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oe1(光电查) - 科学论文

10 条数据
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  • 用于交通检测的低功耗光学传感器

    摘要： 四维计算机断层扫描（4DCT）不仅为放射治疗计划与治疗提供了患者特异性信息的新维度，同时也带来了数据处理与分析的庞大挑战。现有三维工具的手动分析已无法应对激增的四维数据量，因此需要自动化处理与分析技术来高效处理4DCT数据。本文将图像/信号处理、计算机视觉及机器学习领域的理念与算法应用于肺部4DCT数据，实现了肺部全自动可靠分割、通过用户交互实时可视化测量肺特征参数，以及稳健的数据质量分类计算。与权威治疗计划系统及专家人工测算结果对比显示：体积评估差异可忽略（±2%以内），但处理效能提升达一到两个数量级。基于经验傅里叶分析的质量评估指标表现与人类专家高度吻合。通过检验三种机器学习模型，验证了采用该技术稳健识别4DCT图像数据质量的可行性与可扩展性。最终系统为临床加速四维任务处理及推动改进现行诊疗实践的临床研究提供了工具包。

    关键词： 分类算法、机器学习算法、图像分析、生物医学图像处理、数据可视化、计算机断层扫描、形态学操作

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 加拿大安大略省渥太华(2019.10.7-2019.10.10)] 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 多普勒频移测量的片上光子学方法

    摘要： 四维计算机断层扫描（4DCT）不仅为放射治疗计划与治疗提供了患者特异性信息的新维度，同时也带来了数据处理与分析的巨大挑战。现有三维工具的手动分析已无法应对激增的四维数据量，因此需要自动化处理与分析技术来高效处理4DCT数据。本文将图像/信号处理、计算机视觉和机器学习领域的理念与算法应用于肺部4DCT数据，实现了肺部的全自动可靠分割、通过用户交互实时可视化测量肺特征，以及稳健的数据质量分类计算。与成熟治疗计划系统和专家人工计算结果对比显示，本方法在体积评估方面差异微?。ā?%以内），但处理速度提升了一至两个数量级?；诰楦道镆斗治龅闹柿科拦乐副瓯硐钟肴死嘧腋叨任呛?。通过检验三种机器学习算法，验证了采用机器学习技术稳健识别4DCT图像数据质量的可扩展方案可行性。该系统为临床加速四维相关任务及推动改进现行诊疗实践的临床研究提供了工具包。

    关键词： 生物医学图像处理、机器学习算法、分类算法、数据可视化、计算机断层扫描、形态学操作、图像分析

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 基于机器学习的方法用于建模实际户外条件下光伏阵列的输出功率

    摘要： 研究光伏系统（尤其是采用单/双二极管模型配置进行输出功率预测时）的精确建模长期性能至关重要。但单一模型配置会限制其预测精度。本文提出一种基于机器学习分类算法的新型混合方法，根据气候条件动态结合单/双二极管模型以提高输出功率预测精度。通过决策树、k近邻、判别分析、朴素贝叶斯、支持向量机及集成分类算法，研究了地中海气候条件下不同工况的光伏功率预测。分类算法验证表明：双二极管模型更适用于中低光照强度与温度环境。86%-87.5%的预测准确率凸显了分类技术在光伏功率预测中的潜力，1.5%的归一化平均绝对误差确保其误差低于单/双二极管等效电路模型（误差降低达0.15%）。该机器学习混合方法可为光伏系统及工业软件提供更精确的性能预测解决方案。

    关键词： 性能预测、光伏组件建模、分类算法、等效电路模型、机器学习

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [IEEE 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 俄罗斯新西伯利亚（2019.10.21-2019.10.27）] 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 利用扩频信号提高基于LED可逆效应的光通信系统抗噪声能力

    摘要： 数据挖掘应用正日益成为理解和解决高等教育中教育及管理问题的常用工具。一般而言，教育数据挖掘研究主要关注学生表现的建模，而非教师表现。评估教师表现的常用工具之一是基于学生感知的课程评价问卷。本文采用四种不同分类技术——决策树算法、支持向量机、人工神经网络和判别分析——构建分类器模型。通过准确率、精确率、召回率和特异度等性能指标，在包含学生对真实课程评价问卷响应的数据集上比较这些模型的表现。虽然所有分类器模型均展现出较高的分类性能，但C5.0分类器在准确率、精确率和特异度方面表现最佳。此外，本文还对每个分类器模型的变量重要性进行了分析，结果表明课程评价问卷中的许多问题似乎无关紧要。分析还显示，基于学生感知的教师成功主要取决于学生对课程的兴趣。本文的研究结果表明，数据挖掘模型在课程评价和高等教育数据挖掘中具有有效性和表达力，这些发现还可用于改进测量工具。

    关键词： 线性判别分析、人工神经网络、支持向量机、决策树、分类算法、性能评估

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 文档验证：一种基于云计算的无芯片射频识别模式识别方法

    摘要： 本文提出一种利用无芯片射频识别系统验证文件原始性的新方法。文件发送方将无芯片RFID标签印刷在纸张上，并对文件进行57-64GHz频谱的频率扫描。将各阶梯频率下散射参数的测量结果存储至云端数据库，经降噪处理后输入支持向量机或集成网络等模式分类器。这些监督式学习器基于远程/云端计算机上的数据进行自主训练。文件接收方通过相同扫描方法获取散射参数并上传至云服务器解码，若解码数据与预期一致则验证文件原始性。该云端无芯片RFID处理方案的优势在于降低成本、提升安全性与可扩展性。

