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Where Does AlphaGo Go: From Church-Turing Thesis to AlphaGo Thesis and Beyond 被引量:53
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作者 Fei-Yue Wang Jun Jason Zhang +5 位作者 Xinhu Zheng Xiao Wang Yong Yuan Xiaoxiao Dai Jie Zhang Liuqing Yang 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI 2016年第2期113-120,共8页
An investigation on the impact and significance of the AlphaGo vs. Lee Sedol Go match is conducted, and concludes with a conjecture of the AlphaGo Thesis and its extension in accordance with the Church-Turing Thesis i... An investigation on the impact and significance of the AlphaGo vs. Lee Sedol Go match is conducted, and concludes with a conjecture of the AlphaGo Thesis and its extension in accordance with the Church-Turing Thesis in the history of computing. It is postulated that the architecture and method utilized by the AlphaGo program provide an engineering solution for tackling issues in complexity and intelligence. Specifically, the AlphaGo Thesis implies that any effective procedure for hard decision problems such as NP-hard can be implemented with AlphaGo-like approach. Deep rule-based networks are proposed in attempt to establish an understandable structure for deep neural networks in deep learning. The success of AlphaGo and corresponding thesis ensure the technical soundness of the parallel intelligence approach for intelligent control and management of complex systems and knowledge automation. © 2014 Chinese Association of Automation. 展开更多
关键词 Religious buildings
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大型语言模型会催生学校结构性变革吗?--基于ChatGPT的前瞻性分析 被引量:45
2
作者 张志祯 张玲玲 +1 位作者 米天伊 丘诗萍 《中国远程教育》 2023年第4期32-41,共10页
自2022年底以来,大型语言模型ChatGPT以爆炸式用户增长与网络传播的方式向公众宣告其诞生,并因其流畅的多轮次对话、对需求的准确理解、实用性高的文本(含程序代码)生成,受到教育领域的广泛关注。对于以ChatGPT为代表的大型语言模型及... 自2022年底以来,大型语言模型ChatGPT以爆炸式用户增长与网络传播的方式向公众宣告其诞生,并因其流畅的多轮次对话、对需求的准确理解、实用性高的文本(含程序代码)生成,受到教育领域的广泛关注。对于以ChatGPT为代表的大型语言模型及其衍生应用的教育技术学思考,不能停留在为教师和学生提供使用建议的层面,还需更深入。其中的一个方向是探讨源自教学机器的适应性教学系统及其所支持的个性化学习对学校教学系统结构的可能影响。对ChatGPT教学行为的分析表明:在教学行为(活动、任务)层面,它能够进行对话辅导、技能训练、讲授演示、协同创作、交互评价等活动,但是缺少课时、单元、课程等上层结构,而作为其行为基础的“动作”,也面临可信性与准确性不高的挑战。尽管如此,ChatGPT表现出来的跨领域自然语言理解与生成能力仍为智能教学系统提供了新型“能力基座”,有望大范围改变智能教学系统的开发模式,提升其教学表现,为个性化学习提供更全面、更有效的支撑。学校的教学系统是否会因此产生结构性变革?本文将“会不会”问题,分为“能不能”与“应该不应该”两个问题,分别从事实逻辑层面、实践价值层面进行探讨。分析表明,学校现有的分科课程、班级授课、教师主导等系统结构仍保持稳定,并未受已有的智能教学系统与慕课等资源太大的冲击;基于大型语言模型的教学自动化还需要补足“上层结构”,夯实“基础动作”;对于基础教育,学校教学系统的要素(如教师)可能会发生很大变化,但系统结构很可能会保持稳定。 展开更多
关键词 ChatGPT 大型语言模型 智能教学系统 个性化学习 学校教育 系统变革 教学自动化
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Infrastructure-based localisation of automated coal mining equipment 被引量:30
