自动诊断
自动诊断的相关文献在1989年到2023年内共计608篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文203篇、会议论文9篇、专利文献1419968篇;相关期刊180种,包括军民两用技术与产品、湖南科技学院学报、科技资讯等;
相关会议9种,包括第一届中国(国际)核电仪控技术大会、2010国际水泥周——第二届水泥物料计量与自动给料技术交流会、第十届全国MOCVD学术会议等;自动诊断的相关文献由1589位作者贡献,包括俞高宇、张晓华、张辉等。
自动诊断—发文量
专利文献>
论文:1419968篇
占比:99.99%
总计:1420180篇
自动诊断
-研究学者
- 俞高宇
- 张晓华
- 张辉
- 丰田雄介
- 王晋丽
- 石亚君
- 郜玲
- 陈伟
- 陈韵岱
- 丁楚吟
- 刘新
- 刘欢
- 卢舟鑫
- 吴英森
- 帅小乐
- 徐甲
- 杨刚
- 杨宏权
- 梁俊
- 池成虎
- 涂勇
- 田秦
- 皮萃
- 程永新
- 董颖
- 蔡国凤
- 郭海锋
- 马景林
- 高小峰
- D.安萨龙
- F.巴康伊
- S.法赖
- T.巴伦
- 代家元
- 余俊法
- 卢喜烈
- 卢胜
- 吴志勇
- 周军荣
- 周春蕾
- 孔渝峰
- 孙栓柱
- 孙虹
- 廖晶晶
- 张强
- 张栋
- 张鹏
- 徐俊杰
- 徐磊
- 文冬凌
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曹凌云;
颜家榕;
汤博钧;
赵婷婷;
花放;
贺红
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摘要:
头影测量是正畸和正颌外科诊疗过程中普遍采用的关键技术。常规的手工头影测量和半自动头影测量依赖于医师手工定点,存在耗时过长、精确度和稳定性欠佳等问题。深度学习(deep learning,DL)是人工智能(artificial intelligence,AI)领域最热门的技术方法之一,具有强大的图像识别能力。在头影测量领域,目前已有较多研究致力于采用DL实现头影测量的自动化,包括自动定点、自动诊断分析、颈椎成熟度分析、腺样体肥大自动诊断和气道分析。研究显示,DL能有效提高工作效率,其准确率多已达到80%以上,与金标准之间的差异多在临床可接受范围内,具有良好的应用前景。然而,当前此类研究仅限于自动定点的实现,其数据集往往存在数据量不够丰富、数据范围局限等问题。后期研究应进一步扩展研究范围、提升算法的同时注意数据集的丰富程度,并将DL技术与其他AI技术适当结合,从而进一步提高算法的准确性、稳定性和普适性。
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周杰;
李湘文
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摘要:
为避免液压油缸泄露给液压系统带来的速度放缓和压力不足等问题,研究基于深度学习的液压油缸泄露故障自动诊断方法。深入分析液压油缸泄露故障机理,依据液压油缸泄露量,将泄露故障划分为正常、轻微、中度以及严重泄露四种状态,使用压力传感器采集各状态下的压力信号,利用小波包变换提取压力信号的小波包能谱熵特征,将其作为输入量,运用深度置信网络实现液压油缸泄露故障高精度自动诊断。实验结果表明:该方法能清晰呈现不同液压油缸泄露状态下的压力信号特点,且所得信号质量较高;利用压力信号的小波包能量谱自动诊断液压油缸泄露故障具有较高的可行性;该方法在准确诊断液压油缸泄露故障状态的同时,还能判断液压油缸泄露故障的形式。
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刘晓明
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摘要:
DP网络通信故障对通信安全、通信可靠性等会产生直接的影响。因此,结合DP网络通信故障自动诊断需求,利用西门子PLC的中断组织块进行诊断与分析,可提高DP网络故障自动诊断与故障分析处理的综合水平。在故障分析与处理中,则从通信软件分析以及自动诊断的角度,对DP网络的不同故障问题进行快速处理,旨在实现DP网络通信故障的自动诊断与分析水平。
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李大舟;
张诗瑞;
高巍
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摘要:
脊柱退化性疾病,作为脊柱外科中最常见的疾病脊椎疾病,其发病正呈现年轻化的趋势。磁共振成像作为一种非侵入式检查手段,凭借对软组织成像好、无辐射、对肌肉骨骼疾病的特异性和敏感度较高等优点,在临床上被用于脊椎疾病的诊断。该文提出了一种基于深度残差网络的脊椎病核磁共振图像人工智能分类模型,能够帮助医生实现早期的脊柱退化性疾病筛查,帮助患者尽早得到正确有效的治疗。据实验结果表明,该模型不仅可以获得比传统神经网络深度学习算法更高的脊椎疾病识别率,还可以比传统神经网络深度学习算法提高35%到85%的计算效率并节省70%以上的内存占用。这一点使得该算法能够适应于资源有限的移动终端和对延迟要求比较高的医疗场景。
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翁羽洁;
