【摘 要】
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研究医疗射频设备过热准确检测问题。射频设备深入人体组织完成工作,受到体内血压等因素的影响,过热信号传递较为缓慢,存在明显滞后,检测不准确。传统的过热检测方法对其进行
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研究医疗射频设备过热准确检测问题。射频设备深入人体组织完成工作,受到体内血压等因素的影响,过热信号传递较为缓慢,存在明显滞后,检测不准确。传统的过热检测方法对其进行检测时,存在明显滞后误差,造成检测不准。为此,提出基于小波模糊训练算法的大型医疗射频设备硬件过热检测方法。建立粗糙集神经网络模型,提取大型医疗射频设备硬件状态信号的特征,将其作为硬件过热检测的依据。利用小波模糊训练算法,对大型医疗射频设备硬件过热进行准确的检测。实验结果表明,利用改进算法进行大型医疗射频设备硬件过热检测,能够对硬件过热的情况进行准确的检测,从而为诊疗检查提供设备保障。
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