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meta_models_rainbow:scikit-learn和FEniCS之间的Python接口,用于高效的元建模
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2021-02-13
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元建模:scikit-learn和FEniCS之间的Python接口,用于高效的元建模 该程序由Pierre Kerfriden和Ehsan Mikaeili编写,用于预测脑肿瘤在脑外科手术中的位置。 在外科手术中,随着外科医生切开切口并打开颅骨,脑肿瘤在新的边界条件下重新定位。 对于外科医生而言,预测不同切口尺寸下的肿瘤位置是非常宝贵的数据,可以通过构建元模型来预测。 在该程序中,使用杨氏模量和切口半径这两个参数构造一个元模型。 在FEniCS平台上进行了有限元模拟,并使用scikit-learn机器学习库对预测进行了数据训练。 从机械角度来看,脑介质被认为是超弹性的,而肿瘤则由弹性系数表示。 所需的库/平台 特色 scikit学习 麻木 科学的 matplotlib
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meta_models_rainbow-main.zip (8个子文件)
meta_models_rainbow-main
run_brain_shift.py 157B
data_scales_x.npy 848B
brain_finer.msh 513KB
brain_shift.py 8KB
README.md 984B
meta_models.py 5KB
data_y.npy 848B
data_x.npy 608B
共 8 条
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胡轶强
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