MSE

摘要： 目的:评价超声骨刀劈开腭中缝辅助上颌骨骨性扩弓器(MSE)对上颌宽度不足成人患者的扩弓效果。方法:纳入21例反偏颌下颌后缩等同时伴有上颌宽度发育不足的成年患者,男6例,女15例,先行超声骨刀腭中缝劈开术,然后安装MSE进行上颌骨扩弓,分别于扩弓前、扩弓后拍摄CBCT,利用Planmeca Romexis软件进行测量,并进行统计学分析。结果:全部病例均有效扩开腭中缝,腭中缝前部扩开(3.84±1.47)mm、后部扩开(3.98±1.85)mm,呈平行扩开;双侧第一磨牙有少部分颊倾(P<0.05),颊侧牙槽嵴高度无变化;19例(90.5%)的骨性扩弓效率大于50%,14例(66.67%)的患者骨性扩弓效率达75%以上。结论:超声骨刀劈开腭中缝辅助MSE扩弓能有效扩开成人腭中缝。

摘要： CDN带宽异常值的预测和准确告警一直是网络运营的重点和难点,为此在时间序列LSTM (long short term memory network)基础之上,提出并实现了一套新的算法框架——局部加权回归串行LSTM.框架采用时序插值采样方法构造数据集,局部加权算法融入最小二乘回归拟合模型进行初始预测,预测结果串行LSTM时序模型进行最终带宽异常值预测,使用4sigma方法判断某时刻带宽是否为异常,并按等级标准发出异常告警.实验结果显示该模型实现了带宽异常值的预判及告警.

摘要： 玛湖油田油层分布受岩性、物性、构造等多重因素影响,油层展布预测难度大,地层岩性变化大,压力系统复杂,钻井周期长,制约着油田效益开发的进程。为进一步提升玛湖油田水平井机械钻速,降低钻井周期,在玛湖油田水平井三开井段应用基于MSE的钻井优化方法,介绍了MSE优化理论及优化流程。累计在玛湖油田应用11口井,三开平均钻井周期由优化前的42.95d降至36.34d,综合提速21.29%,提速效果明显。

摘要： Purpose-The main aim of this paper is to design a technique for improving the quality of EEG signal by removing artefacts which is obtained during acquisition.Initially,pre-processing is done on EEG signal for quality improvement.Then,by using wavelet transform(WT)feature extraction is done.The artefacts present in the EEG are removed using deep convLSTM.This deep convLSTM is trained by proposed fractional calculus based flower pollination optimisation algorithm.Design/methodology/approach-Nowadays’EEG signals play vital role in the field of neurophysiologic research.Brain activities of human can be analysed by using EEG signals.These signals are frequently affected by noise during acquisition and other external disturbances,which lead to degrade the signal quality.Denoising of EEG signals is necessary for the effective usage of signals in any application.This paper proposes a new technique named as flower pollination fractional calculus optimisation(FPFCO)algorithm for the removal of artefacts fromEEGsignal through deep learning scheme.FPFCOalgorithmis the integration of flower pollination optimisation and fractional calculus which takes the advantages of both the flower pollination optimisation and fractional calculus which is used to train the deep convLSTM.The existed FPO algorithm is used for solution update through global and local pollinations.In this case,the fractional calculus(FC)method attempts to include the past solution by including the second order derivative.As a result,the suggested FPFCO algorithm approaches the best solution faster than the existing flower pollination optimization(FPO)method.Initially,5 EEGsignals are contaminated by artefacts such asEMG,EOG,EEGand randomnoise.These contaminatedEEG signals are pre-processed to remove baseline and power line noises.Further,feature extraction is done by using WTand extracted features are applied to deep convLSTM,which is trained by proposed fractional calculus based flower pollination optimisation algorithm.FPFCO is used for the effective removal of artefacts from EEG signal.The proposed technique is compared with existing techniques in terms of SNR and MSE.Findings-The proposed technique is compared with existing techniques in terms of SNR,RMSE and MSE.Originality/value-100%.

摘要： Predicting the value of one or more variables using the values of other variables is a very important process in the various engineering experiments that include large data that are difficult to obtain using different measurement processes.Regression is one of the most important types of supervised machine learning,in which labeled data is used to build a prediction model,regression can be classified into three different categories:linear,polynomial,and logistic.In this research paper,different methods will be implemented to solve the linear regression problem,where there is a linear relationship between the target and the predicted output.Various methods for linear regression will be analyzed using the calculated Mean Square Error(MSE)between the target values and the predicted outputs.A huge set of regression samples will be used to construct the training dataset with selected sizes.A detailed comparison will be performed between three methods,including least-square fit;Feed-Forward Artificial Neural Network(FFANN),and Cascade Feed-Forward Artificial Neural Network(CFFANN),and recommendations will be raised.The proposed method has been tested in this research on random data samples,and the results were compared with the results of the most common method,which is the linear multiple regression method.It should be noted here that the procedures for building and testing the neural network will remain constant even if another sample of data is used.

