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Sea-Ice-Evaluation-Tool:海冰评估工具(SITool)是一种性能指标和
诊断
工具,旨在评估模型技能,以模拟双极海冰浓度,范围,边缘位置,厚度,雪深和海冰漂移
海冰评估工具 海冰评估工具(SITool)是一种性能指标和
诊断
工具,旨在评估模型技能,以模拟双极海冰浓度,范围,边缘位置,厚度,积雪深度和冰漂移。
2023-03-06 15:38:11
33KB
Python
1
RobotDoctor - 基于知识图谱的智能医疗
诊断
系统.zip_hilltaj_医疗_医疗大数据_大数据医疗_知识图谱
信息科技经过 60 余年的发展,已经普及到社会生活的每一个角落。随着信息技术在国家治理、经济运行的方方面面的应用,大量的数据随之产生。而互联网技术的爆发式发展使得近年来产生的数据总量超过了人类以往产生的历史数据的总和,医疗行业的数据增长幅度尤为突出。 医疗大数据具有巨大的价值,尤其是在临床辅助诊疗和健康管理方面。医疗大数据已经上升到国家战略,同时也是全球学术界与产业界竞争的研究热点。如何利用这些医疗数据,挖掘数据的深层价值,是未来信息科技发展的趋势,也是医疗大数据技术产生的背景。
2023-03-04 11:38:08
817KB
hilltaj
医疗
医疗大数据
大数据医疗
Python基于深度学习的舌象
诊断
系统源码.zip
Python基于深度学习的舌象
诊断
系统源码.zip
2023-03-02 17:23:17
42.67MB
python
深度学习
1
心电信号的处理与自动
诊断
心电图( Ecc)是现代医学用以
诊断
心脏疾病的重要工具之一,它对某些疾病尤其是心血管疾病的
诊断
具有重要义。由于
诊断
可靠、方法简便,对病人无损害,故己在临床上广泛用应。
2023-02-27 21:10:52
1.9MB
心电信号
1
基于FRS和SVM的化工过程故障
诊断
基于FRS和SVM的化工过程故障
诊断
2023-02-25 19:07:29
324KB
研究论文
1
基于深度学习的肿瘤辅助
诊断
系统.zip
基于深度学习的肿瘤辅助
诊断
系统,以图像分割为核心,利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行
诊断
。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 4 提交
2023-02-24 15:59:51
3.52MB
脑肿瘤检测
深度学习
1
基于小波包和EMD的滚动轴承故障
诊断
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障
诊断
方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,
诊断
轴承故障。
2023-02-19 23:51:14
238KB
小波包
经验模态分解
滚动轴承
故障诊断
1
基于小波分析的故障
诊断
.pdf
对突变信号进行有效识别,达到故障
诊断
的目的
2023-02-10 21:02:59
254KB
小波分析
故障诊断
特征提取
1
齿轮箱升降速过程阶次倒谱故障
诊断
方法研究 (2007年)
齿轮箱升降速过程中的振动信号包含有重要的参考信息,研究该过程中的振动信号,有助于识别齿轮箱的故障。将常规的倒谱分析技术与阶次分析相结合,提出了阶次倒谱的齿轮箱故障
诊断
方法。首先利用重采样技术,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒阶次谱分析,就可提取齿轮的故障特征。实验分析结果表明该方法能有效地识别齿轮的故障类型。图8,表1,参8。
2023-02-09 10:05:27
293KB
自然科学
论文
1
基于角域平均和连续小波变换的齿轮故障
诊断
研究 (2007年)
针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和连续小波变换相结合,提出了基于角域平均和连续小波变换的齿轮箱故障
诊断
方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行连续小波变换,根据小波幅值图和相位图,就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地
诊断
齿轮的故障状态。
2023-02-07 10:29:32
856KB
工程技术
论文
1
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