基于Improved DR-Net算法的糖尿病视网膜病变识别与分级

针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题,本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法,即Improved DR-Net.选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS 2019 Dataset,采用多种数据增强策略扩充数据集,并引入Eye-PACS数据集进行无偏修正,同时采用高斯滤波等形态学方法增强眼底图像特征;对ResNext50聚合残差结构进行预训练,通过迁移学习对基线模型进行参数及结构微调;引入空洞卷积代替普通卷积,融合注意力机制进一步优化模型性能.测试结果表明,本文所提的Improved DR-Net模型大大提高了糖尿病视网膜病变分级的准确率:阳性预测值97.9％,阴性预测值98.03％,准确率达到98.04％,远高于同类算法.结合深度学习技术辅助视网膜病变的筛查,对于视网膜病变的早期自动筛查具有一定的指导意义.     

完备型二次边界轮廓法的研究及求解断裂力学J_α、L、M积分

对线弹性平面问题的边界轮廓法,选用完备的二次位移形函数,使求解问题的维数降低两维,给出了求解边界位移和面力以及内点应力的求解方法。证明平面弹性断裂力学J_a积分、M积分、L积分方程的被积函数的散度均等于零,将它们分别转化为边界点的位移和面力的线性迭加,无需计算数值积分。算例表明,本文方法具有较高的精度。     

基于拍频测量的二维多普勒效应实验设计

大学物理实验中传统多普勒效应实验装置多为一维的，本文将拍频与圆周运动应用于大学物理实验，设计并制作了一种声波人耳可听且可对多普勒频移量进行定量研究的二维多普勒效应实验装置.该装置中有两个同频声源作为被测声源与参考声源.被测声源因做匀速圆周运动而发出的变频声波与参考声源的声波相干叠加后形成可闻“拍”声，由收音装置转为电信号进入示波器后形成“拍”图像，实现多普勒效应的可视可听.该实验装置拓展了研究多普勒效应的实验教学内容，具有方案新颖、优化传统实验的特点，在实验教学方面具有一定实用价值.