MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型

针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。国家自然科学基金面上项目(61673186);;\n福建省自然科学基金面上项目(2012J01274

簡易日照能熱水結構之設計與測試

[[abstract]]本文設計與測試一種簡易日照能熱水結構，其係利用結構之配置，而可將家家戶戶所配置之儲水塔化身為一自動化之水加熱設備，其透過於儲水塔外壁上漆上一漆黑之吸熱層，而後可大幅提升對日照能之吸收能力，而後更以保溫罩套設以阻絕熱能散失，將可達到無能量供應而自生熱水儲存之目的，讓使用者可無需購置太陽能熱水裝置即可應用太陽能做熱水動作，具有高度環保效益