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Real-time embedded software testing method based on extended finite state machine 被引量:6
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作者 Yongfeng Yin Bin Liu Hongying Ni 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第2期276-285,共10页
The reliability of real-time embedded software directly determines the reliability of the whole real-time embedded sys- tem, and the effective software testing is an important way to ensure software quality and reliab... The reliability of real-time embedded software directly determines the reliability of the whole real-time embedded sys- tem, and the effective software testing is an important way to ensure software quality and reliability. Based on the analysis of the characteristics of real-time embedded software, the formal method is introduced into the real-time embedded software testing field and the real-time extended finite state machine (RT-EFSM) model is studied firstly. Then, the time zone division method of real-time embedded system is presented and the definition and description methods of time-constrained transition equivalence class (timeCTEC) are presented. Furthermore, the approaches of the testing sequence and test case generation are put forward. Finally, the proposed method is applied to a typical avionics real- time embedded software testing practice and the examples of the timeCTEC, testing sequences and test cases are given. With the analysis of the testing result, the application verification shows that the proposed method can effectively describe the real-time embedded software state transition characteristics and real-time requirements and play the advantages of the formal methods in accuracy, effectiveness and the automation supporting. Combined with the testing platform, the real-time, closed loop and automated simulation testing for real-time embedded software can be realized effectively. 展开更多
关键词 real-time system real-time embedded software for- mal method extended finite state machine (EFSM) testing se- quence test case.
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Artificial emotional model based on finite state machine 被引量:4
2
作者 孟庆梅 吴伟国 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第5期694-699,共6页
According to the basic emotional theory, the artificial emotional model based on the finite state machine(FSM) was presented. In finite state machine model of emotion, the emotional space included the basic emotiona... According to the basic emotional theory, the artificial emotional model based on the finite state machine(FSM) was presented. In finite state machine model of emotion, the emotional space included the basic emotional space and the multiple emotional spaces. The emotion-switching diagram was defined and transition fimction was developed using Markov chain and linear interpolation algorithm. The simulation model was built using Stateflow toolbox and Simulink toolbox