一种基于图像复原的动脉斑块超声图像自监督分割方法

    公开(公告)号:CN113192062A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110573463.7

    申请日:2021-05-25

    摘要: 本发明提供了一种基于图像复原的动脉斑块超声图像自监督分割方法,包括以下步骤:(1)动脉超声图像训练数据集预处理,(2)训练基于图像复原的自监督辅助任务网络,(3)将(2)获得的辅助任务模型迁移至动脉斑块超声图像分割任务,(4)训练动脉斑块超声图像分割卷积神经网络,(5)利用(4)得到的模型分割动脉斑块超声测试图像,并输出结果。本发明首次公开了基于图像复原的动脉斑块超声图像自监督分割方法,实现在少量标签样本情况下动脉斑块超声图像分割,提升动脉斑块自动测量的准确性。可应用于动脉超声图像辅助诊断系统,监测斑块的生长和消退情况,对心脑血管发生预警有重要意义。

    一种基于杂交水稻算法的水火电经济调度方法及系统

    公开(公告)号:CN108345998B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201810132242.4

    申请日:2018-02-09

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开一种基于杂交水稻算法的水火电经济调度方法及系统,该方法包括:确定水电厂发电量范围、火电厂发电量范围;随机选取水电厂发电量范围内的任一数值作为水电厂初始发电量、火电厂发电量范围内的任一数值作为火电厂初始发电量;构建第一目标函数、第二目标函数;对第一目标函数进行最优值求解,得到第一最优值;对第二目标函数进行最优值求解,得到第二最优值;确定对应的最优火电厂发电量、最优水电厂发电量;根据最优火电厂发电量和最优水电厂发电量确定最优分配比;根据最优分配比确定最优调度方案。采用本发明方法或系统对水火电调度进行基于杂交水稻算法的多目标无功优化,实现了水火电经济的最优调度。

    基于差分方法的高机动卫星时间序列遥感影像运动舰船目标检测方法

    公开(公告)号:CN112418105A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011335853.2

    申请日:2020-11-25

    摘要: 本发明公开了基于差分方法的高机动卫星时间序列遥感影像运动舰船目标检测方法。利用辐亮度均一化方法对时序影像中的辐亮度差异进行消除;再对连续相邻三景影像进行差分,并用多结构元形态学滤波对噪声进行抑制;利用最大类间方差处理对背景进行提取,最后结合多结构元形态学滤波和最大类间方差处理的结果对分水岭分割方法进行标记,从而最终检测到时间序列影像中的运动舰船目标。本发明可以有效的抑制高机动卫星的时间序列影像中因为静态地物动态变化造成的噪声信息,有效的提高高机动卫星的时间序列影像中运动舰船目标检测的可靠性和准确率,提高运动目标检测的精度。

    基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法

    公开(公告)号:CN111125182A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201911049403.4

    申请日:2019-10-31

    IPC分类号: G06F16/2458 G06N3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法,将频繁模式树上路径的遍历转化为借助于蚁狮优化算法结合项头表在频繁模式树上路径的搜索,对搜索到的路径即关联规则利用适应度函数进行评估并保存,挖掘出最佳关联规则。本发明不同于频繁模式增长算法的完全遍历,而是借助于蚁狮优化算法从启发式角度进行智能搜索,有效缩短了关联规则挖掘所耗时间,相比于传统关联规则挖掘算法,该发明更能适应海量数据的关联规则挖掘。