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预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建
1
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
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基于实验设计和反向传播神经网络的板式传热元件性能评估
2
作者 王幼石 焦育 +5 位作者 李旭昆 马金伟 姚立影 刘一凡 吕庆欢 张楠楠 《石油化工设备》 2025年第2期15-20,共6页
针对新型鼓泡板式传热元件的传热性能参数,采用实验设计的方法通过实验测定不同工况下的总传热系数,通过响应曲面法拟合得到板型、工艺参数和总传热系数的二阶响应曲面模型。同时根据实验结果,采用计算机仿真方法建立总传热系数反向传... 针对新型鼓泡板式传热元件的传热性能参数,采用实验设计的方法通过实验测定不同工况下的总传热系数,通过响应曲面法拟合得到板型、工艺参数和总传热系数的二阶响应曲面模型。同时根据实验结果,采用计算机仿真方法建立总传热系数反向传播神经网络预测模型。验证实验结果表明,两种模型的预测值与实验测量值都有良好的一致性,在工业应用中,可为采用该类新型传热元件的板式热交换器提供设计和选型的理论支撑。 展开更多
关键词 传热元件 性能 评估 实验设计 反向传播神经网络
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改进鲸鱼算法构建反向传播神经网络粮食产量预测模型及效果分析
3
作者 赵晶晶 陈岩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2748-2759,共12页
为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线... 为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。 展开更多
关键词 粮食产量 反向传播神经网络 鲸鱼优化算法 非线性惯性权重 随机扰动策略
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基于ILSO-BP神经网络的数控机床主轴热误差建模
4
作者 薛东 袁鑫 +1 位作者 王新科 刘宏伟 《湖北文理学院学报》 2025年第2期23-28,共6页
为提高数控机床加工精度,以佳时特S7H型数控机床主轴系统为研究对象,构建基于改进狮群算法(ILSO)优化的BP神经网络热误差模型。文章利用基于遗传算法改进的K-means聚类分析和相关分析法,将温度测点从10个减小到5个;结合ILSO算法和BP神... 为提高数控机床加工精度,以佳时特S7H型数控机床主轴系统为研究对象,构建基于改进狮群算法(ILSO)优化的BP神经网络热误差模型。文章利用基于遗传算法改进的K-means聚类分析和相关分析法,将温度测点从10个减小到5个;结合ILSO算法和BP神经网络算法,在主轴Z向建立ILSO-BP模型。与传统的BP神经网络和LSSVM模型进行对比实验,结果表明:ILSO-BP模型具有精度高和鲁棒性强等优点。 展开更多
关键词 数控机床 主轴热误差 bp神经网络 狮群优化算法
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Logistic回归模型和反向传播神经网络模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管非计划性拔管的预测效能
5
作者 陈蕾 饶子凤 《癌症进展》 2025年第2期154-159,共6页
目的探讨Logistic回归模型和反向传播神经网络(BPNN)模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管(PICC)非计划性拔管的预测效能。方法根据是否发生非计划性拔管将220例行PICC置管的肿瘤化疗患者分为拔管组(n=37)和未拔管组(n=183)... 目的探讨Logistic回归模型和反向传播神经网络(BPNN)模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管(PICC)非计划性拔管的预测效能。方法根据是否发生非计划性拔管将220例行PICC置管的肿瘤化疗患者分为拔管组(n=37)和未拔管组(n=183)。比较两组患者的临床资料,采用Logistic回归模型分析肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素,采用BPNN构建肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估两种模型对肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测价值。结果单因素分析结果显示,两组患者年龄、家庭人均月收入、社会支持评定量表(SSRS)评分、急性生理学及慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、置管部位、置管肢体、置管时间、导管固定方式、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况比较,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄较大、APACHEⅡ评分较高、右肢置管、置管时间较长、合并糖尿病、皮肤损伤均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立危险因素(P﹤0.05);家庭人均月收入≥5000元、SSRS评分较高、贵要静脉置管均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立保护因素(P﹤0.05)。BPNN模型显示,肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管影响因素重要性排序为SSRS评分﹥APACHEⅡ评分﹥年龄﹥置管部位﹥置管时间﹥置管肢体﹥皮肤损伤﹥合并糖尿病﹥导管固定方式﹥家庭人均月收入。BPNN模型预测肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的AUC、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度均高于多因素Logistic回归模型。结论年龄、家庭人均月收入、SSRS评分、APACHEⅡ评分、置管部位、置管肢体、置管时间、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素。基于BPNN构建的肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管预测模型具有较好的预测效能,可进一步推广应用以验证该模型的预测效能。 展开更多