based on the Matlab platform. And the model included three subsystems: the input one, the emotion one and the behavior one. In the emotional subsystem, the responses of different personalities to the external stimuli were described by defining personal space. This model takes states from an emotional space and updates its state depending on its current state and a state of its input (also a state-emotion). The simulation model realizes the process of switching the emotion from the neutral state to other basic emotions. The simulation result is proved to correspond to emotion-switching law of human beings. 展开更多
关键词 finite state machine artificial emotion model Markov chain SIMULATION
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Enhancing reliability assessment of curved low-stiffness track-viaducts with an adaptive surrogate-based approach emphasizing track dynamic geometric state
3
作者 CHENG Fang LIU Hui YANG Rui 《Journal of Central South University》 CSCD 2024年第11期4262-4275,共14页
Traditional track dynamic geometric state(TDGS)simulation incurs substantial computational burdens,posing challenges for developing reliability assessment approach that accounts for TDGS.To overcome these,firstly,a si... Traditional track dynamic geometric state(TDGS)simulation incurs substantial computational burdens,posing challenges for developing reliability assessment approach that accounts for TDGS.To overcome these,firstly,a simulation-based TDGS model is established,and a surrogate-based model,grid search algorithm-particle swarm optimization-genetic algorithm-multi-output least squares support vector regression,is established.Among them,hyperparameter optimization algorithm’s effectiveness is confirmed through test functions.Subsequently,an adaptive surrogate-based probability density evolution method(PDEM)considering random track geometry irregularity(TGI)is developed.Finally,taking curved train-steel spring floating slab track-U beam as case study,the surrogate-based model trained on simulation datasets not only shows accuracy in both time and frequency domains,but also surpasses existing models.Additionally,the adaptive surrogate-based PDEM shows high accuracy and efficiency,outperforming Monte Carlo simulation and simulation-based PDEM.The reliability assessment shows that the TDGS part peak management indexes,left/right vertical dynamic irregularity,right alignment dynamic irregularity,and track twist,have reliability values of 0.9648,0.9918,0.9978,and 0.9901,respectively.The TDGS mean management index,i.e.,track quality index,has reliability value of 0.9950.These findings show that the proposed framework can accurately and efficiently assess the reliability of curved low-stiffness track-viaducts,providing a theoretical basis for the TGI maintenance. 展开更多
关键词 reliability assessment track dynamic geometric state hybrid machine learning algorithm adaptive learning strategy probability density evolution method