摘要： The aim of these investigations is to find the numerical performances of the delay differential two-prey and one-predator system.The delay differential models are very significant and always difficult to solve the dynamical kind of ecological nonlinear two-prey and one-predator system.Therefore,a stochastic numerical paradigm based artificial neural network(ANN)along with the Levenberg-Marquardt backpropagation(L-MB)neural networks(NNs),i.e.,L-MBNNs is proposed to solve the dynamical twoprey and one-predator model.Three different cases based on the dynamical two-prey and one-predator system have been discussed to check the correctness of the L-MBNNs.The statistic measures of these outcomes of the dynamical two-prey and one-predator model are chosen as 13%for testing,12%for authorization and 75%for training.The exactness of the proposed results of L-MBNNs approach for solving the dynamical two-prey and onepredator model is observed with the comparison of the Runge-Kutta method with absolute error ranges between 10−05 to 10−07.To check the validation,constancy,validity,exactness,competence of the L-MBNNs,the obtained state transitions(STs),regression actions,correlation presentations,MSE and error histograms(EHs)are also provided.

摘要： 正交频分复用(OFDM)技术是多进制、多载频、并行传输的,其能够提高频带利用率、抗多径传输能力,并且以更高的速率传输数据.面对其多普勒频移会导致系统存在载波频率偏差(CFO)的问题,本文介绍了基于训练序列的Moose和Classen频域CFO估计技术,然后发现两者结合后系统的频偏估计更稳定.通过MATLAB仿真发现:在[-0.370.37]之间,两者结合后的频率估计技术载波频率偏差较好,并通过均方误差(MSE)显示出其系统的稳定性也较好.

摘要： 目的:利用锥形束CT(cone beam CT,CBCT)研究上颌骨骨性扩弓(maxillary skeletal expansion,MSE)对上颌第一磨牙及牙槽骨的影响.方法:选取2017年6月—2020年9月于济南市口腔医院就诊并需行骨性扩弓治疗的正畸患者24例,使用Ⅱ型上颌骨骨性扩弓器(maxillary skeletal expanderⅡ,MSE-Ⅱ)进行扩弓.患者于扩弓前(T1)及扩弓后3个月(T2)分别拍摄CBCT,对磨牙中央窝、基骨、鼻底宽度,第一磨牙倾斜角度、颊舌侧骨壁高度、厚度以及牙根长度进行测量.结果:MSE扩弓后磨牙中央窝、上颌基骨、鼻底宽度均明显增宽;上颌第一磨牙倾斜角度明显增大;双侧第一磨牙颊侧骨壁高度降低、厚度变薄,而腭侧骨壁未见明显变化;上颌第一磨牙近中根、远中根以及腭侧根均未出现明显的长度变化.结论:MSE可有效改善上颌宽度,且不会造成明显的牙根长度变化,但仍可造成较为明显的磨牙颊倾和颊侧骨壁丧失,在治疗中需要警惕.

摘要： 军事/Military PAC-3 MSE导弹与美国陆军综合作战指挥系统开展首次集成测试11月4日,洛马的“‘爱国者’先进能力-3导弹阶段增强”(PAC-3 MSE)与美国陆军综合作战指挥系统(IBCS)进行了首次集成测试。在试飞中,两枚PAC-3MSE导弹成功与旧CS集成,并对新墨西哥州白沙导弹靶场上空的战术弹道导弹(TBM)目标进行了拦截,同时这也标志着PAC-3MSE完成了首次战场监视计划(FSP)测试。

