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【中文期刊】 张佳维 王艳  等 《中国医学计算机成像杂志》 2024年30卷2期 243-249页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的:研究MobileNetV3在甲状腺良恶性结节超声图像分类问题中的可行性并评估效果.方法:回顾性分析1 996例甲状腺结节患者的临床与超声资料.共获得良性结节1 353个,恶性结节1197个.将良性结节和恶性结节超声图像按照8∶1∶1比...

【关键词】 深度学习； 移动神经网络； 甲状腺结节；

【中文期刊】 段丽琴 元小冬  等 《现代电生理学杂志》 2024年31卷2期 77-82页

【摘要】 目的 分析小脑在事件相关电位工作任务中的作用.方法 收集 2016 年至 2020 年在开滦总医院参与健康体检的 110 名志愿者参与完成工作任务范式.应用 64 导脑电信号采集分析系统,用于采集与预处理事件相关电位.应用Curry7 软件...

【关键词】 小脑； 认知加工； 视觉工作记忆；

【中文期刊】 刘晨沁 林高藏  等 《中国医疗器械杂志》 2023年47卷3期 258-263页 MEDLINEISTIC

【摘要】 心房颤动是一种常见的心律失常,其诊断受到多种因素的干扰,为在诊断上达到可应用性,使房颤自动分析水平提升至专家水平,对房颤的自动检测至关重要.该研究提出了一种基于BP神经网络和支持向量机的房颤自动检测算法.将MIT-BIH房颤数据库中的心电信...

【关键词】 洛伦兹值； 香农熵； K-S检验值；

【中文期刊】 黄钰姝 宋和佳  等 《环境卫生学杂志》 2022年12卷11期 797-803页 ISTIC

【摘要】 目的 探讨比较多变量长短期记忆神经网络(LSTM)与多元自回归移动平均模型(ARIMAX)在宁波市老年人总死亡人数预测中的效果.方法 收集2014年1月1日—2018年12月31日宁波市老年人总死亡人数、气象因素及空气污染物数据.以2014...

【关键词】 多元自回归移动平均模型； 多变量长短期记忆神经网络； 时间序列研究；

【中文期刊】 张雪凝 施学忠  等 《中国卫生统计》 2020年37卷4期 489-492页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的 比较季节性差分自回归移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)和SARIMA-广义回归神经网络(general regression neural ...

【关键词】 流行性腮腺炎； 预测； 季节性自回归移动平均模型；

【中文期刊】 冯佳宁 肖宇飞  等 《中国卫生统计》 2020年37卷6期 851-854页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的 探寻适合猩红热发病的预测模型,为猩红热的预防和控制提供科学依据.方法 利用全国2011年1月至2018年12月的猩红热月发病率,通过R 3.6.1软件建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated movi...

【关键词】 求和自回归移动平均模型； 广义回归神经网络； 猩红热；

【中文期刊】 刘红杨 刘洪庆  等 《中国全科医学》 2017年20卷2期 182-186页 ISTICPKUCA

【摘要】 目的：探讨差分自回归移动平均（ARIMA）与广义回归神经网络（GRNN）组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景，为疫情预测提供依据。方法2015年5月—2016年5月，选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—201...

【关键词】 丙型肝炎； 发病率； 预测；

【中文期刊】 郭思瑶 赵启玉  等 《中华流行病学杂志》 2025年46卷2期 204-209页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的:根据差分自回归移动平均（ARIMA）模型、反向传播神经网络（BPNN）、ARIMA-BPNN模型，针对太原市丙型肝炎（丙肝）发病数据特征选择适合发病趋势预测的最优模型。方法:选取2008-2021年现住址为太原市的丙肝报告病例数据，使...

【关键词】 丙型肝炎； 差分自回归移动平均模型； 反向传播神经网络；

【中文期刊】 耿新玲 田心  《中国生物医学工程学报》 2005年24卷6期 681-684页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 临床上常用的平均脑干听觉诱发电位(Brainstem Auditory Evoked Potential,BAEP)无法描述脑干功能的动态特性,从背景噪声中单次或少次动态提取的BAEP才是反映脑干功能的理想信号.径向基函数神经网络(Radi...

【关键词】 脑干听觉诱发电位； 动态提取； 移动窗口平均；

【中文期刊】 刘杰超 邓琛  等 《传感器与微系统》 2020年39卷3期 68-71页

【摘要】 以移动机器人为研究对象,针对机器人系统模型的不确定性和非线性,提出一种反步运动学控制与径向基神经网络(RBFNN)最小参数学习法(MPLM)结合的滑模控制(SMC)算法.使用径向基神经网络逼近系统中的不确定项,消除系统中不确定因素的影响,增...

【关键词】 移动机器人； 滑模控制； 径向基神经网络；