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公开(公告)号:CN116306817A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310258761.6
申请日:2023-03-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种用于乳腺癌离散特征数据分类的径向基函数神经网络学习方法,属于人工智能模式数据拟合、识别和分类领域。本发明方法由于在每次迭代过程中同时确定了多个中心点,这极大地加快了模型训练速度,达到了传统OLS方法的50‑320倍;由于本方法确定的中心点和宽度值的有效性,因此模型的尺寸明显减少,只使用了很少的中心点即实现了对模型精度的提升;在模型参数相同的情况下,本方法获得的模型精度会提升3个数量级;同时,本方法由于是通过自动计算基函数宽度值,因此可以使用于不同类型数据和应用中,不需要针对不同应用进行不同的参数设置,简化了方法的使用难度。
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公开(公告)号:CN116884618A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310290146.3
申请日:2023-03-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G16H50/50 , G16H50/20 , G06F30/23 , A61N1/36 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于有限元建模和模拟退火优化算法的人体膀胱聚焦电刺激方法,属于泌尿功能康复电刺激治疗领域。本发明方法具体包括步骤:S1:构建人体有限元电学仿真模型。S2:利用模拟退火优化算法对人体有限元模型进行迭代计算得到最优的电刺激参数。表明本发明方法在寻找膀胱经皮聚焦电刺激最优参数方案上确实有一定的可行性,为相应临床应用提供了一种可靠的参考方法和方案。
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