    关键词： 无芯片标签、分类算法、射频识别、支持向量机、模式识别、云计算、集成网络

    更新于2025-09-22 21:55:06

  • [2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 不稳定动脉粥样硬化斑块的非线性波动动力学

    摘要： 感应电动机的故障诊断近期备受关注。多数研究采用时域数据或频域高级技术获取的数据。部分学者投入大量精力设计精密算法以实现诊断系统的最优性能。然而该领域部分研究成果尚未充分利用良好评估阶段对故障诊断分类器开发带来的优势。本文提出分类器评估的新见解，旨在基于监督分类推动电机诊断领域形成更优评估实践。通过分析转子断条电机的案例，采用聚焦故障检测的评分指标来评估两种分类器的性能，并运用不同误差估计方法获取无偏预测性能。同时讨论两种统计检验方法，以验证单一数据集下结果的显著性。

    关键词： 故障诊断、断条故障、电机、分类算法、状态监测、性能评估

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE亚洲消费电子国际会议(ICCE-Asia) - 泰国曼谷(2019.6.12-2019.6.14)] 2019 IEEE亚洲消费电子国际会议(ICCE-Asia) - 番茄(Lycopersicon Esculentum)自动化LED补光系统研发

    摘要： 生物体内的细胞会根据其临床状态（如健康/病理）释放不同量的蛋白质。由此产生的蛋白质组学特征可用于早期检测、诊断和治疗方案制定。本文从逆问题的角度研究蛋白质组样本的分类问题，提出采用联合贝叶斯解法的"反演-分类"方法。我们构建了分层物理正演模型，并展示了模拟数据与临床数据两方面令人鼓舞的实验结果。

    关键词： 蛋白质、分类算法、蛋白质组学、统计信号处理、概率论、液相色谱、质谱法、选择性反应监测、逆问题、数学建模

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics）- 杭州（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics）- 利用GF-2卫星数据进行芒果林相关信息提取

    摘要： 基于遥感影像的信息提取基础涉及光谱波段信息。此类方法常受地表特征独特性问题的困扰。一般而言，人工果园种植相对规整，因此在特定空间尺度的影像中会呈现有别于其他植被类型的纹理特征。本研究以芒果园为研究对象，通过引入光谱指数、纹理特征参数，并采用支持向量机分类方法，基于GF-2卫星影像研究了不同光谱波段、植被指数与纹理特征参数组合下的芒果园信息提取。结果表明：单一光谱波段信息的信息提取精度较低；引入光谱指数与光谱波段信息的组合虽能提高芒果园提取精度，但总体分类精度仍偏低；而引入纹理特征信息与光谱波段信息的组合可显著提升提取精度，生产者精度和用户精度分别达到85.7%和93.5%。在不同组合模式中，综合光谱波段信息、纹理特征与植被指数的组合提取芒果园精度最优，生产者精度和用户精度分别提升至89.3%和97.4%，较单一光谱波段信息分别提高了20.6%和11.0%。因此，融合光谱与纹理信息的支持向量机能有效提取芒果园空间分布信息，该方法可为人工果园遥感提取提供技术参考。

    关键词： 支持向量机，信息提取，GF-2卫星数据，纹理信息，芒果园，分类算法

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于集成人工神经网络的高能效发射机实现

    摘要： 在无线设备中，发射机通常因其功率放大器（PA）而消耗大部分电能，尤其在雷达、基站、手机等应用场景中。设计一种能智能发射信号的发射机极具价值——即根据所需发射距离和目标精确控制功率输出。鉴于当前使用中的无线设备数量庞大，此类设计可节省巨额电能。本研究实现了一种集成人工神经网络（ANN）的智能射频（RF）发射机，该发射机由ANN?？?、频率生成?？楹涂啬Ｊ焦β史糯笃鞴钩?。这个集成的三层全连接ANN可通过离线训练，根据所需功率智能分类输入数据并分配传输信道。此外，借助集成ANN，功率放大器的平均功耗降至34.3毫瓦，比未集成ANN的PA降低了46.5%。采用这种智能发射机后，无线设备在运行过程中可大幅节约能源。

    关键词： 射频放大器、分类算法、无线电发射机、能效、机器学习、频率控制、功率控制

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于高光谱技术的术中甲状腺与甲状旁腺鉴别

    摘要： 内分泌颈部手术中意外损伤解剖结构可能对患者造成严重后果。尤其是神经和甲状旁腺在视觉上往往难以辨识。因此，需要术中辅助方法来帮助外科医生完成这一任务。高光谱成像（HSI）是医学领域的新技术，它将摄像头与光谱仪相结合。两种腺体的平均吸收光谱在600-700纳米区间及760-960纳米处呈现差异，这表明甲状腺与甲状旁腺具有不同的氧合状态以及去氧血红蛋白和水的含量差异?；谡庑┓⑾?，可以定义光谱特征来表征这两种腺体。我们通过一例患者展示了如何利用光谱特征构建分类算法，从而自动区分甲状腺、甲状旁腺与其他组织结构。

    关键词： 患者数据、术中影像、胃肠道手术、分类算法、光谱特征

    更新于2025-09-09 09:28:46