摘要： 目的:利用锥形束CT(cone beam CT,CBCT)研究上颌骨骨性扩弓(maxillary skeletal expansion,MSE)对上颌第一磨牙及牙槽骨的影响。方法:选取2017年6月-2020年9月于济南市口腔医院就诊并需行骨性扩弓治疗的正畸患者24例,使用Ⅱ型上颌骨骨性扩弓器(maxillary skeletal expanderⅡ,MSE-Ⅱ)进行扩弓。患者于扩弓前(T1)及扩弓后3个月(T2)分别拍摄CBCT,对磨牙中央窝、基骨、鼻底宽度,第一磨牙倾斜角度、颊舌侧骨壁高度、厚度以及牙根长度进行测量。结果:MSE扩弓后磨牙中央窝、上颌基骨、鼻底宽度均明显增宽;上颌第一磨牙倾斜角度明显增大;双侧第一磨牙颊侧骨壁高度降低、厚度变薄,而腭侧骨壁未见明显变化;上颌第一磨牙近中根、远中根以及腭侧根均未出现明显的长度变化。结论:MSE可有效改善上颌宽度,且不会造成明显的牙根长度变化,但仍可造成较为明显的磨牙颊倾和颊侧骨壁丧失,在治疗中需要警惕。

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 在视频通信中,由于信道误码和丢包的影响,使得接收端解码的视频图像质量下降.因此,对于受损图像进行误码掩盖是非常必要的.本文提出了一种基于统计特性的空域误码掩盖方法,根据像素的统计特性模型,由维纳定理来确定内插算法;通过边缘检测对丢失块进行分割,不同分割模式采用不同的掩盖方式.实验证明,本文算法和像素加权平均算法相比,在低丢块率条件下,PSNR有所提高,同时主观视觉效果较好.

摘要： 该文提出了在MPEG里不用做IDCT和IQ的一种新的改进编码算法结构，提高了运动估值和运动补偿的精度，改善了图象压缩比，降低了硬件成本和计算时间。经计算机仿真比较后，证明这种改进的算法结构是有效实用的，完全达到了上述目的。

摘要： 该文提出了在MPEG里不用做IDCT和IQ的一种新的改进编码算法结构，提高了运动估值和运动补偿的精度，改善了图象压缩比，降低了硬件成本和计算时间。经计算机仿真比较后，证明这种改进的算法结构是有效实用的，完全达到了上述目的。

摘要： 该文提出了在MPEG里不用做IDCT和IQ的一种新的改进编码算法结构，提高了运动估值和运动补偿的精度，改善了图象压缩比，降低了硬件成本和计算时间。经计算机仿真比较后，证明这种改进的算法结构是有效实用的，完全达到了上述目的。

摘要： 本发明提供MSE型沸石的制造方法，通过使用廉价的四乙基铵离子，能够在比较短的加热时间内制造MSE型沸石。本发明的制造方法如下：(1)以成为用以下所示的摩尔比表示的组成的反应混合物的方式，将二氧化硅源、氧化铝源、碱源、四乙基铵离子和水混合，SiO

摘要： 本发明公开了一种基于MSE选优的相位恢复改进算法，包括如下步骤：A1、以随机傅里叶相位作为输入，获取相位恢复算法的重建结果，并计算重建结果的傅里叶幅值与目标物初始傅里叶幅值之间的均方误差；A2、以多个不同的随机傅里叶相位作为输入重复步骤A1，得到相应的多个重建结果及相应的多个均方误差；A3、以所述均方误差作为重建结果优劣的评判指标，从多个所述重建结果中选择最优的重建结果作为最终的输出，实现目标物的相位恢复。本发明可以实现稳定的相位恢复。

摘要： 本发明公开了一种基于MSE的多小区导频改进分配方法。本发明实现过程如下：步骤1、采用每L个小区作为一组分簇，记为标号为l；步骤2、对于簇内各个小区中的用户，求取每个用户到各个小区基站的大尺度衰落系数βljk；步骤3、当基站天线数趋向于无穷时，则小区l中的第k个用户的信噪比为则每个用户的可达速率为：rlk＝log2(1+SINRlk)。步骤4、计算每个簇内所有小区的所有用户的可达和速率为再计算每个用户的平均可达速率步骤5、采用枚举法或贪婪算法对导频进行分配，获取最优分配方案。本发明采用了基于MSE的导频分配方案，能够使得用户的平均可达和速率较大，同时改进采用了贪婪算法与随机分配方法结合进行降复杂度，使得复杂度从O((K！)L)降低到O(K×KL)。

摘要： 降低MSE骨架型分子筛中的夹杂碱金属阳离子含量的方法包括：(a)使分子筛与含铵离子溶液在至少约50°C的温度下接触以将至少一部分夹杂钾离子铵交换，或者(b)使分子筛与蒸汽在至少约300°C的温度下接触，然后使汽蒸分子筛经受铵交换。

