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公开(公告)号:CN112381290A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011266874.3
申请日:2020-11-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种随机森林与灰狼优化的煤体瓦斯含量预测方法,该算法包含两个阶段,分别为随机森立预测模型的构建和灰狼优化算法的使用,目的使用灰狼优化算法来对随机森林预测模型相关参数进行最优值的选择确定,从而增强媒体瓦斯含量预测模型的识别和预测效果。其中瓦斯基础数据经过缺失值填充及特征选取两个步骤进行初始化。不同地域的煤体地质特征不同,特征选取可以对不同地域的矿井煤体数据进行针对性选取,从而增强瓦斯含量预测的精准度,因此该方法适用于不同地域的矿井。该方法可以实现瓦斯含量的有效预测,提高了工作效率,同时可以指导煤炭开采过程中瓦斯灾害预防措施的实施,对于瓦斯灾害事故的防治与煤炭的精准开采具有重要意义。
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公开(公告)号:CN112233789A
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN202011083295.5
申请日:2020-10-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种区域特征融合的高血压视网膜病变分类方法,该算法提出两个阶段模型,分别为局部动静脉交叉压迫分类模型和整体高血压视网膜病变分类模型,目的将局部特征动静脉交叉压迫分类模型与整体高血压视网膜病变分类模型融合来增强高血压视网膜病变分类效果,其中动静脉交叉压迫图像块是经过血管分割、动静脉分类、交叉点检测等方法从高血压视网膜病变眼底图像中提取得到。该方法可以帮助医生尽早识别高血压视网膜病变,对高血压患者进行尽早诊断与治疗,采用神经网络可以适应海量数据,克服患者数量增多所引起的误诊、漏诊和医学水平不均衡的弊端,减轻医生负担,节省医生的宝贵时间,大大提高医生的工作效率。
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