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基于Stateflow的焊接机器人协同规划策略
4
作者 李志刚 杨翔 +1 位作者 祝林 魏成法 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第11期60-65,79,共7页
为了减少多焊接机器人协同规划过程的时间以及算力需求,提出了基于有限状态机理论的多焊接机器人协同规划方法。以汽车侧围总成为焊接对象,使用混合遗传-引力搜索算法(Genetic Algorithm-Gravitational Search Algorithm,GA-GSA)求解工... 为了减少多焊接机器人协同规划过程的时间以及算力需求,提出了基于有限状态机理论的多焊接机器人协同规划方法。以汽车侧围总成为焊接对象,使用混合遗传-引力搜索算法(Genetic Algorithm-Gravitational Search Algorithm,GA-GSA)求解工作单元中各焊接机器人焊点分配问题,完成焊接路径规划。确认焊接过程中各焊接机器人间碰撞区域,以精确建立互斥区域,使用Stateflow工具对多焊接机器人系统进行建模与仿真。根据实际工况设置系统中各焊接机器人优先级输入以及每个焊点完成焊接任务所需时间,可得该工况下系统中焊接机器人动作最优调整方案。通过2个仿真案例验证了该方法的可行性与有效性,结果表明该方法可以快速有效地完成多焊接机器人协同规划。 展开更多
关键词 多焊接机器人 有限状态机理论 侧围总成 协同规划 stateflow工具
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含硫天然气中单质硫溶解度的实验和理论研究进展 被引量:1
5
作者 杨明理 万莹 +4 位作者 霍翔宇 魏媛 王艺潼 李农 岳双丽 《天然气工业》 北大核心 2025年第2期146-158,共13页
硫沉积是高含硫天然气开发过程中面临的技术难题之一。溶解度变化是硫沉积发生的根本原因,研究高含硫气藏中单质硫的溶解度变化规律是认识和解决硫沉积问题的基础。为此,从实验测量、(半)经验模型与热力学模型、机器学习、分子模拟等角... 硫沉积是高含硫天然气开发过程中面临的技术难题之一。溶解度变化是硫沉积发生的根本原因,研究高含硫气藏中单质硫的溶解度变化规律是认识和解决硫沉积问题的基础。为此,从实验测量、(半)经验模型与热力学模型、机器学习、分子模拟等角度分析了各方法的适用性和局限性,总结了天然气组分中单质硫溶解度研究领域的新进展。研究结果表明:①单质硫溶解度实验已开展多年,积累了不同天然气成分、温度和压力下的部分数据,但数据来源多样,实验条件差异较大,且数据量较少,不能满足精准预测需求;②(半)经验模型和热力学模型获得较多应用,但需根据实测数据调整参数,缺乏普适性;③机器学习方法在单质硫溶解度预测中具有较大潜力,但依赖数据质量和数量,缺乏可解释性,且泛化能力有限;④分子模拟可避免极端实验条件并可揭示单质硫溶解度的微观机制,但受限于计算资源、力场适用性和模拟时间尺度,未来需开发更精确的模型和力场,以提高其可信度和适用性。结论认为,单质硫在天然气中的溶解机制和溶解度演化规律仍然存在一些认识模糊区域,需要从理论、实验、模型、数据等多维度进一步认识硫沉积规律,包括:①针对天然气成分、温度、压力等变量空间,开展更多的实验测量和计算模拟研究,获得丰富的数据样本;②建立近真实环境的计算模型和实验装置,研究非平衡状态环境快速变化条件下的溶解度变化规律;③利用人工智能如大语言模型等方法分析单质硫溶解和析出过程中各物质的物理和化学变化数据,在复杂的变量空间认识硫溶解度的变化规律和控制因素,为控制硫沉积找到新途径。 展开更多
关键词 高含硫气藏 硫沉积 溶解度 单质硫 硫化氢 状态方程 机器学习 分子模拟
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电力变压器内部故障的递进分层诊断方法 被引量:1
6
作者 咸日常 李云淏 +4 位作者 刘焕国 王昭璇 张海强 胡玉耀 王玮 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1726-1734,I0079,I0080,共11页
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变... 电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障递进分层诊断方法。首先介绍改进灰狼算法与最小二乘支持向量机的原理,建立电力变压器故障递进分层、自动诊断及定位模型;其次基于300组电力变压器的状态量,利用核主成分分析法进行降维处理,选取线性无关的特征状态量,依据DL/T 1685—2017《油浸式变压器状态评价导则》进行离散化处理,借助算法模型递进分层、自动诊断:第一层诊断故障回路、第二层确定故障部位、第三层明确故障原因,得到各分类器的诊断准确率及惩罚系数和核函数参数的最优组合解,并与其他算法模型的故障诊断结果进行分析对比;最后以实际故障案例验证方法的有效性。结果表明:该文所提诊断模型比其他方法拥有更高准确率和更快的运算速度。 展开更多
关键词 电力变压器 改进灰狼算法 最小二乘支持向量机 多状态量 内部故障 递进分层诊断
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基于有限状态机引导的网络协议模糊测试方法
7
作者 袁斌 任家俊 +3 位作者 陈群锦明 张驰 邹德清 金海 《软件学报》 北大核心 2025年第8期3726-3743,共18页
模糊测试技术能够自动化挖掘软件当中的漏洞,然而目前针对网络协议的模糊测试工具对于协议实现内部状态空间探索有限,导致覆盖率较低.有限状态机技术能够对网络协议实现进行全方位建模,以深入了解网络协议实现的系统行为和内部状态空间... 模糊测试技术能够自动化挖掘软件当中的漏洞,然而目前针对网络协议的模糊测试工具对于协议实现内部状态空间探索有限,导致覆盖率较低.有限状态机技术能够对网络协议实现进行全方位建模,以深入了解网络协议实现的系统行为和内部状态空间.将有限状态机技术和模糊测试技术相结合,提出一种基于有限状态机引导的网络协议模糊测试方法.以广泛使用的TLS协议为研究对象,利用有限状态机学习来对于TLS协议实现进行建模,用来反映协议内部状态空间及其系统行为.随后,基于有限状态机对于TLS协议模糊测试进行引导,使模糊测试的深度更深、覆盖代码更广.为此,实现一个原型系统SNETFuzzer,并且通过一系列对比实验发现SNETFuzzer在覆盖率等重要指标中优于已有工作.SNETFuzzer在实验中成功发现多个漏洞,其中包含两个新漏洞,证明了其实用性和有效性. 展开更多
关键词 软件测试 模糊测试 网络协议 有限状态机
