例进行了初步仿真实验,通过和实际设备的结果对比验证了该系统仿真方法的可行性。 相似文献
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为解决由肺部CT图像对肺结节进行良恶性分类的问题,提出了一个新颖的端到端深度学习网络DenseNet-centercrop。通过在原有的DenseNet结构中的稠密块间增加新的分支,引入了中心剪裁操作。该网络结构具有2个优势:(1)不仅最大程度保留了DenseNet的结构,而且将其稠密连接机制扩展到了稠密块水平,大大丰富了肺结节的多尺度特征。(2)参数量较少,是一种轻量化的网络结构。将基于该网络的肺结节良恶性分类方法在LIDC-IDRI数据集上进行评估,实验结果表明,DenseNet-centercrop极大地提高了DenseNet的性能,较现有的其他肺结节良恶性分类方法具有更高的AUC分值和分类精度。 相似文献
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