【摘 要】
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基于卷积神经网络提出了一种多任务模型将乳腺癌组织学图像分为良性与恶性及其子类.该模型是多任务模型,任务一将病理图像分为良性与恶性,任务二将图像分为良性与恶性的子类.模型总的损失函数是两个分类任务损失函数的加权和.该模型采用卷积层和全局平均池化层替代末端全连接层作为分类层,应用数据增强方法提升模型的性能.模型使用乳腺癌病理图像数据集BreaKHis进行消融实验并与VGG16模型进行对比.实验结果显示
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目资助(LH2019F016)。
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基于卷积神经网络提出了一种多任务模型将乳腺癌组织学图像分为良性与恶性及其子类.该模型是多任务模型,任务一将病理图像分为良性与恶性,任务二将图像分为良性与恶性的子类.模型总的损失函数是两个分类任务损失函数的加权和.该模型采用卷积层和全局平均池化层替代末端全连接层作为分类层,应用数据增强方法提升模型的性能.模型使用乳腺癌病理图像数据集BreaKHis进行消融实验并与VGG16模型进行对比.实验结果显示:提出的模型能够取得更好的性能,在二分类上达到了98.55%～99.52%的分类准确率,在多分类上达到了
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针对深度学习用于闭环检测中存在空间细节特征丢失的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)多层特征加权融合(CNN-F)的闭环检测算法.首先,采用预训练的CNN模型作为特征提取器,从网络中提取输入图像的浅层几何特征和深层语义特征;然后,调整特征图数据进行加权融合,将融合的特征图进行主成分分析(PCA)降维处理后,计算相似性得分用于闭环检测;最后,将算法在数据集New College和City Centr
针对当前文本分类算法未能充分利用标签的语义表示导致文本表示学习与分类预测割裂的问题,提出一种融合文本内容编码和标签引导文本编码的文本分类方法.在文本内容编码部分,通过长短时记忆网络获得文本序列累计语义表示,通过自注意力机制捕获和强化文本长距离语义依赖.在标签引导文本编码部分,设计交互注意力机制,通过标签引导得到经由标签的语义表示过滤下文本的新表示.最后将两部分输出融合,得到同时具有本地内容语义信息和全局任务指导信息的文本表示,使得模型在文本表示阶段即对分类任务具有早期感知力.实验结果表明本研究方法在真实数
为了得到宽阻带二阶带通频率选择表面,采用三层金属层结构和两层相等的介质构成频率选择表面的微结构,阐述了宽阻带二阶带通频率选择表面的结构.采用理论计算和HFSS仿真软件进行了仿真设计,窄带理论计算结果和仿真结果一致性较好,均具有二阶带通的频率特性,仿真设计结果具有宽阻带特性,该二阶带通频率微结构单元的容差性和频率稳定性较好.设计了单元尺寸为0.017λ×0.017λ,厚度为λ/59的频率选择表面,其中λ为自由空间的波长.制作实物并测试了频率特性,实测和仿真结果一致性较好,中心频率为0.74 GHz,阻带为0
为实现不同信号来源下的轮毂电机故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和改进DST理论的轮毂电机故障诊断方法.以电动汽车轮毂电机运行安全为目标,首先,搭建基于振动和噪声的BN诊断模型,得到不同运行工况下基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率;然后,提出基于熵权值的改进DST,对基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率的冲突部分进行重新分配,得到新的基本信度函数;最后,通过轮毂电机台架实验来验证该方法的有效性.结果显示:改进DST在解决证据间冲突问题的同时,能够有效融合基于振动和噪声的BN诊断后验概率,实现轮毂电
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