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带状态检测机制的ELM-UKF算法估计锂电池SOC策略
8
作者 谈发明 赵俊杰 《汽车技术》 北大核心 2025年第2期46-54,共9页
为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练... 为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练ELM模型,将训练成功的ELM模型用于在线补偿UKF的SOC估计误差,进而实现估计偏差的实时修正;其次,算法针对ELM模型预测输出设计了状态检测机制,以此减小ELM模型预测输出过拟合对SOC估计波形平滑度的影响。试验结果表明,相较于单一类型的算法,所提出的组合算法具有良好的鲁棒性和泛化性,能有效提升锂电池SOC的估计效果。 展开更多
关键词 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 极限学习机 状态检测 精度
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基于有限状态机实现Davidenkov本构模型的研究
9
作者 董正方 李浩杰 +1 位作者 王永锋 金德印 《地震工程学报》 北大核心 2025年第2期351-360,共10页
为解决传统编程方法在实现非线性本构模型时的可维护性差、二次开发困难等问题,基于有限状态机(FSM)原理,提出状态模式驱动和数表驱动的两种编程实现方法;通过对两种编程方法的对比,认为FSM结合数表驱动的方法更适合编写非线性本构程序... 为解决传统编程方法在实现非线性本构模型时的可维护性差、二次开发困难等问题,基于有限状态机(FSM)原理,提出状态模式驱动和数表驱动的两种编程实现方法;通过对两种编程方法的对比,认为FSM结合数表驱动的方法更适合编写非线性本构程序;随后对Davidenkov本构模型滞回曲线进行修正,提出两种滞回曲线构造形式:指向失效点型和指向修正点型。改进的Davidenkov本构模型纠正了“n倍法”模型在失效后,剪应变反向达到上限,而剪应变未进入失效状态的缺点,使得改进的Davidenkov本构模型在模拟土动应力-应变关系时更加合理,尤其是指向失效点模型在多次加卸载作用下,对土体剪切刚度的模拟情况更为精确;为验证基于FSM编制的本构程序具有可维护性强、二次开发简单等特点,依据FSM结合数表驱动的方法编制了Davidenkov及其修正的本构模型程序,以验证该方法的有效性与正确性。 展开更多
关键词 岩土动力学 非线性本构模型 有限状态机 Davidenkov本构模型 二次开发
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基于改进FSM步态检测的PDR定位算法
10
作者 王中元 王少威 +2 位作者 杨振宇 丁旭东 徐丽晶 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第2期133-139,共7页
为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,提出一种基于改进有限状态机(FSM)步态检测的PDR定位算法。通过引入基于K近邻的手机姿态识别算法,实现FSM步态检测算法中各项判断阈值的自适应调整,从而提高步态检测的精度和普适性,并针对不同手机... 为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,提出一种基于改进有限状态机(FSM)步态检测的PDR定位算法。通过引入基于K近邻的手机姿态识别算法,实现FSM步态检测算法中各项判断阈值的自适应调整,从而提高步态检测的精度和普适性,并针对不同手机姿态建立相应的Weinberg步长估计模型,增强PDR定位的鲁棒性。实验结果表明,改进步态检测算法不仅可以有效适应各种运动状态,而且各种手机姿态下的检测准确率均达到95%以上;相比基于波峰检测法的PDR模型,改进的PDR模型在四种手机姿态下的距离误差分别减小了91.4%、91.1%、84.6%和33.5%;而与基于传统FSM的PDR模型相比,距离误差则分别减小了61.5%、45.9%、78.5%和3.9%,有效提高了PDR定位精度。 展开更多
关键词 行人航迹推算 有限状态机 步态检测 模式识别
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基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的锂电池健康状态估计
11
作者 陈峥 多功东 +3 位作者 申江卫 沈世全 刘昱 魏福星 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第6期2476-2487,共12页
为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电... 为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电过程中的电压-容量数据进行拟合,提取峰电压、峰值和峰面积等健康特征,并利用灰狼优化算法完成模型参数识别,从而有效提升了特征提取质量和鲁棒性。其次,采用变分模态分解技术对健康状态信号进行多尺度分解,将模态分量作为独立子模型的输入,捕捉不同频域的关键特性,降低了信号混叠和噪声影响。然后,结合灰狼优化算法对核极限学习机模型的关键参数进行优化,显著提高了非线性拟合能力和估计精度。最后,通过不同训练量、不同估计模型对比和多电池数据的验证,全面评估模型性能。实验结果表明,本工作提出的算法在仅使用100次循环数据的情况下,即可实现高精度健康状态估计,平均绝对误差为0.9751%,最大误差为1.9340%,同时表现出良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 容量增量分析 变分模态分解 灰狼优化 核极限学习机
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基于多目标优化的智能车避障路径规划研究
12
作者 田国富 朱浩辰 +1 位作者 常天根 郑佳强 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期7-14,共8页