李忠贤;
姬宇程;
薄素玲;
梁莹
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摘要:
肺部CT能够较准确地鉴定新冠肺炎病例,但医生工作量较大,本研究提出一种基于改进阈值的VGG网络的新冠肺炎CT图像自动诊断算法,通过该模型可快速准确地完成新冠肺炎病例的自动识别,为进一步控制其传播提供帮助。通过比较卷积神经网络VGG中的VGG-11、VGG-13、VGG-16,获得准确率较高的新冠肺炎CT图像自动诊断模型VGG-13,并在此基础上通过改进阈值的方式使准确率由86%提高到了89%,进一步提高诊断的准确性。
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摘要:
打开手机,就能在线问诊;拍完CT影像,可自动诊断、出结果……近年来,随着5G通信、人工智能、大数据、云计算等数字技术在医疗领域的应用,远程会诊、互联网医院、智慧医疗等新的医疗业态不断涌现、蓬勃发展。目前,全国已有2200多家三级医院初步实现院内信息互通共享,7700多家公立医院提供互联网医疗服务,在线医疗用户规模近3亿。数字医疗的快速发展,让越来越多的患者感受到了就医的便利。
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张唐圣;
智红英
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摘要:
为了解决常规的异步电机故障自动诊断方法存在的诊断精度过低问题,需要设计一种新的异步电机LightGBM故障自动诊断方法,首先采集处理了异步电机故障数据,其次基于LightGBM设计了异步电机故障诊断改进算法,最后构建了异步电机故障自动诊断模型,从而实现了异步电机故障自动诊断。进行实验,结果表明,设计的异步电机LightGBM故障自动诊断方法相较传统方法诊断出的样本负序阻抗值与异步电机实际的负序阻抗值更拟合,证明设计的LightGBM异步电机故障自动诊断方法的诊断精度较高,具有有效性,有一定的应用价值,可以作为后续异步电机维修的参考。
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徐志辉
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摘要:
近期发生的多起核电站运行事件均暴露出运行班组在瞬态/事故等应急情境下存在集体决策机制不完善与不清晰的共性问题,且事后处置往往聚焦解决技术问题,忽视了引发技术问题的集体决策流程的设计问题。本文深入剖析了核电站应急状态下班组成员职责,集体决策的要求、内容、过程和机制,针对华龙一号引入自动诊断系统对运行班组决策带来的新要求,设计了一个具体的集体决策流程。该决策流程综合运行经验及纵深防御理念,有机结合班组成员的独立性和集体性,可以提高运行班组整体决策能力、决策效率和决策质量,最大限度减少或避免决策失误。
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麻琪
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摘要:
针对目前掘进机系统故障率高、故障排除速度慢、维护效果差的现状,提出了一种新的掘进机故障自动诊断系统。该系统以智能化监测为基础、以案例推理和规则推理的故障诊断逻辑为核心,实现了对掘进机运行状态的自动监测、故障自动诊断和报警。根据实际应用表明,该系统能够将掘进机故障排除时间降低92.4%以上,将掘进机运行时的故障率降低89.2%,对提升掘进机的运行稳定性和经济性具有重要的意义。
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黄建文
- 《第十二届全国遥测遥控技术年会》
| 2002年
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摘要:
本文针对对光纤传输网的监测和维护面临着新的课题和挑战的情况,利用光时域反射测量技术、数字信号处理技术、微机控制技术等设计出光缆中断故障自动诊断系统.当光纤传输网发生故障时,该系统自动对通信光缆进行测试,判断是否光缆故障,并计算出光缆中断点的距离.
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史磊;
陈俊芳;
张茂平;
符斯列;
杨春林;
田琴
- 《第十届全国MOCVD学术会议》
| 2007年
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摘要:
本文提出了一种基于FPGA的等离子体静电探针自动检测系统的总体设计方案及其硬件实现方法。该系统的外围接口电路采用微伏放大模块和隔离放大模块,提高了信号采集的精度,并有效克服了各种干扰。信号的采集与处理通过Verilog HDL语言描述,并在Cyclone系列可编程逻辑器件FPGA上实现,提高了等离子体静电探针参数诊断的效率。得到了放电气压0.25Pa、射频13.56MHz、功率200W条件下石英管内的空气等离子体密度和电子温度。
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