基于卷积神经网络的永磁同步曳引机退磁诊断研究.pdf

2025-04-01 约2.29万字 37页立即下载

基于卷积神经网络的直线同步电动机电枢绕组故障诊断.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的直线同步电动机电枢绕组故障诊断一、引言 (1)在现代工业生产中，直线同步电动机（LinearSynchronousMotor,LSM）因其高效、可靠的特点被广泛应用于交通、自动化制造等领域。电枢绕组作为直线同步电动机的核心部件，其运行状态直接影响到电动机的整体性能。然而，电枢绕组在实际工作中容易受到多种因素的影响，如绝缘老化、电流热效应、机械振动等，从而引发故障。因此，对电枢绕组进行有效的故障诊断对于保障设备稳定运行和预防潜在事故具有重要意义。 (2)传统的电枢绕组故障诊断方法主要依赖于人工经验和物理测试手段，如红外热像仪、振动传感器等，但这些方法存在着检测

2025-01-18 约3.38千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要在工业生产过程中，对机械设备的实时状态监测和故障预判是确保设备安全稳定运作、及时识别潜在风险、预防严重事故的关键措施。随着智能制造技术的进步和大数据分析技术的兴起，故障诊断技术日益智能化。在此领域，深度学习技术已成为研究焦点，并且未来有着广阔的发展前景。特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network,CNN）作为深度学习领域的一个代表性算法，展现出了卓越的数据处理和分析能力。本文以旋转机械中关键部件滚动轴承为研究对象，结合卷积神经网络算法实

2025-03-10 约9.39万字 75页立即下载

2025-03-09 约1.26万字 17页立即下载

基于卷积神经网络的葡萄叶病害诊断系统研究与开发.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的葡萄叶病害诊断系统研究与开发一、1.葡萄叶病害诊断系统研究背景与意义 (1)随着全球气候变化和农业种植面积的扩大，葡萄叶病害的发生频率和严重程度逐年上升，成为影响葡萄产量和质量的重要因素。据统计，全球葡萄病害造成的经济损失每年可达数十亿美元。传统的葡萄叶病害诊断方法主要依赖于农艺师的经验判断，这种方法存在诊断周期长、效率低、误诊率高等问题。例如，在葡萄生长的关键时期，由于病害的早期症状不明显，往往导致病害蔓延，造成巨大的经济损失。因此，开发一种高效、准确的葡萄叶病害诊断系统具有重要的现实意义。 (2)葡萄叶病害诊断系统的开发不仅能够提高病害诊断的效率，还能为

2025-01-21 约2.33千字 5页立即下载

基于卷积神经网络的疾病诊断与预测研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的疾病诊断与预测研究一、引言随着医疗技术的飞速发展，疾病的诊断与预测在临床医学中扮演着越来越重要的角色。准确、快速的疾病诊断不仅能够提高患者的生活质量，还能为医生提供有效的治疗方案。传统的疾病诊断方法通常依赖于医生的直觉和经验，存在一定的主观性和局限性。近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，为疾病诊断与预测提供了新的思路和方法。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）作为一种深度学习模型，在图像分析领域表现出强大的特征提取和分类能力，被广泛应用于医学图像分析中。在疾病诊断领域，图像信息是获取

2025-01-18 约3.56千字 7页立即下载

基于图卷积神经网络的结直肠癌免疫组化图像诊断方法研究.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要基于免疫组织化学图像对肿瘤标志物进行检测与分析的人体组织病理学检查是疾病诊断的“金标准”。但免疫组化图像存在数据规模庞大、标注数据少、成像维度多、组织结构尺度多、环境多样性及病理医生操作主观因素等问题，限制了现有的图像处理技术在免疫组化图像上的应用。为此，本文提出基于自监督迁移学习的细胞核分割方法以及基于图卷积神经网络的结直肠癌免疫组化图像分级诊断模型，为结直肠癌病理诊断和分析提供有效的辅助信息。首先对原始

2025-02-08 约11.96万字 89页立即下载

基于深度卷积神经网络模型辅助诊断早期胃癌系统的应用研究.docx PAGE 1- 基于深度卷积神经网络模型辅助诊断早期胃癌系统的应用研究一、引言胃癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在许多国家中都占据着很高的位置。根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年大约有近100万人被诊断为胃癌，其中约70万人死于该病。早期胃癌，即在癌症发展的早期阶段，其治愈率可高达90%以上。然而，由于早期胃癌的症状不典型，许多患者在确诊时已处于中晚期，错过了最佳治疗时机。随着医疗技术的不断发展，计算机辅助诊断技术在临床医学中的应用越来越广泛。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。特别是在医学图像分析领域，深度学习模型能够