为提高自动驾驶汽车在避障过程中的安全性,提出一种基于多目标优化的避障路径规划方法。首先,设计了基于有限状态机的避障行为决策模型,将复杂的城市交通场景分解为有限的状态集合,并利用实时状态处理不同场景,从而生成避障行为;然后,... 为提高自动驾驶汽车在避障过程中的安全性,提出一种基于多目标优化的避障路径规划方法。首先,设计了基于有限状态机的避障行为决策模型,将复杂的城市交通场景分解为有限的状态集合,并利用实时状态处理不同场景,从而生成避障行为;然后,以路径的平均曲率、路径长度以及距离障碍车最小距离为优化目标,以本车行驶至道路分界线时的航向角和此时本车与障碍车的欧氏距离为优化变量,以NSGA-Ⅱ算法为多目标优化算法对三次非均匀B样条曲线生成的避障路径簇进行优化,得到Pareto最优解集;最后,引入熵权法和TOPSIS法从Pareto最优解集中选择最佳避障路径。研究结果表明:和基于原始三次B样条曲线规划的路径相比,所提出的方法在避障过程中表现出更好的舒适性。 展开更多
关键词 车辆工程 自动驾驶 有限状态机 路径规划 三次B样条 NSGA-Ⅱ
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基于弛豫时间分布法的退役动力电池健康状态评估 被引量:1
13
作者 张子恒 耿萌萌 +4 位作者 范茂松 金玉红 刘晶冰 杨凯 汪浩 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第2期770-778,共9页
退役电池在进行梯次利用之前需要对其参数进行测试与评估,以保证后续依据电池的性能为其选择适合的应用场景。健康状态(state of health,SOH)的准确评估是退役动力电池是否有梯次利用价值的前提。针对目前退役动力电池SOH评估准确性低... 退役电池在进行梯次利用之前需要对其参数进行测试与评估,以保证后续依据电池的性能为其选择适合的应用场景。健康状态(state of health,SOH)的准确评估是退役动力电池是否有梯次利用价值的前提。针对目前退役动力电池SOH评估准确性低的问题。本工作首先利用弛豫时间分布法对电化学阻抗谱进行分析,用以得到其中能准确反应电池健康状态的特征频率,将特征频率对应的阻抗数据作为特征输入参量,输入麻雀算法优化的极限学习机模型以实现退役动力电池SOH的评估。为了验证评估方法的有效性,针对7只方形磷酸铁锂退役电池进行循环老化实验,并在每个循环周期后进行电化学阻抗测试。使用退役动力电池的实际的电化学阻抗谱用于分析与建模实现SOH评估,并将结果与实际的SOH数据进行对比,并与传统的SOH评估方法进行了对比。评估结果表明,相较于其他方法采用弛豫时间分布法进行分析的均方误差(mean square error,MSE)与平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)更低。相较于使用未优化的极限学习机模型,MSE和MAPE分别降低了47.1%和60.5%,表明本文的SOH评估方法具有更小的误差和更高的准确性,在实际的梯次利用中很有应用价值。 展开更多
关键词 退役动力锂离子电池 健康状态 交流阻抗谱 弛豫时间分布 极限学习机
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Stateflow在巡航导弹仿真中的应用 被引量:16
14
作者 邹晖 陈万春 殷兴良 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第8期1854-1856,1860,共4页
介绍了Stateflow的基础知识和基本用法以及基于Stateflow的巡航导弹仿真建模方法。Stateflow是一种基于MATLAB/Simulink和有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境,巡航导弹分段弹道模型和制导引信系统都可以很方便的用Stateflow进行建... 介绍了Stateflow的基础知识和基本用法以及基于Stateflow的巡航导弹仿真建模方法。Stateflow是一种基于MATLAB/Simulink和有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境,巡航导弹分段弹道模型和制导引信系统都可以很方便的用Stateflow进行建模,使系统仿真更加直观,便捷。 展开更多
关键词 stateFLOW 有限状态机 巡航导弹 仿真
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网络级道路交通运行状态的深度学习识别方法 被引量:1
15
作者 罗义凯 辛苡琳 +2 位作者 徐金华 陈桂珍 李岩 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期1083-1091,共9页
为了精准、实时、高效地掌握道路网各区域交通运行状态,基于网约车轨迹数据提取相关运行参数,对研究区域进行时空单元划分,构建将特征提取与聚类过程融合的深度聚类网络模型,对交通状态进行分类.对聚类结果量化获取类别标签,结合集成学... 为了精准、实时、高效地掌握道路网各区域交通运行状态,基于网约车轨迹数据提取相关运行参数,对研究区域进行时空单元划分,构建将特征提取与聚类过程融合的深度聚类网络模型,对交通状态进行分类.对聚类结果量化获取类别标签,结合集成学习、贝叶斯优化和轻量梯度提升机,提出交通状态识别模型.西安市网约车数据测试的结果表明,道路运行状态可以分为畅通、缓行、轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵5种类型,严重拥堵路段占比在早晚高峰时段明显增加,平峰时段有所减少.所提聚类模型的效果均优于对比模型,交通状态识别模型计算的精确率、召回率、F1分数和准确率分别为0.982 1、0.984 4、0.983 3、0.983 9. 展开更多
关键词 网络级道路 交通运行状态 深度聚类 轨迹数据 轻量梯度提升机
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基于机器学习方法预测胃癌前状态的比较研究
16
作者 沈翊康 刘海煜 +6 位作者 王少丽 张小平 胡晓楠 楼一方 刘震 谢晓霞 赵玉凤 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第6期31-35,I0008,共6页
胃癌是消化道肿瘤中发病率较高的一种,对人们的健康构成严重威胁。早期预警、早期诊断可以提高5年生存率60%以上。近年来,机器学习方法在胃癌前状态预测方面取得了丰富的成果。首先从内镜图像、生化标志物、基因表达、中医证候等方面论... 胃癌是消化道肿瘤中发病率较高的一种,对人们的健康构成严重威胁。早期预警、早期诊断可以提高5年生存率60%以上。近年来,机器学习方法在胃癌前状态预测方面取得了丰富的成果。首先从内镜图像、生化标志物、基因表达、中医证候等方面论述胃癌前状态的显著性特征,并结合机器学习方法预测的胃癌前状态研究成果,比较分析基于传统机器学习方法、深度学习方法和多种融合方法的优缺点。提出开展多中心、大样本队列研究并建设共享数据平台,实现多模态数据融合,增强模型的可解释性3点建议,为胃癌的“早诊早治”提供方法学借鉴。 展开更多
