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循环炎症相关因子神经网络模型预测脑卒中后抑郁发生风险的效能分析 被引量：1
1
作者 李凤玲 杨学 陈海燕 《中华老年心脑血管病杂志》 北大核心 2025年第1期63-67,共5页
目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和... 目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和验证集52例(20%),根据脑卒中后1个月内PSD发生情况将训练集脑卒中患者分为PSD组(62例)和非PSD组(146例)。通过训练集筛选影响PSD发生风险的预测因素,在训练集中基于多因素logistic和神经网络算法分别构建PSD发生风险预测模型,比较2个预测模型的预测效能,同时在验证集进行验证。结果本研究脑卒中后1个月内发生PSD 76例(29.23%),其中训练集62例,验证集14例。PSD组C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、白细胞介素(interleukins,IL)-6、IL-1β、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、IL-18、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil and lymphocyte ratio,NLR)明显高于非PSD组,差异有统计学意义(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,CRP(OR=1.494,95%CI:1.239~1.802)、FIB(OR=1.924,95%CI:1.191~3.109)、IL-6(OR=1.128,95%CI:1.001~1.272)、TNF-α(OR=1.051,95%CI:1.010~1.093)、IL-1β(OR=1.096,95%CI:1.006~1.194)、IL-18(OR=1.019,95%CI:1.002~1.036)、NLR(OR=1.873,95%CI:1.027~3.418)为PSD发生风险的危险因素(P<0.05,P<0.01)。ROC曲线结果显示,神经网络算法的预测模型的曲线下面积明显高于多因素logistic回归分析模型(0.931 vs 0.855,Z=3.448,P<0.05),且基于验证集评估,神经网络模型的准确性明显高于多因素logistic模型(92.31%vs 75.00%,P<0.05)。结论循环炎症相关因子CRP、FIB、IL-6、IL-1β、TNF-α、IL-18、NLR与PSD发生风险有关,基于神经网络算法构建的循环炎症相关因子预测模型能更有效预测PSD发生风险。 展开更多
关键词 卒中 抑郁 比例危险度模型 神经网络模型
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新型高速定子爪极式永磁电机的三维等效磁网络模型 被引量：1
2
作者 褚帅君 梁得亮 +1 位作者 贾少锋 梁阳 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第3期1-11,共11页
为了解决高速电机绕组端部长度冗长、绕组利用率不高的问题,提出一种新型高速定子爪极式永磁电机。该电机的定子拓扑结构由全局环形集中绕组和爪极单元模块构成;此外,通过利用粉末冶金技术制作的定子铁心可以显著降低加工难度和成本。... 为了解决高速电机绕组端部长度冗长、绕组利用率不高的问题,提出一种新型高速定子爪极式永磁电机。该电机的定子拓扑结构由全局环形集中绕组和爪极单元模块构成;此外,通过利用粉末冶金技术制作的定子铁心可以显著降低加工难度和成本。针对电机结构的独特性和三维磁场分布的复杂性,首先分析电机的结构特点及其工作原理;其次,通过分析电机定子和转子在不同位置时的磁场分布,依次构建定子和转子的等效磁路模型、气隙磁导等效模型以及完整的三维等效磁网络模型;最后,分别利用该模型和三维有限元方法对电机的气隙磁通密度分布、磁链、电动势和转矩等电磁性能进行对比分析。为了验证计算结果的准确性,设计并制造试验样机,搭建测试平台对电机进行相关试验验证。 展开更多
关键词 高速永磁电机 定子爪极 环形集中绕组 三维等效磁网络模型 有限元模型 电磁性能
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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
3
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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基于改进孔隙网络模型的织物增强体渗透率预测方法
