【摘 要】
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为改善传统模糊C均值(FCM)聚类算法在SAR图像分割时迭代次数多、鲁棒性与分割精度差等问题,通过选取主要像素点,结合图像非局部信息提出一种FCM改进算法.首先将图像分块并选取主要像素点构成主要像素集合,然后对像素集利用K-means聚类确定初始聚类中心,接下来在FCM算法的目标函数中引入非局部空间信息,利用灰度信息与空间信息配合自适应平滑因子增强算法的抗噪性能,最后利用图像形态学操作完成图像分割.实验结果表明,该算法对模拟与真实SAR图像的分割结果精度较高,分别达到99%和96%,相较于传统算法不仅能提
【机 构】
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为改善传统模糊C均值(FCM)聚类算法在SAR图像分割时迭代次数多、鲁棒性与分割精度差等问题,通过选取主要像素点,结合图像非局部信息提出一种FCM改进算法.首先将图像分块并选取主要像素点构成主要像素集合,然后对像素集利用K-means聚类确定初始聚类中心,接下来在FCM算法的目标函数中引入非局部空间信息,利用灰度信息与空间信息配合自适应平滑因子增强算法的抗噪性能,最后利用图像形态学操作完成图像分割.实验结果表明,该算法对模拟与真实SAR图像的分割结果精度较高,分别达到99%和96%,相较于传统算法不仅能提高分割精度、降低迭代次数,而且具有良好的抗噪性能,同时能很好地保留图像细节.
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为解决未标定摄像头监控视频中行人安全社交距离的估计问题,提出将行人检测、单应性与尺度估计相结合的方法,对单目相机中行人是否处于安全社交距离进行二分类.首先基于YOLOv5s框架,采用MSCO?CO数据集中只含有行人的数据训练得到鲁棒性较好的行人检测器;然后根据相机成像模型假设,推导出从场景地面到图像平面的单应性矩阵,再通过人类平均身高和图像行人检测框高度估计从场景地面到图像中行人局部区域的尺度信息,从而在图像上投影出行人椭圆形安全区域;最后通过计算图像中行人安全区域的重叠情况判断其是否违反安全社交距离.实
气温是影响气候最主要的参数之一,其中气温预报对识别干旱、洪涝等极端气象灾害具有重要意义.基于机器学习理论,提出一种将随机森林(RF)和一维卷积神经网络(1DCNN)相结合的多信息融合气温预报方法.首先,运用差分法将气象观测数据转化为平稳的时间序列数据;其次,运用RF方法挖掘出与气温高度相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量;最后,构建多信息融合气温预报模型RF-1DCNN.以云南省昆明市历史气象观测数据为例,与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP)对未来10小时的气温预报性能进行比较研究.
目的:探究针对经皮肝动脉栓塞介入治疗的肝癌患者应用综合护理干预的临床效果.方法:纳入病例:114例,病症:肝癌,治疗方式:经皮肝动脉栓塞介入治疗,入组时间:2019年1月-2021年1月,分组方式:电脑等量随机方,组别:实验及对照,各57例,护理方式:综合护理干预及常规护理,分析护理情况.结果:实验组发生肾衰竭、消化道出血、肿瘤破裂及穿刺点出血的并发症发生概率显著低于对照组,差异显著,P<0.05.结论:针对经皮肝动脉栓塞介入治疗的肝癌患者应用综合护理干预可有效降低治疗中并发症的发生率.
非侵入式负荷识别是高级电力量测系统的首要环节,对智能电网的建设具有重要意义.为解决传统非侵入式负荷识别算法识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的非侵入式负荷识别方法.该方法通过SSA获取ELM隐含层的最优输入权值和阈值,构建出SSA-ELM非侵入式负荷识别模型.在实际采集的6种常用家庭负荷数据集上对该模型进行负荷识别实验,结果表明,基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法的识别准确率为96.1%,优于传统的ELM(86.3%)和BP神经网络算法(91.8%
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目的:选取一定数量的样本展开对比,对腹腔镜根治术结合腹腔热灌注化疗治疗直肠癌的效果以及安全性等方面进行研究与分析.方法:随机地选取我院2018年1月至2019年12月之间接诊治疗的进展期直肠癌患者100例作为此次的研究对象,按照治疗方式的不同将其分为单一治疗组和结合组,每组50例患者.对于单一治疗组来说,主要采用的是腹腔镜根治术来进行治疗,手术后一个月开始进行化疗,一般要进行6—8次.而结合组则是采用腹腔镜根治术加腹腔热灌注化疗的方式来进行治疗,经过对比治疗,比较两组患者的手术情况、肿瘤的复发情况、化学毒
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[关键词]目的:分析对社区获得性肺炎热壅肺证患者合用加味麻杏甘石汤与抗生素的治疗效果.方法:对照组为抗生素治疗,观察组合用加味麻杏甘石汤、抗生素治疗.结果:观察组咳嗽、发热、咳痰、肺部啰音消失时间早于对照组P<0.05;观察组治疗总有效率为98.33%,对照组为86.67%,P<0.05.结论:对于社区获得性肺炎痰热壅肺证患者给予加味麻杏甘石汤和抗生素进行联合治疗其疗效满意,并可缩短患者病程时间.