3
作者 Chad O. Hargrave Craig A. James Jonathon C. Ralston 《International Journal of Coal Science & Technology》 EI 2017年第3期252-261,共10页
A novel radar-based system for longwall coal mine machine localisation is described. The system, based on a radar-ranging sensor and designed to localise mining equipment with respect to the mine tunnel gate road infr... A novel radar-based system for longwall coal mine machine localisation is described. The system, based on a radar-ranging sensor and designed to localise mining equipment with respect to the mine tunnel gate road infrastructure, is developed and trialled in an underground coal mine. The challenges of reliable sensing in the mine environment are considered, and the use of a radar sensor for localisation is justified. The difficulties of achieving reliable positioning using only the radar sensor are examined. Several probabilistic data processing techniques are explored in order to estimate two key localisation parameters from a single radar signal, namely along-track position and across-track position, with respect to the gate road structures. For the case of across-track position, a conventional Kalman filter approach is sufficient to achieve a reliable estimate. However for along-track position estimation, specific infrastructure elements on the gate road rib-wall must be identified by a tracking algorithm. Due to complexities associated with this data processing problem, a novel visual analytics approach was explored in a 3D interactive display to facilitate identification of significant features for use in a classifier algorithm. Based on the classifier output, identified elements are used as location waypoints to provide a robust and accurate mining equipment localisation estimate. 展开更多
关键词 Localisation · Waypoint navigation · Machine learning · Radar ·Underground · Longwall mining· automation
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基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法 被引量:16
4
作者 梁泽毓 吴艳兰 +1 位作者 杨辉 姚雪东 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第4期68-77,共10页
针对常规遥感水体监测方法存在的易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题,提出利用深度学习实现遥感影像水体信息快速自动化提取的方法。通过引入DenseNet密集连接结构(dense block)构建水体提取深度学习全卷... 针对常规遥感水体监测方法存在的易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题,提出利用深度学习实现遥感影像水体信息快速自动化提取的方法。通过引入DenseNet密集连接结构(dense block)构建水体提取深度学习全卷积神经网络,弥补了一般网络存在的浅层特征丢失问题,提高了网络对遥感影像中细小水体的敏感程度,实现了更优的水体提取效果。实验结果表明,该方法水体提取结果的像元精度达到96.3%,均交并比达到91.1%,斑块漏检率为0,水体边界长度和面积精度分别达到95.8%和98.5%,均高于传统NDWI法、光谱监督分类法、决策树方法。同时,该方法表现出所对比方法不具备的高效、自动化和泛化性优势,在遥感影像水体提取上有较强的应用价值。 展开更多