摘要： 本发明公开了一种偏振片与MSE诊断系统视线轴线对准的调整方法及装备，从MSE诊断系统视线窗口出射平行光源，设置辅助调整机构，是在平行光源的出射光路上设置第一凸透镜、半透半反镜、平面镜、等腰直角棱镜及第二凸透镜；第一凸透镜的光轴与MSE诊断系统视线中心线重合；偏振片轴线与平面镜中心线重合；等腰直角棱镜直角角平分线与偏振片轴线垂直，其直角顶点与平面镜至半透半反镜中心点垂直距离相等；平行光源经辅助调整机构由第二凸透镜汇聚成两个光点；调整偏振片的朝向，直至两个光点重合即完成偏振片与MSE诊断系统视线轴线对准的调整。本发明实现了偏振片轴线与MSE诊断系统视线中心线的快速精确对准，操作简便高效，满足MSE诊断系统标定需求。

摘要： 本发明公开了一种基于MSE和PSO‑SVM的轮对轴承故障诊断方法，包括以下步骤：1）分别采集DF4型内燃机车包含单一和复合故障在内的七种不同健康状态的轮对轴承试件的振动信号数据；2）对输入的特征向量进行归一化处理，除去样本集中的奇异样本，从而减少误差。3）将MSE特征提取后的特征样本作为PSO‑SVM模型的训练和测试样本。4）利用PSO对SVM的径向基核函数（RBF）参数g及惩罚因子c寻优。5）利用PSO优化后的SVM对测试集进行分类，确定机车轮对轴承的故障类型。本发明能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障及故障程度，故障识别准确率高。经验证，效果优于参数不经优化的SVM和参数网格寻优法的Grid‑SVM。

摘要： 本发明涉及多媒体播放技术领域，公开了一种MSE媒体源的播放方法及系统，旨在解决现有MSE播放系统对数据容错性不足的问题，方案主要包括：接收MSE切片数据，并对所述MSE切片数据进行预解析处理；对预解析处理后的MSE切片数据的异常数据进行定位识别；根据所述异常数据的类型对MSE切片数据进行相应的异常处理；将异常处理后的MSE切片数据和播控指令发送给播放器模块，播放器模块根据播控指令对MSE切片数据进行解码播放和显示呈现。本发明提升了MSE媒体源播放的整体容错性与健壮性，也提升了用户观影的整体体验，适用于浏览器。

摘要： 本发明涉及一种基于EEMD‑MSE和多尺度一维卷积神经网络轴承故障诊断方法，首先用EEMD对轴承振动信号进行分解来削弱噪声对原始振动信号的影响，然后计算前5个IMF分量的MSE值来表征不同IMF分量多时间尺度的复杂度，能够解决IMF分量可能存在的多时间尺度的复杂性，并将其作为轴承振动信号的特征输入到多尺度一维卷积神经网络中，通过多个尺度的卷积核充分提取多个IMF分量的特征，从而有效且准确的对轴承故障类型进行识别，一维卷积神经网络应用多尺度卷积核能够增强卷积结构提取信息的能力，使用EEMD+MSE能够削弱噪声的影响，提取的特征可以更好地体现轴承振动信号的特点，能够更加有效准确的对轴承正常类型和以及内圈、滚动体、外圈等构件不同程度故障类型进行识别。

摘要： 本发明公开了一种基于MSE算法的光纤振动探测器自动调节光功率装置，包括上位机软件、脉冲发生器、激光器、振动发生器、传感光缆、耦合器、光电转换器和高速采集卡。上位机软件控制脉冲发生器，使激光器发送一定脉宽的脉冲光；脉冲光经过耦合器后进入传感光缆；上位机软件控制振动发生器产生固定频率和强度的振动信号；此时传感光缆中的脉冲光携带振动信号经过耦合器后，传送到光电转换器进行光电转换；高速采集卡将采集到的振动信号传送给上位机软件，经过MSE算法计算光功率的均方误差，当光功率不在可用范围内，系统自动调节数字可调电位器调节激光器的光功率；如此几个迭代过程即可完成调节。该过程完全不需要人工干预，全部是系统自动完成。

摘要： 本发明提供一种基于UPLC‑Q‑TOF/MSE和整合效应的BP神经网络关联分析对中药不同功效的生物活性成分进行模糊识别的方法，包括以下步骤：用模糊化学识别方法将中药中的大部分成分分类为不同类型的成分群；并通过动物实验评价和/或多属性综合指标，得出中药不同功效的整合效应值；然后运用BP神经网络将UPLC‑Q‑TOF/MSE分析确定的成分含量与整合效应值进行关联，实现中药成分和不同功效间的关联分析。本发明建立的方法可为扩大大黄的临床应用范围以及进一步开发相关产品提供科学依据。该方法也可被用于研究其它中药或天然功能产物的生物活性成分，通用性强。