关键词 肿瘤 化疗 经外周静脉穿刺的中心静脉导管 非计划性拔管 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络
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基于高斯过程回归和BP神经网络的油储地罐容积表标定研究
6
作者 王彩玲 程叶 +1 位作者 许欣黎 倪庆旭 《石油石化节能与计量》 2025年第2期26-30,35,共6页
石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条... 石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条件及人为因素的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)和反向传播神经网络(BPNN)的标定验证方法。在真实加油站数据构建的数据集上进行实验,结果显示,高斯过程回归模型和BP神经网络模型的平均均方根误差RMSE分别为3.435、8.409,模型的预测效果相对较好,研究结果可为容积表的标定工作提供有价值的参考。 展开更多
关键词 容积表标定 bp神经网络 高斯过程回归 数据挖掘 误差预测
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH
7
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(bp)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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基于GA-BP神经网络的冷连轧带钢板形预测
8
作者 杨熙成 叶俊成 +1 位作者 谢璐璐 孙杰 《材料与冶金学报》 北大核心 2025年第1期55-61,共7页
为了提高冷连轧过程中板形预设定和闭环反馈的控制效果,以1450 mm五机架UCM冷连轧机组为研究对象,对1742个实验数据进行分类和预处理,以74个工艺参数变量作为输入特征,20个不同位置的板形值作为输出结果,构建了反向传播(backpropagation... 为了提高冷连轧过程中板形预设定和闭环反馈的控制效果,以1450 mm五机架UCM冷连轧机组为研究对象,对1742个实验数据进行分类和预处理,以74个工艺参数变量作为输入特征,20个不同位置的板形值作为输出结果,构建了反向传播(backpropagation,BP)神经网络模型,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)进行优化,得到了基于遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络模型.结果表明,所构建的GA-BP神经网络模型在拟合优度、预测精度和稳定性等方面均优于BP神经网络模型,其RMSE值从0.9818 I降至0.4476 I,MAE值从0.6225 I降至0.2193 I,R^(2)由0.7454增至0.9131. 展开更多
关键词 冷轧带钢 板形预测 反向传播神经网络 遗传算法
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基于AHP-熵权法的正交试验和GA-BP神经网络优选关节止痛汤提取工艺
9
作者 白淑贤 王单单 +3 位作者 吴作敏 于晓涛 金少举 王瑞 《中国现代中药》 2025年第2期310-317,共8页
目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过... 目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过正交试验和遗传算法(GA)-反向传播(BP)神经网络法优选关节止痛汤的提取工艺参数,并对2种方法所得工艺参数进行验证比较。结果:正交试验所得最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次,综合评分为90.21(RSD为1.38%);GA-BP神经网络优化得到的最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间1.5 h、提取4次,综合评分为99.26(RSD为0.09%),结合实际生产需求,最终确定关节止痛汤的最佳提取工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次。结论:采用正交试验结合GA-BP神经网络所优选的提取工艺参数稳定、可靠,可为后续研发提供参考。 展开更多
关键词 关节止痛汤 层次分析法-熵权法 正交试验 遗传算法-反向传播神经网络
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基于PSO与BP神经网络的磁共振成像设备故障诊断研究
10
作者 方佩玺 张姚昕 赵媛 《机械设计与制造工程》 2025年第1期85-90,共6页
针对磁共振成像设备故障诊断准确性和效率低的问题,提出一种基于粒子群优化算法与反向传播神经网络结合邓普斯特-谢弗证据理论的故障诊断模型。该模型通过粒子群优化算法优化反向传播神经网络的参数,并结合邓普斯特-谢弗证据理论融合多... 针对磁共振成像设备故障诊断准确性和效率低的问题,提出一种基于粒子群优化算法与反向传播神经网络结合邓普斯特-谢弗证据理论的故障诊断模型。该模型通过粒子群优化算法优化反向传播神经网络的参数,并结合邓普斯特-谢弗证据理论融合多传感器数据。实验结果表明,10种故障类型下所提模型的故障检测正确率为100%,对10种不同类型故障的平均检测准确率达96.2%,单样本检测耗时为17.5 ms。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 反向传播神经网络 磁共振成像设备 故障诊断 邓普斯特-谢弗证据理论