关键词 遥感影像解译 水体提取 深度学习 自动化 泛化性
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热轧带钢轧制力模型自学习算法优化 被引量:15
5
作者 宋勇 苏岚 +1 位作者 荆丰伟 刘文仲 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期802-806,共5页
根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中... 根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高. 展开更多
关键词 热连轧 轧制力 数学模型 自学习 过程自动化
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高铁接触网异物自动化智能检测方法 被引量:10
6
作者 徐伟 吴泽彬 +3 位作者 刘建新 丁道华 詹天明 徐洋 《中国铁路》 2019年第10期39-44,共6页
基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经... 基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触网安全运行需求,首先对图像进行预处理,然后设计基于深度神经网络的异物检测方法,利用已标定样本训练异物检测模型,并通过预训练和重训练步骤进行深度学习模型的优化,最后将训练好的模型应用于真实场景中对特定异物进行自动检测。对采集的2C图像进行相关试验,结果表明,该方法可以快速有效地检测出接触网异物,准确率达到96.5%以上,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 高速铁路 接触网 异物 智能检测 深度学习 自动化
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基于特征分离机制的深度学习植被自动提取方法 被引量:10
7
作者 周欣昕 吴艳兰 +1 位作者 李梦雅 郑智腾 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期1675-1689,共15页
随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提... 随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。 展开更多
关键词 植被提取 高分二号 深度学习 特征分离 自动化 语义分割 Densenet 遥感
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运动技能获得中的内隐认知研究进展 被引量:9
8
作者 范文杰 《广州体育学院学报》 北大核心 2003年第6期55-58,共4页
运动领域已发现的内隐认知范式有内隐记忆、内隐学习与自动化。现有研究表明:与外显认知相比,内隐认知不仅具有功能上的相对独立性,而且比已发现的有意识思维更能检测微妙的和复杂的关系,无须意志的努力便可自发进行认知活动,在某些方... 运动领域已发现的内隐认知范式有内隐记忆、内隐学习与自动化。现有研究表明:与外显认知相比,内隐认知不仅具有功能上的相对独立性,而且比已发现的有意识思维更能检测微妙的和复杂的关系,无须意志的努力便可自发进行认知活动,在某些方面表现出巨大的优越性。运动技能获得中外显认知是认知的基本途径,内隐认知是认知的必要的有益补充,二者相互协同,在一定条件下可以相互转化。 展开更多
关键词 运动技能 内隐认知 外显认知 内隐记忆 内隐学习 自动化
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基于AISI网络的BIM三维重建方法研究 被引量:10
9
作者 朱攀 史健勇 《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期839-846,共8页
自动从点云数据生成建筑信息模型(BIM)一直是建筑自动化领域的研究热点。基于传统算法的建筑自动三维重建的缺点包括人工设计特征,识别过程复杂,应用场景有限等。随着三维机器学习领域的不断成熟,处理点云便有了新的手段。通过引入实例... 自动从点云数据生成建筑信息模型(BIM)一直是建筑自动化领域的研究热点。基于传统算法的建筑自动三维重建的缺点包括人工设计特征,识别过程复杂,应用场景有限等。随着三维机器学习领域的不断成熟,处理点云便有了新的手段。通过引入实例分割中的ASIS网络框架对点云进行处理,即从扫描点云场景中自动分割和分类建筑构建元素并得到实例分割矩阵。接着,基于包围盒假设从得到的实例分割矩阵中提取建筑构件外轮廓参数,并将外轮廓参数和分割的语义分类结果作为BIM建模的构件参数。最后,将这些提取的构件参数输入到自制的IFC生成器中,自动生成基于工业基础类(IFC)标准的BIM模型。实验表明,利用无噪点点云方法,可实现基于曼哈顿世界假设下的室内单房间的三维重建。 展开更多
关键词 深度学习 工业基础类 建筑信息模型 自动化 点云
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基于改进DenseNet网络的多源遥感影像露天开采区智能提取方法 被引量:9
10
作者 张峰极 吴艳兰 +1 位作者 姚雪东 梁泽毓 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期673-684,共12页