关键词 胃癌 早诊早治 疾病状态预测 机器学习
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动态控制元结构的建模及其在StateFlow环境下的仿真 被引量:4
17
作者 陈玮 张小花 郑时雄 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2577-2581,共5页
针对我们提出的动态控制元结构新理念,进行层次组合和并列结构扩展,并论证扩展后的系统的控制特性,从而使得所构建的整个系统能同时满足功能需求和控制需求。在上述设计思想基础上,以瓷砖分布式制造作为系统原型,选取设备单元为动态控... 针对我们提出的动态控制元结构新理念,进行层次组合和并列结构扩展,并论证扩展后的系统的控制特性,从而使得所构建的整个系统能同时满足功能需求和控制需求。在上述设计思想基础上,以瓷砖分布式制造作为系统原型,选取设备单元为动态控制元结构,构建了整个系统,并用Matlab/stateflow对整个系统构建和运行全过程进行仿真,仿真结果验证了该理念的正确性和可行性。 展开更多
关键词 动态控制元结构 有限状态自动机 stateFLOW 分布式制造
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基于超声影像组学列线图预测子宫内膜癌微卫星高度不稳定状态的价值
18
作者 宋静 张晓兰 +2 位作者 金艳霞 莫自昊 陈晓琦 《放射学实践》 北大核心 2025年第8期1055-1060,共6页
目的:探讨超声影像组学列线图在术前预测子宫内膜癌(EC)患者微卫星高度不稳定(MSI-H)状态中的应用价值。方法:回顾性将2016年1月-2024年6月在本院经病理证实为EC且在术前接受阴道超声检查的217例患者纳入本研究。其中,MSI-H型70例,微卫... 目的:探讨超声影像组学列线图在术前预测子宫内膜癌(EC)患者微卫星高度不稳定(MSI-H)状态中的应用价值。方法:回顾性将2016年1月-2024年6月在本院经病理证实为EC且在术前接受阴道超声检查的217例患者纳入本研究。其中,MSI-H型70例,微卫星低度不稳定/微卫星稳定(MSI-L/MSS)型147例。采用分层抽样法以7∶3的比例将患者随机分为训练集(152例)和验证集(65例)。对每例患者的超声图像进行病灶分割、特征提取和筛选后,使用逻辑回归(LR)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种机器学习方法构建影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估每个模型对于MSI-H状态的诊断效能,选择验证集中曲线下面积(AUC)最大者为最优影像组学模型。采用多因素logistic回归分析对临床特征及常规超声征象进行筛选,以获得与MSI-H状态相关的独立危险因素,并联合最优影像组学评分(Rad-score)建立列线图。结果:经筛选获得了9个与MSI-H状态相关的最佳影像组学特征。在训练集中LR、KNN、SVM和RF模型预测EC患者MSI-H状态的AUC分别为0.758、0.831、0.875和0.804,在验证集中分别为0.715、0.782、0.848和0.767,其中以SVM的AUC最大。在临床和常规超声征象中,绝经、分化程度低和血流分级高是预测EC患者MSI-H状态的独立危险因素。基于这3个危险因素结合SVM模型的Rad-score建立的列线图在训练集和验证集中预测EC患者MSI-H状态的AUC分别为0.949和0.906。结论:基于超声影像组学的列线图可在术前较好地预测EC患者的MSI-H状态。 展开更多
关键词 超声 子宫内膜癌 微卫星不稳定状态 影像组学 机器学习
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基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
19
作者 王小娟 宋清华 +3 位作者 房晓辉 李振洋 杜宜聪 马海峰 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期69-77,共9页
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等... 模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响,因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先,建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型,将连续系统离散化,推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次,基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数,然后,利用滑动窗口技术进行数据降维,提取信号特征,通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系,实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后,以S形标准件为案例,采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数,并验证了所提方法的准确性。 展开更多
关键词 曲面薄壁件 铣削 机器学习-随机子空间 模态参数 状态模型
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编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究
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作者 刘本刚 吴文江 +2 位作者 赵丹 王裴岩 彭春杨 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1530-1536,共7页
针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性... 针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能. 展开更多
关键词 编码器-解码器结构 刀具磨损状态预测 TRANSFORMER 双向循环神经网络 航空钛合金高效加工
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