【摘 要】
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目前,基于深度学习的骨龄分类方法一般采用全手图像作为输入,或者通过标注额外的边界框或关键点来挖掘局部信息。针对全手图像骨龄评估方法容易丢失局部细节信息的问题,提出一种利用腕骨区域特征的骨龄评估方法,该方法将手腕骨的腕关节区域图像作为研究对象,在仅使用单区域图像标注的前提下,利用细粒度识别模型中局部关注和判别细微差异的能力进行骨龄评估。为了提高骨龄评估的精确度,对细粒度识别网络B-CNN(Bilin
【基金项目】
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浙江省公益技术研究计划/工业资助项目(LGG20F020018),浙江省重点研发项目(2018C01082)。
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目前,基于深度学习的骨龄分类方法一般采用全手图像作为输入,或者通过标注额外的边界框或关键点来挖掘局部信息。针对全手图像骨龄评估方法容易丢失局部细节信息的问题,提出一种利用腕骨区域特征的骨龄评估方法,该方法将手腕骨的腕关节区域图像作为研究对象,在仅使用单区域图像标注的前提下,利用细粒度识别模型中局部关注和判别细微差异的能力进行骨龄评估。为了提高骨龄评估的精确度,对细粒度识别网络B-CNN(Bilinear CNN)进行改进,在其基础特征提取网络中加入融合了残差结构和注意力机制的特征学习网络,并且根据骨
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为克服基于交叉验证的最小二乘支持向量机(LSSVM)建模耗时长的不足,采用全局寻优能力较强的自适应遗传算法(AGA)优化LSSVM的参数,建立了以覆土深度、管径、水压和道路等级为输入的基于AGA-LSSVM的初次给水管漏损时间预测模型。计算结果表明:与基于交叉验证的LSSVM模型相比,基于AGA-LSSVM模型的建模耗时更少,预测性能更强。
基金评级指标数据是一种具有时间属性的时态数据,被评定的基金级别是随着时间变化的,因此,如何给出一个客观的基金评价方法是非常困难的问题。通过对基金数据在时间粒度上的变换,改进了模糊综合评价法,建立了一种新的基于时态聚类模糊综合评价的基金评级算法(以下简称TCF算法)。针对科技、传媒及通讯类行业基金进行了实证分析,从准确性和稳定性两个角度表明:TCF算法具有良好的适用性,同时随着时间的变化,采用TCF算法所得到的评级结果比其他基金评级机构的评级结果更优,因此该算法对提高证券基金评级的准确性有一定的帮助,能为基
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