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基于改进层次分析法和BP神经网络的电网工程环境影响评价模型研究
11
作者 陈斌 张祺 +2 位作者 黄良俊 李燕 周峥栋 《中国资源综合利用》 2025年第2期39-45,共7页
目前,电网工程环境影响评价模型普遍存在部分突出问题,评价准确度低,评价效果差。有必要利用误差反向传播神经网络对改进层次分析法进行优化,并基于优化后的算法设计电网工程环境影响评价模型。对比试验结果显示,该改进算法的准确率高达... 目前,电网工程环境影响评价模型普遍存在部分突出问题,评价准确度低,评价效果差。有必要利用误差反向传播神经网络对改进层次分析法进行优化,并基于优化后的算法设计电网工程环境影响评价模型。对比试验结果显示,该改进算法的准确率高达92.3%,误差率仅有1.3%,该算法的分类速度和F_(1)值都是最高的。之后,对基于该算法的电网工程环境影响评价模型进行检测。结果表明,该模型对各种环境影响因素的评价准确率都超过90%,远高于对比模型。由上述结果可知,本研究提出的改进环境影响评价模型能够对电网工程环境影响进行准确评价。 展开更多
关键词 电网工程 环境影响评价 改进层次分析法 误差反向传播神经网络
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基于ISSA-BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法
12
作者 文力 谭功全 +2 位作者 毛国斌 王旭东 庞宏杰 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期57-68,共12页
针对反向传播神经网络(BPNN)在光伏阵列故障诊断中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解、故障诊断准确率低等问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA-BP)优化BP神经网络的权值和阈值。首先,使用Cubic混沌映射,提高种群初始位置的空间覆盖率;... 针对反向传播神经网络(BPNN)在光伏阵列故障诊断中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解、故障诊断准确率低等问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA-BP)优化BP神经网络的权值和阈值。首先,使用Cubic混沌映射,提高种群初始位置的空间覆盖率;然后,在发现者中引入惯性权重,加快收敛速度,并增强局部搜索的能力;最后,通过动态调整预警者的数量来维持多样性,从而强化全局搜索的能力。利用MATLAB/Simulink仿真模型,获取光伏阵列在正常状态和故障状态下的短路电流、开路电压、最大功率点电流和最大功率点电压,共4个特征参数,并将得到的特征参数分别输入到6种故障诊断模型。通过与传统的BP、GA-BP、PSO-BP、SSA-BP、SOA-SVM模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-BP模型不仅能够快速跳出局部最优解,加快收敛速度,且故障诊断准确率能达到97.5%。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 反向传播神经网络 故障特征提取 改进麻雀搜索算法
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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
13
作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群
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采用遗传-反向传播人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺血药浓度预测模型
14
作者 赵婷 孙岩 +5 位作者 李红健 张惠兰 于静 冯杰 王婷婷 于鲁海 《儿科药学杂志》 CAS 2024年第4期4-8,共5页
目的:利用遗传-反向传播(GA-BP)人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺(LCM)血药浓度的预测模型。方法:采用超高效液相色谱法测定400例癫痫患儿的LCM稳态血药浓度,收集患儿临床资料,提取相关数据,采用GA-BP人工神经网络法构建LCM... 目的:利用遗传-反向传播(GA-BP)人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺(LCM)血药浓度的预测模型。方法:采用超高效液相色谱法测定400例癫痫患儿的LCM稳态血药浓度,收集患儿临床资料,提取相关数据,采用GA-BP人工神经网络法构建LCM血药浓度的预测模型。结果:模型验证结果显示,80例预测浓度的平均预测误差(MPE)绝对值均<10%,预测误差(PE)绝对值<20%的比例是100%,PE绝对值<10%的比例是92.50%,平均预测绝对误差(MAE)为2.28%,提示GA-BP模型预测的准确度和精密度均较好,预测浓度和实测浓度的相关系数为0.998,预测结果较理想。结论:应用GA-BP人工神经网络法预测LCM血药浓度是可行的,可应用于LCM个体化给药研究,促进临床合理用药。 展开更多
关键词 癫痫 拉考沙胺 血药浓度 遗传-反向传播人工神经网络
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基于遗传算法-反向传播神经网络及响应面法优化香薷漱口水配方工艺
15
作者 范彬 白雯静 +7 位作者 彭腾腾 尹盼盼 李海燕 沈薇 马趣环 王新娣 刘东彦 石晓峰 《甘肃医药》 2024年第7期641-645,共5页
目的:研制一种具有抑菌作用的新型复方中药漱口水。方法:以药食同源中药香薷为主要原料,以乙醇、甘油、柠檬酸-木糖醇的用量为考察因素,感官评分(色泽、香味、滋味)作为评价指标,在单因素试验和响应面试验的基础上,采用反向传播神经网... 目的:研制一种具有抑菌作用的新型复方中药漱口水。方法:以药食同源中药香薷为主要原料,以乙醇、甘油、柠檬酸-木糖醇的用量为考察因素,感官评分(色泽、香味、滋味)作为评价指标,在单因素试验和响应面试验的基础上,采用反向传播神经网络建立预测模型,结合遗传算法优选漱口水的配方工艺;采用梯度稀释法测定漱口水的最小抑菌浓度。结果:该中药漱口水的最佳配方为:乙醇3.8%,甘油10.4%,柠檬酸-木糖醇0.31%;抑菌试验表明漱口水对大肠杆菌抑制作用较强,对金黄色葡萄球菌具有一定的抑制作用,其MIC分别为0.0741 g/mL和0.1481 g/mL。结论:该中药漱口水制备方法简单,具有一定的抑菌作用,可为药食同源中药的开发利用提供参考。 展开更多
