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基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析,具有重大的应用背景,是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法,主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为: (1)建立统一的特征描述模型,实现跨模态医学影像的统一特征描述; (2)提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架; (3)在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下,实现高效率单模 50 态影像检索,有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度,实现用户友好的 检索结果展示; (4)从结构复杂的多模态医学影像数据中,挖掘有用的知识,构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警; (5)完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发,为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助,项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学 2021-04-13
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学 2016-10-20
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。 项目特色:  面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据,结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。  针对综合能源的特性,项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型,将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中,提高能源用量预测的准确率。  面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景,并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学 2021-04-13
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段,系统利用高带宽卫星通信和5G网络,提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术,能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时,系统对海上数据流量进行智能化管理,提升了传输的稳定性。
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出,采用先进的传感器技术,实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案,融合卫星通信、物联网技术,确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测,提高了系统的智能化水平。
厦门大学 2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学 2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
一种 RFID 电子标签在线检测方法及装置
本发明公开了一种 RFID 电子标签在线检测方法,具体为:在 对工位进行RFID芯片封装过程中,实时建立该工位内的 RFID芯片ID 号与标签位置的映射关系;工位封装完成后,同时读取该工位内的所 有 RFID 芯片 ID,将读取的 RFID 芯片 ID 与该工位内的 RFID 标签 ID 与 RFID 标签位置的映射关系进行比对,确定读取缺失的 ID,其对应 的标签即为次品。本发明还提供了一种 RFID 电子标签在线检测装置, 包括 X 向进给机构、Y 向进给机构、读写器、处理器、打标机构、夹 持机构以及屏蔽罩。本发明能同时完成多个标签读写与标记功能,适 用于多行多列 RFID 标签在线检测,不仅能大幅提高检测效率,而且 自动化程度高、稳定、可靠。
华中科技大学 2021-04-11
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