利用遥感技术对露天开采区进行信息提取和监测已成为解决矿山自然环境问题的重要手段。通过改进带密集连接的全卷积神经网络,构建露天开采区样本库,并训练了针对多源遥感数据的露天开采区提取模型,最终实现对铜陵地区露天开采区的全自... 利用遥感技术对露天开采区进行信息提取和监测已成为解决矿山自然环境问题的重要手段。通过改进带密集连接的全卷积神经网络,构建露天开采区样本库,并训练了针对多源遥感数据的露天开采区提取模型,最终实现对铜陵地区露天开采区的全自动提取。与传统分类方法和深度学习方法相比,该方法在基于像元和基于对象的评价方面具有较好的精度,其中像元精度PA:0.977,交并比IoU:0.721,综合评价指标F1:0.838,Kappa系数:0.825,召回率:0.913,漏警率:0.087,虚警率:0.533。同时,该模型对于匀色较差的GoogleEarth影像也有较好的提取效果,表现出较强的泛化性和适用性,在多源遥感影像露天开采区提取方面具有较强的应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 全卷积神经网络 DenseNet 露天开采区提取 全自动化
原文传递
无线传感网络中基于自动学习机的数据传输策略 被引量:9
11
作者 周丰 朱丽军 +1 位作者 王璇 宋海金 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期130-133,152,共5页
尽管多径路由能够提高数据包传输成功率,但是其增加参与数据传输的节点数,提升了网络能耗。为此,提出基于自动学习机的单径路由(Single Path-based Learning Automation Routing,SPLAR)。设计SPLAR路由的主旨在于以最少能耗实现数据包... 尽管多径路由能够提高数据包传输成功率,但是其增加参与数据传输的节点数,提升了网络能耗。为此,提出基于自动学习机的单径路由(Single Path-based Learning Automation Routing,SPLAR)。设计SPLAR路由的主旨在于以最少能耗实现数据包传递率的最大化和端到端传输时延的最小化。通过自动学习机构建每个节点的动作集,并依据环境学习更新每个动作的概率。再选择具有最高概率的动作传输数据。仿真结果表明,提出的SPLAR路由在数据包传递率和端到端传输时延具有较好的性能。 展开更多
关键词 无线传感网 单径路由 自动学习机 动作集 服务质量
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机器学习及其在农业中应用研究的展望 被引量:8
12
作者 胡林 刘婷婷 +1 位作者 李欢 崔运鹏 《农业图书情报》 2019年第10期12-22,共11页
机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对... 机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。 展开更多
关键词 机器学习 算法 可解释性 自动化 黑箱 智能机器 智能机器人
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基于机器学习的智能化运维系统研究 被引量:8
13
作者 程教育 《信息与电脑》 2019年第4期151-152,共2页
传统运维系统存在三大难点:系统变化感知滞后、未来故障不可预测、故障响应成本高,主要表现为可维护性差、可重用性低、主机配置自动化率低等,而基于机器学习和神经网络的智能化运维系统有望解决这些难点问题。智能化运维系统通过对IT... 传统运维系统存在三大难点:系统变化感知滞后、未来故障不可预测、故障响应成本高,主要表现为可维护性差、可重用性低、主机配置自动化率低等,而基于机器学习和神经网络的智能化运维系统有望解决这些难点问题。智能化运维系统通过对IT系统海量数据的采集和自动分析,能主动感知IT系统节点运行状态的变化;通过构建运维模型,可直观地显示各节点对IT系统的影响力、健康度和依赖性,实现对IT系统节点的三维感知;通过机器学习可预测未来各系统节点的潜在故障,真正做到防患于未然。 展开更多
关键词 运维系统 人工智能 机器学习 自动化
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Cyber Resilience through Real-Time Threat Analysis in Information Security
14
作者 Aparna Gadhi Ragha Madhavi Gondu +1 位作者 Hitendra Chaudhary Olatunde Abiona 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2024年第4期51-67,共17页
This paper examines how cybersecurity is developing and how it relates to more conventional information security. Although information security and cyber security are sometimes used synonymously, this study contends t... This paper examines how cybersecurity is developing and how it relates to more conventional information security. Although information security and cyber security are sometimes used synonymously, this study contends that they are not the same. The concept of cyber security is explored, which goes beyond protecting information resources to include a wider variety of assets, including people [1]. Protecting information assets is the main goal of traditional