4
作者 范奇 王静 +2 位作者 杨斌 王继辉 倪爱清 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第5期96-107,116,共13页
建立了通过孔隙网络模型预测复合材料织物增强体面内渗透率的方法。首先通过显微计算机断层扫描技术(Micro-CT)对织物样品进行无损扫描得到三维图像序列,并重建织物结构模型,随后对图像进行二值化,分离孔隙区域,采用分水岭算法分割孔隙... 建立了通过孔隙网络模型预测复合材料织物增强体面内渗透率的方法。首先通过显微计算机断层扫描技术(Micro-CT)对织物样品进行无损扫描得到三维图像序列,并重建织物结构模型,随后对图像进行二值化,分离孔隙区域,采用分水岭算法分割孔隙区域后提取孔隙网络模型,对比了两种分割方法对孔隙网络模型参数的影响。其次考虑了孔隙内部流动并修正孔隙网络单元的流域长度和半径等参数,采用截面渐变微管流动模型改进了孔隙网络模型渗透系数的算法。最后基于孔隙网络模型预测了三种织物的面内渗透率,结果表明2D织物孔隙网络模型预测面内渗透率的平均误差低于21.2%,渗透系数算法改进后预测误差降低27.1%。 展开更多
关键词 复合材料 纤维增强体 孔隙网络模型 渗透率 分水岭分割
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磁饱和式可控电抗器非线性动态电磁网络模型研究
5
作者 王田戈 田铭兴 +1 位作者 尹路 田文君 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期4004-4016,共13页
针对电力设备状态动态实时变化的物理实体,构建高效数学模型,是实现电力系统系统级仿真和大型电磁设备一体化分析设计的重要环节。该文以磁饱和式可控电抗器(MSCR)为分析对象,提出一种兼顾计算准确度和计算速度的电磁参数计算新方法—... 针对电力设备状态动态实时变化的物理实体,构建高效数学模型,是实现电力系统系统级仿真和大型电磁设备一体化分析设计的重要环节。该文以磁饱和式可控电抗器(MSCR)为分析对象,提出一种兼顾计算准确度和计算速度的电磁参数计算新方法——非线性动态电磁网络模型。首先,基于网络图论和区域离散化思想,考虑铁心非线性与磁阀漏磁,建立MSCR二维磁网络模型。其次,根据MSCR的电磁耦合关系,采用受控源的方式建立其电磁耦合等效电路,并生成MSCR非线性动态电磁网络模型。基于此,对MSCR不同磁饱和度下的绕组电流与铁心磁通进行计算。最后,将计算结果与三维有限元模型和实验测量结果比较,验证该模型的有效性。结果显示,与三维有限元模型相比,MSCR的非线性动态电磁网络模型的计算速度为其50~240倍,存储空间仅为其1/10000~1/7000,在满足计算精度的要求下有效地提高了计算效率,在可控电抗器的初期设计以及电力系统的系统级仿真方面具有独特的优势。 展开更多
关键词 磁饱和式可控电抗器 电磁网络模型 电磁参数计算 有限元法
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
6
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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GO图网络模型算法与故障推理
7
作者 李鹏伟 段富海 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第4期108-114,共7页
GO法是对多状态有时序系统进行可靠性建模分析的有效方法,现有的状态概率算法仅限于针对每个操作符进行运算,缺乏处理整体GO图的算法和相应工具软件支持。且现有GO法仅通过部件故障概率计算系统故障概率,在可靠性分析领域具有局限性,不... GO法是对多状态有时序系统进行可靠性建模分析的有效方法,现有的状态概率算法仅限于针对每个操作符进行运算,缺乏处理整体GO图的算法和相应工具软件支持。且现有GO法仅通过部件故障概率计算系统故障概率,在可靠性分析领域具有局限性,不能计算系统故障/成功对各部件的影响程度。为解决这些问题,提出了基于图数据结构的GO图网络模型算法。首先,基于图数据结构定义了GO图网络,设计了GO图网络模型算法,通过将共有信号精确算法推广并应用到GO图网络模型算法中,解决了计算共有信号时产生误差的问题。然后基于贝叶斯网络后验概率公式推导出GO操作符反求公式,使GO图网络具有诊断系统薄弱环节和故障推理的能力。此外,使用JS语言实现了GO图网络模型算法,设计了可视化界面,并通过案例验证了算法准确性。结果表明,遍历算法容易应用,具有广泛适用性,适合工程人员进行计算,为GO法应用和发展提供了重要工具支持。 展开更多