关键词 香薷漱口水 反向传播神经网络 配方工艺 抑菌作用
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基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化
16
作者 徐庆岩 孙晓飞 +3 位作者 翟光华 王瑞峰 雷诚 张瑾琳 《石油地质与工程》 CAS 2024年第3期77-81,89,共6页
明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合... 明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合模糊评判法等,这些方法在选择评价指标和指标权重上带有较强的主观性,无法做到完全客观的评价。因此本文提出一种基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型,首先采用Spearman相关系数法确定影响断块油田开发的主控因素,其次使用分段三次Hermite插值方法实现断块油田群开发数据库的扩充,最后在扩充后的大量数据库训练样本的基础上,基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型可以确定影响开发效果参数的权重并预测断块油田群中各断块油田的净现值,根据净现值大小可以确定每个断块的开发顺序。该方法以实际断块油田群的地质油藏数据库作为评价依据,断块油田的开发顺序更加的科学合理,项目整体的净现值也明显高于依靠传统方法确定的开发顺序组合,避免了人为主观性,也节省了数值模拟和经济评价的工作量,克服了现有方法的局限性,对于提高断块油田群开发综合效益具有重要意义。 展开更多
关键词 帝国竞争算法 反向传播神经网络 开发参数权重 投产顺序优化 断块油田群 净现值
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误差反向传播神经网络优化方法研究
17
作者 陈新中 狄博文 熊诗 《计算机应用文摘》 2024年第23期171-173,176,共4页
传统误差反向传播(BackPropagation,BP)神经网络虽然具有较强的拟合能力,但其预测误差受到学习率和权值更新方式的影响较大。如果学习率选择不当,网络的权值更新可能陷入局部最优,从而影响整体的优化能力。为了解决这些问题,通过优化权... 传统误差反向传播(BackPropagation,BP)神经网络虽然具有较强的拟合能力,但其预测误差受到学习率和权值更新方式的影响较大。如果学习率选择不当,网络的权值更新可能陷入局部最优,从而影响整体的优化能力。为了解决这些问题,通过优化权值更新、调整学习率和数据集预处理等方法,文章对传统BP网络算法进行了改进。仿真结果表明,优化后的BP神经网络具有更低的均方误差,并能更快速、稳定地实现收敛。 展开更多
关键词 误差反向传播 神经网络 算法优化
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基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量：1
18
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量：2
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作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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近红外光谱技术结合改良偏最小二乘法和反向传播神经网络预测葵花籽皮营养成分含量 被引量：1
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作者 李欣荣 李飞 +10 位作者 翁秀秀 刘保仓 邓晓裕 王新基 史艳丽 郭涛 王力 李钰 李开栋 李建栋 田多湖 《动物营养学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期7335-7345,共11页
本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(A... 本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(Ash)、钾(K)、钙(Ca)、磷(P)、镁(Mg)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)和铜(Cu)含量。通过主成分分析(PCA)剔除异常值后,利用KS算法将剩余样品分为定标集和验证集,利用NIRS技术结合改良偏最小二乘法(MPLS)和反向传播神经网络(BPNN)分别建立葵花籽皮营养成分含量预测模型。结果表明:1)葵花籽皮中水分、NDF、ADF、Ash、Mg、Fe和Mn含量的预测决定系数(RSQ)为0.88~0.99,验证相对分析误差(RPD)为2.82~8.36,利用MPLS和BPNN模型定标结果较好,且预测准确性较好,能够用于实际测量。2)葵花籽皮中K和Zn含量的MPLS模型的PRD分别为2.75和2.44,而BPNN模型的PRD分别为1.76和1.69,K和Zn含量可利用MPLS模型进行实际预测。3)葵花籽皮中CP、Ca和P含量的BPNN模型的RSQ分别为0.9、0.89和0.83,而MPLS模型的RSQ分别为0.75、0.62和0.71,CP、Ca和P含量可通过BPNN模型进行实际预测。4)葵花籽皮中ADL和Cu含量的MPLS和BPNN模型的RSQ为0.30~0.68,RPD为1.03~1.79,预测结果不可用于实际预测。综上所述,利用NIRS技术结合MPLS和BPNN建立的预测模型能够准确预测葵花籽皮中水分、CP、NDF、ADF、Ash、K、Ca、P、Mg、Fe、Mn和Zn含量。 展开更多
关键词 葵花籽皮 近红外光谱技术 改良偏最小二乘法 反向传播神经网络 预测模型
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