information security, with consideration to the human element and how people fit into the security process. On the other hand, cyber security adds a new level of complexity, as people might unintentionally contribute to or become targets of cyberattacks. This aspect presents moral questions since it is becoming more widely accepted that society has a duty to protect weaker members of society, including children [1]. The study emphasizes how important cyber security is on a larger scale, with many countries creating plans and laws to counteract cyberattacks. Nevertheless, a lot of these sources frequently neglect to define the differences or the relationship between information security and cyber security [1]. The paper focus on differentiating between cybersecurity and information security on a larger scale. The study also highlights other areas of cybersecurity which includes defending people, social norms, and vital infrastructure from threats that arise from online in addition to information and technology protection. It contends that ethical issues and the human factor are becoming more and more important in protecting assets in the digital age, and that cyber security is a paradigm shift in this regard [1]. 展开更多
关键词 Cybersecurity Information Security Network Security Cyber Resilience Real-Time Threat Analysis Cyber Threats Cyberattacks Threat Intelligence Machine learning Artificial Intelligence Threat Detection Threat Mitigation Risk Assessment Vulnerability Management Incident Response Security Orchestration automation Threat Landscape Cyber-Physical Systems Critical Infrastructure Data Protection Privacy Compliance Regulations Policy Ethics CYBERCRIME Threat Actors Threat Modeling Security Architecture
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智能控制五十年回顾与展望:傅京孙的初心与萨里迪斯的雄心 被引量:7
15
作者 王飞跃 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2301-2320,共20页
本文从智能的起源与目标开始讨论,重新梳理人工智能史前的历史进程.在此背景之下,回顾智能控制从学习控制到平行控制的演化过程,进而展望未来的控制智能从平行智能到知识自动化的可能发展途径.前事不忘,后事之师,谨以此文纪念傅京孙与... 本文从智能的起源与目标开始讨论,重新梳理人工智能史前的历史进程.在此背景之下,回顾智能控制从学习控制到平行控制的演化过程,进而展望未来的控制智能从平行智能到知识自动化的可能发展途径.前事不忘,后事之师,谨以此文纪念傅京孙与萨里迪斯教授开创并推动“智能控制”这一多学科交叉研究领域五十周年和二位开拓者诞辰九十周年. 展开更多
关键词 智能控制 学习控制 平行控制 人工智能 平行智能 知识自动化 自动机 控制论
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以自主学习和激发教育为核心的高校创新人才培养研究与实践 被引量:7
16
作者 李慧 姜长泓 魏红伟 《实验室科学》 2012年第2期6-8,共3页
研究自主学习教学方法在理工科高校的实施途径,从理论及实践中总结了自主学习及激发教育的内涵,分析了大学生自主学习的教学模式,提出了利用大学生科技创新实践平台培养学生自主学习的有效途径,在大学生科技创新实践的各个环节,充分发... 研究自主学习教学方法在理工科高校的实施途径,从理论及实践中总结了自主学习及激发教育的内涵,分析了大学生自主学习的教学模式,提出了利用大学生科技创新实践平台培养学生自主学习的有效途径,在大学生科技创新实践的各个环节,充分发挥学生潜能,激发学生自主学习的学习热情,达到了高校创新人才培养的目的。 展开更多
