基于对结构安全性的高要求,以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用,而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景,研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术,通过MATLAB软件构建BP神经网络,训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论,总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性,为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。
2023-02-18 13:18:38 1.28MB 健康监测 损伤识别 神经网络 信息融合
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内容概要:本论文首先对在线心理健康评测数据分析系统的系统需求进行 分析。进行功能性需求分析时,抽象出系统各个角色及其功能范围, 分别对系统总平台统计分析模块和机构统计分析模块的功能需求进 行分析。然后对系统进行总体设计,根据系统技术选型对系统部署网 络架构进行设计。并根据SpringBoot开发模式设计软件层次架构,将 系统分为表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层、存储层。设计 系统的功能模块,将系统划分为总平台数据统计分析模块、机构数据 统计分析模块、数据获取模块。然后基于系统业务需求设计数据库表 结构并设计系统接口。并基于SpringBoot开发框架、MySql数据库技 术、Vue开发技术、ECharts插件等技术开发系统各个功能模块的后 端服务和前端页面,对控制层、服务层、数据访问层的程序类进行设 计,并对各个模块功能实现的调用过程进行描述。最后选择服务器配 置并搭建系统测试环境,基于系统需求分析设计功能性测试用例对系 统的功能性需求进行测试。 在线心理健康评测数据分析系统已经设计开发完成,通过系统测 评符合系统需求。 适用人群:计算机毕业生 使用场景:毕业设计
2023-02-15 15:29:57 788KB spring boot 后端 java
java-jsp大学生健康管理系统计算机毕业设计.zip
2023-02-14 21:05:29 11.64MB java
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随着时代的发展,大学生的数量与日预增但是相对的也出现了很多心理问题,大学生因为各类心理引发的社会问题已经受到了很多人的关注,所以如何更好的培养大学生正确的心理健康问题是现在很多大学多面临的一个重要的问题。 本大学生心理健康管理系统是为了更好的对大学生的心理进行管理的一个系统,系统分为管理员,学生两种用户角色,主要实现了用户登录,学生信息管理,文章管理,留言管理,用户管理管理,心理测评管理, 公告管理管理, 系统设置管理,修改密码等登录功能,通过这些功能基本可以满足对大学生心理健康的管理的需求 系统具体情况由此了解:
2023-02-09 21:40:28 10.29MB 大学生心理健康管理 springboot java
需要的闲鱼交易【闲鱼】https://m.tb.cn/h.fspntCr?tk=7smj2kT2CVL「我在闲鱼发布了【springboot+vue心灵心理健康系统】」 点击链接直接打开 本心灵治愈交流平台主要包括三大功能模块,即用户功能模块、心理咨询师功能模块和管理员功能模块。 (1)管理员模块:系统中的核心用户是管理员,管理员登录后,通过管理员来管理后台系统。主要功能有:首页、个人中心、文章管理、用户管理、心理咨询师管理、好书推荐管理、压力测试管理、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理、系统管理等功能。 (2)用户:首页、个人中心、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理等功能. (3)心理咨询师:首页、个人中心、咨询师预约管理、系统管理等功能 ———————————————— 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44209647/article/details/124601550 (具体详情点开链接查看,文件包含源代码一份,数据库一份,论文和ppt一份部署文档一份)
2023-01-13 16:53:05 41.7MB java spring boot 计算机毕业设计
数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像,以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集,共296张图片 数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像,以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集,共296张图片 数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像,以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集,共296张图片
2023-01-04 17:28:51 724.77MB 苹果 病害 数据集
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学生体质健康标准.docx
2023-01-04 14:22:15 14KB 学生体质健康标准.docx
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居民居家防疫健康手册微信小程序源码
2022-12-28 21:23:56 214KB 居民居家防疫健康手册
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作物叶片疾病检测数据集,苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物的健康和患病图像,共包含31397张图像。将5种作物的图像分为25类。在这25个类中,20个类包含患病图像,5个类包含健康图像。对每个图像生成分割图像和灰度图像,然后将数据集分为彩色图像、灰度图像和分割图像三个部分。总体而言,该数据集总共包含94,191张图像。
2022-12-27 09:30:05 874.17MB 叶片 疾病 数据集 苹果