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1.
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
2.
本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性. 相似文献
3.
4.
Abstract
In this note, we consider a Frémond model of shape memory alloys. Let us imagine a piece of a shape memory alloy which is
fixed on one part of its boundary, and assume that forcing terms, e.g., heat sources and external stress on the remaining
part of its boundary, converge to some time-independent functions, in appropriate senses, as time goes to infinity. Under
the above assumption, we shall discuss the asymptotic stability for the dynamical system from the viewpoint of the global
attractor. More precisely, we generalize the paper [12] dealing with the one-dimensional case. First, we show the existence
of the global attractor for the limiting autonomous dynamical system; then we characterize the asymptotic stability for the
non-autonomous case by the limiting global attractor.
* Project supported by the MIUR-COFIN 2004 research program on “Mathematical Modelling and Analysis of Free Boundary Problems”. 相似文献
5.
6.
记忆特征告诉我们,要加强对某一件事的记忆,加深对某一问题的理解,“错误”与“教训”是最为深刻的.数学教学何尝不是如此.例如,为了加深学生对等差数列的前n项和公式的理解和应用,在教学中可设计如下两个问题: 相似文献
7.
8.
9.
均匀物质的热力学性质是热力学理论的基础知识,也是入门知识,因而对这部分知识的学习和掌握就显得尤为重要。但是,在历年的教学中发现,学生对这部分知识的掌握并不好,究其原因,重要的一条是这部分内容概念多、参量多、公式多、状态多,并且各参量之间,各公式之间互相联系、十分类似,因而记忆时特别容易混淆,从而导致理解和应用的障碍。所以,若能找到一种便于记忆的方法,那么,无论是对学生还是对教师都将有很大帮助。基于以上这些认识,本文将从教学内容出发,本着直观简单的原则,介绍一种十分便于记忆的方法---函数图像法。 相似文献
10.