关键词 自主学习 激发教育 科技创新实践 自动化专业 创新人才培养
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净水厂混凝投药量的自学习模糊控制 被引量:5
17
作者 白桦 李润波 《计算机测量与控制》 CSCD 2002年第8期516-518,共3页
文章针对净水厂混凝投药过程的特点 ,介绍了自学习模糊控制的基本原理 ,提出了混凝剂最优投加的自学习模糊控制方法 ,完成了自学习模糊控制器的设计和数字仿真研究。仿真结果表明 ,该控制器适应性强 ,具有很强的鲁棒性和学习性 ,非常适... 文章针对净水厂混凝投药过程的特点 ,介绍了自学习模糊控制的基本原理 ,提出了混凝剂最优投加的自学习模糊控制方法 ,完成了自学习模糊控制器的设计和数字仿真研究。仿真结果表明 ,该控制器适应性强 ,具有很强的鲁棒性和学习性 ,非常适于混凝剂最优投加的在线实时控制。 展开更多
关键词 净水厂 混凝投药量 自学习模拟控制 水处理 自动化 浊度
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基于贝叶斯优化LightGBM算法的主动式搜索时间调整方法 被引量:1
18
作者 刘青 鲁成 +1 位作者 马天祥 段昕 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期30-38,48,共10页
针对5G配电终端延迟波动较大导致保护闭锁的问题,提出一种基于贝叶斯优化LightGBM算法的主动式搜索时间调整方法。该方法以无线通信终端延迟波动历史数据以及温度、日期时间等特征变量为输入,对延迟进行预测并动态调整设备参数。首先,... 针对5G配电终端延迟波动较大导致保护闭锁的问题,提出一种基于贝叶斯优化LightGBM算法的主动式搜索时间调整方法。该方法以无线通信终端延迟波动历史数据以及温度、日期时间等特征变量为输入,对延迟进行预测并动态调整设备参数。首先,对原始特征变量进行特征工程预处理,然后同历史延迟数据一并通过LightGBM算法进行数据的拟合,在训练过程中引入贝叶斯优化算法进行参数寻优,并利用最终加权组合,结合终端实时监测延迟进行预测值的调整,最终实现5G终端延迟的高精度预测。以河北南网某5G配网试点的数据进行训练与验证,结果表明所提方法能有效实现延迟预测,较随机森林回归,XGBoost等算法有更高的预测精度。 展开更多
关键词 贝叶斯优化 机器学习 5G通信 馈线自动化 延迟波动 短期预测
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基于机器学习的CT设备故障自动化识别系统
19
作者 邹一方 《自动化技术与应用》 2024年第1期134-138,共5页
CT设备由于故障点数量存在不确定性,导致故障识别率低,提出基于机器学习的CT设备故障自动化识别系统。根据故障特征,设计系统硬件的框架和功能模块;软件单元设计根据CT设备正常状态信号分布,设定故障判定依据,采用神经网络算法,检测和... CT设备由于故障点数量存在不确定性,导致故障识别率低,提出基于机器学习的CT设备故障自动化识别系统。根据故障特征,设计系统硬件的框架和功能模块;软件单元设计根据CT设备正常状态信号分布,设定故障判定依据,采用神经网络算法,检测和划分故障信号的类型,结合大数据融合算法,优化故障识别系统,输出识别结果,实现CT设备故障自动化识别。实验结果表明:设计的故障自动化识别系统将电压波动控制在0值上下,峰值控制区间在[-0.5,0.5],并且最低故障识别准确率达到了90.3%,准确识别和划分了故障类型,因此,设计系统有效提升了故障识别的准确率和抗干扰能力,运行稳定性好。 展开更多
关键词 机器学习 CT设备故障 自动化 识别系统
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基于深度学习自动化脑深部电刺激术的术前规划应用研究
20
作者 吴伟东 巩顺 +1 位作者 李欣阳 陶英群 《中华神经外科疾病研究杂志》 CAS 2024年第4期37-43,共7页
目的探索基于深度学习实现丘脑底核脑深部电刺激术(subthalamic nucleus deep brain stimulation,STN-DBS)自动化核团标注、手术靶点定位及电极植入路径规划。方法来自北部战区总医院神经外科行双侧STN-DBS手术的155例患者的影像资料。... 目的探索基于深度学习实现丘脑底核脑深部电刺激术(subthalamic nucleus deep brain stimulation,STN-DBS)自动化核团标注、手术靶点定位及电极植入路径规划。方法来自北部战区总医院神经外科行双侧STN-DBS手术的155例患者的影像资料。首先,采用3D UX Net卷积神经网络基于MRI图像提取深度学习特征并完成丘脑底核(subthalamic nucleus,STN)及红核(red nuclei,RN)的分割;然后通过算法实现丘脑底核的自动化靶点定位;最后在规定的皮层入路点范围区域内生成不多于4根的电极植入路径。通过人工审查验证靶点及电极植入路径的临床可行性。结果通过3D UX Net卷积神经网络算法进行核团分割,红核分割性能的Dice值为0.90。STN分割性能的Dice值为0.84。自动化生成STN靶点经人工审查验证可行的坐标与人工手术规划STN靶点坐标的欧几里得距离为(1.2±0.4)mm。25例测试集中自动化STN靶点定位及电极植入路径通过人工审查可行有20例(20/25),自动化靶点定位及电极路径与人工规划靶点及路径差异无统计学意义(P=0.059)。结论3D UX Net卷积神经网络可以较精确地分割STN及红核,通过自动化靶点定位及路径规划的STN-DBS手术计划临床可行且耗时短,可以为临床医生手术前规划提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 自动化 脑深部电刺激术 手术规划
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