汽车电子控制技术培训资料： 第10章汽车电子控制系统检测诊断.ppt 第1章 绪论.ppt 第2章 发动机电子控制系统.ppt 第3章电子控制自动变速器.ppt 第4章汽车制动稳定性控制系统.ppt 第5章电子控制悬架系统.ppt 第6章 汽车电控转向系统.ppt 第7章 汽车巡航控制系统.ppt 第8章 汽车安全气囊系统.ppt 第9章 汽车电子防盗系统.ppt

CT 图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题，提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模，并计算模型特征值。然后，提取结节的形状及纹理特征。最后，根据提取的所有特征，利用模糊C 均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130 组结节数据进行实验，肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87. 58% 及9. 52%。实验结果表明，该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性，辅助医生进行临床诊断。

针对传统的示功图识别方法对抽油机井进行故障诊断存在人工选取示功图特征,识别准确度低等问题,基于人工智能理论,提出一种卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的示功图智能识别模型。利用卷积神经网络对示功图图像特征自动提取,利用支持向量机根据提取的深层图像特征给出故障诊断结果。结果表明,将CNN与SVM结合用于示功图识别不仅省去了人工选取示功图特征这一环节,而且识别准确度也高达99.71%,测试性能优于其他识别模型。该模型的提出为抽油机井故障的快速准确诊断提供了可行的解决方案,对油田高效作业具有重要意义。

峰峰值+均方差+峭度+波形因子+裕度因子

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺疾病的诊断价值.pdf

数字化断层融合技术在骨关节外伤中的诊断分析.pdf

作为全球女性中最常见的癌症之一，乳腺癌引起了研究人员的最多关注。 经证实，准确及早发现乳腺癌可以增加患者采取正确治疗方案并长期生存的机会。 本文旨在探讨可用于从常规血液分析数据预测乳腺癌的生物标志物的范围。 支持向量机（SVM）已经为癌症分类领域做出了重要贡献。 然而，不同的核函数配置及其参数会显着影响 SVM 分类器的性能。 为了提高 SVM 分类器对乳腺癌诊断的分类精度，本文提出了一种新的癌症分类算法，该算法基于使用网格搜索算法的智能算法优化 SVM 分类器的相关参数这些参数是： 高斯径向基函数 (GRBF) 核SVM分类器的参数g和C惩罚参数。 我们的实验表明，使用网格搜索的 SVM 参数优化总是在给定范围内找到接近最佳的参数组合，以评估所提出模型的性能，使用取自 UCI 库的乳腺癌科英布拉数据集。 在这个数据集时代，使用了体重指数 (BMI)、葡萄糖、胰岛素、稳态模型评估 (HOMA)、瘦素、脂联素、抵抗素和趋化因子单核细胞趋化蛋白 1 (MCP1) 属性。 在该数据集上将所提出方法的性能与其他方法的性能进行比较。 获得的结果显示了对最先进算法的改进，具有改进的性能参数，例如疾病预测准确性、灵敏度和更好的 F1 分数等。 资金声明：作者表示，这项研究没有获得外部资金。利益声明：作者声明没有利益冲突。道德批准声明：不需要。

转移学习进行故障诊断 迁移学习故障诊断深度神经网络 该存储库用于转移学习或具有故障诊断的领域自适应。 论文如下： 引文 如果您使用此代码和数据集进行研究，请考虑引用： @inproceedings{zhang2019domain, title={Domain Adaptation with Multilayer Adversarial Learning for Fault Diagnosis of Gearbox under Multiple Operating Conditions}, author={Zhang, Ming and Lu, Weining and Yang, Jun and Wang, Duo and Bin, Liang}, booktitle={2019 Prognostics and System Health Management Confere

适用于大型能源集团对其生产过程的全集团、全过程、全要素的集中统一管理。对于电厂分布范围广，数量多，信息化基础较强的企业具有很好的适用性。实现大型发电集团对集团级生产单位机组实时进行测预警、智能诊断、知识共享提供范例。同时为传统发电工业向数字化、网络化、智能化转型升级，进一步深化两化融合提供先进的技术保障。

ICD10 疾病诊断代码 2016年卫计委发布 对 ICD-10 的扩展修订全面考虑了国家层面的要求 、卫生行政科学精细化管理的需求和医疗付款的