分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对集中式认知网络的信道和功率分配问题,提出了一种基于案例推理和启发式Q学习算法。为了提高Q学习算法的收敛速度,将当前分配问题与存储的历史案例进行相似度匹配,选取最相似案例的Q值,归一化处理后作为启发式Q学习算法的初值。为了提高启发式Q学习的算法性能,引入一个基于信息强度的指导函数,通过强调动作的重要性来改变动作策略;设计的奖赏函数反映了认知系统的能量效率。仿真结果表明,该算法可以明显提高认知网络信道和功率分配的认知系统能量效率和收敛速度。
分类: 医学、药学 >> 基础医学 提交时间: 2017-12-27 合作期刊: 《南方医科大学学报》
摘要: 目的 研究肺脏及其脉管系统的三维重建在肺癌虚拟手术中的应用价值。方法 选取2015 年5 月~2015 年8 月在我院胸外科进行手术治疗的24例非小细胞肺癌患者作为研究对象,将患者随机分为实验组和对照组,每组各12 例。对于实验组的12例患者,在个人电脑上利用胸部CT扫描数据和Mimics 软件,使用面绘制的方法进行三维建模。通过对模型进行移动、分离、组合、显隐等操作进行术前模拟演练。对照组的12 例患者按照常规方案进行手术治疗。分析两组患者的手术时间、术中出血量、术后住院时间的差异。结果 成功构建了包括胸部骨骼、肺、肿瘤、气管支气管树、肺血管的结构的实验组肺癌数字化模型。模型几何相似性高、立体感强,真实地反应了肺癌的形态特点及其毗邻结构的空间关系。模型可编辑性强,模拟手术切除过程生动、逼真,效果良好。所有患者均行手术切除,无围手术期死亡,无术后出血、感染等术后并发症。实验组手术时间优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),其余无统计学意义。结论 肺癌个体化建模有助于术前安全评估并制定精确的手术计划。