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《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
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以MnO_2为自反应模板,采用一锅法制备了PPy/Fe_3O_4复合材料,对比研究了MnO_2及PPy/Fe_3O_4复合材料的吸波性能。用透射电镜(TEM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、傅立叶-红外光谱仪(FT-IR)和矢量网络分析仪(VNA)等分析测试手段对材料进行了微观形貌观测、结构表征、电磁参数测试以及吸波性能评估。结果表明:PPy/Fe_3O_4复合材料在厚度为5.0 mm、频率为6.9 GHz处反射损耗(RL)达到最佳反射损耗-39.5 dB,有效频宽为3.0 GHz。 相似文献
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