2025-01-22 约2.92千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的医学影像分析与诊断研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的医学影像分析与诊断研究 一、1.卷积神经网络在医学影像分析中的应用背景与意义 (1)随着医疗技术的不断发展，医学影像已成为临床诊断中不可或缺的一部分。然而，传统的医学影像分析主要依赖于人工经验，效率低下且易受主观因素影响。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习技术，在图像识别、分类和特征提取等方面展现出强大的能力，为医学影像分析提供了新的解决方案。 (2)卷积神经网络在医学影像分析中的应用背景源于其对图像数据的独特处理能力。医学影像数据通常包含大量复杂的结构信息，而CNN能够自动学习图像中的特征，从而实现对病变区域的准确识别和定位。此外，CNN在处理高维数据时

2025-01-21 约2.07千字 4页立即下载

基于深度卷积神经网络的MRI医学影像诊断研究.docx PAGE 1- 基于深度卷积神经网络的MRI医学影像诊断研究 一、1.深度学习与MRI医学影像诊断概述随着科技的飞速发展，医学影像诊断在疾病检测和预防中扮演着越来越重要的角色。其中，磁共振成像（MRI）作为一种无创、非放射性的影像学检查方法，因其高分辨率和良好的软组织对比度，在临床诊断中得到了广泛应用。近年来，深度学习技术的迅猛发展为医学影像诊断带来了新的机遇。深度学习通过模拟人脑的神经网络结构，能够自动从大量数据中学习特征，从而实现复杂模式的识别和分类。在MRI医学影像诊断领域，深度学习技术已经取得了显著成果。例如，卷积神经网络（CNN）作为一种经典的深度学习模型，在图像识别和分类任务中

2025-01-18 约2.9千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的疾病诊断方法研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的疾病诊断方法研究一、引言 (1)随着科技的不断进步，医学领域的研究和应用正以前所未有的速度发展。疾病诊断作为医学领域的核心内容之一，其准确性和效率直接影响到患者的治疗和预后。传统的疾病诊断方法通常依赖于医生的直觉和经验，这种方法在一定程度上限制了诊断的准确性和一致性。近年来，深度学习技术在图像识别领域的应用取得了显著的成果，为疾病诊断提供了新的思路和方法。 (2)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的一种重要模型，在图像识别、图像分类等领域展现了强大的能力。CNN能够自动学习图像的特征，并对其进行分类，这使

2025-01-19 约2.37千字 5页立即下载

2025-03-11 约4.3万字 60页立即下载

基于卷积神经网络的医学图像诊断技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的医学图像诊断技术研究第一章卷积神经网络在医学图像诊断中的应用背景及意义 (1)随着医疗技术的不断发展，医学图像在临床诊断中扮演着越来越重要的角色。医学图像包括X光片、CT、MRI、超声等，它们能够提供人体内部结构的详细信息，对于疾病的早期发现、诊断和治疗具有重要意义。然而，传统的医学图像诊断方法主要依赖于医生的经验和专业知识，存在主观性强、效率低、误诊率高等问题。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）在图像识别领域取得了显著成果，为医学图像诊断提供了新的思路和方法。 (2)卷积神经网

2025-01-21 约1.68千字 3页立即下载

基于时频图与卷积神经网络的涡旋压缩机智能故障诊断研究.docx 基于时频图与卷积神经网络的涡旋压缩机智能故障诊断研究 一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业与日常生活的众多领域中，涡旋压缩机都占据着至关重要的地位。作为一种高效、绿色且节能的机械设备，它具有体积小、重量轻以及结构紧凑等显著优势，因而被广泛应用于多个行业。在商用空调领域，涡旋压缩机是核心部件之一，支撑着商用空调的稳定运行，确保各类商业场所的舒适环境；在冷库制冷中，它发挥关键作用，为食品保鲜、药品储存等提供必要的低温条件；在气体压缩与膨胀过程里，它的高效性能保证了气体处理的稳定性和高效性；于食品零售业，涡旋压缩机维持着冷藏设备的正常运作，保障食品的新鲜度和品质；在发动机领域，其应用也对发

2025-03-31 约2.32万字 19页立即下载

基于卷积神经网络和元学习的电动闸阀故障诊断研究.pdf 基于卷积神经网络和元学习的电动闸阀故障诊断研究 摘要阀门作为核电厂中一类重要设备，主要起开闭管路、控制流向、调节和控制输送介质等作用。由于工作环境恶劣且使用频率较高，与其它设备相比阀门发生故障的概率较高。据统计阀门故障在核电厂停堆因素中占据极大的比例，影响了核电厂的经济效益，极大地增加了核电厂放射性泄漏的威胁。其中，故障占比最高的是闸阀和电磁阀，高达48%。此外，在实际的工业生产中，大多数情况下设备都处于正常运行状态，故障样本较少，这对模型的泛化能力及鲁棒性提出了更高的要求。因此，本文以电动闸阀为研究对象，采集电动闸阀实验数据，对电动闸阀的信号处理、故障诊断等关键技术进行研究，

2025-05-22 约11.45万字 81页立即下载