关键词 GO法 GO图网络模型 可靠性算法 贝叶斯网络 故障推理
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基于FOA-BP神经网络模型的城市轨道交通列车车门故障预诊断
8
作者 温凯越 仇维斌 +1 位作者 丁先泽 欧红香 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第5期278-282,共5页
[目的]为了在城市轨道交通(以下简称“城轨”)列车车门发生故障前展开预防性维修,避免人员和财产受到损害,保证城轨列车的运行安全性,有必要研究城轨列车车门故障的预诊断。[方法]以城轨列车车门发生故障前的异常电流信号作为研究对象,... [目的]为了在城市轨道交通(以下简称“城轨”)列车车门发生故障前展开预防性维修,避免人员和财产受到损害,保证城轨列车的运行安全性,有必要研究城轨列车车门故障的预诊断。[方法]以城轨列车车门发生故障前的异常电流信号作为研究对象,设计了一种FIR(有限冲激响应)滤波器,对采集到的城轨列车车门电流信号数据进行数据滤波与量纲一化处理;通过FOA(果蝇优化算法)-BP(反向传播)神经网络模型,对量纲一化后不同车门的关门状态学习样本数据进行学习训练,并输出测试结果;对比分析FOA-BP与BP神经网络模型训练后的输出结果。[结果及结论]采用FIR滤波器+汉宁窗函数法能够有效去除高频噪音的干扰,保留能够正确反映电流变化趋势的低频信号部分;相比于传统BP神经网络模型,采用FOA-BP神经网络模型进行训练,具有训练方法简洁、训练时间短、诊断精度大幅提高等优点;FOA-BP神经网络模型的真实输出值与期望输出值误差小于1%,能够满足城轨列车车门故障精准诊断的需求。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车车门 神经网络模型 故障预诊断
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基于BIM的室内消防救援多层路径网络模型
9
作者 冯灿 宋宜全 杨以琳 《天津师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期30-35,共6页
针对网络结构单一和消防语义信息贫乏导致的室内消防救援路径难以满足消防救援多样性任务需求的问题,基于建筑信息模型(building information modeling,BIM),集成地理信息系统(geographic information system,GIS)提出了一种1(基础路径... 针对网络结构单一和消防语义信息贫乏导致的室内消防救援路径难以满足消防救援多样性任务需求的问题,基于建筑信息模型(building information modeling,BIM),集成地理信息系统(geographic information system,GIS)提出了一种1(基础路径网络)+N(专题路径网络)的室内消防救援多层路径网络模型,通过对案例区BIM数据进行解析,提取2230条路径网络要素信息(包括718个节点和1512条边),构建了室内基础路径网络模型,并在此基础上生成人员疏散、灭火和人员逃生3种专题路径网络.实验结果表明:该模型能够有效支持不同消防救援任务的路径规划需求,利用Dijkstra等算法成功计算出最短路径,验证了模型的可行性和实用性. 展开更多
关键词 建筑信息模型 消防救援 室内路径网络模型 集成地理信息系统 最短路径算法
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具有电磁感应的丘脑底核–苍白球网络模型的分岔分析
10
作者 易丹 郑艳红 +1 位作者 陈国泰 曾巧云 《工程数学学报》 北大核心 2025年第1期177-187,共11页
帕金森病主要是由皮质–基底神经节回路中异常振荡引起的神经系统运动障碍的疾病,而电磁感应在神经元活动中有着重要的作用。引入磁通量,构建具有电磁感应的丘脑底核–苍白球网络模型,分析其产生Hopf分岔的动力学机制。通过分析相关的... 帕金森病主要是由皮质–基底神经节回路中异常振荡引起的神经系统运动障碍的疾病,而电磁感应在神经元活动中有着重要的作用。引入磁通量,构建具有电磁感应的丘脑底核–苍白球网络模型,分析其产生Hopf分岔的动力学机制。通过分析相关的特征方程来研究模型的稳定性,得到带时滞的Hopf分岔的条件,数值模拟验证了理论分析的结果。研究发现,增大神经核团间的传递延迟可以诱导振荡。此外,双参数分岔分析表明磁通量k的增大对由传递延迟T和突触连接强度WCS引起的振荡具有一定的减缓作用。希望所得的结果能有助于理解磁通量在帕金森病发作中的作用。 展开更多
关键词 神经网络模型 帕金森病 电磁感应 时滞 HOPF分岔
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基于ConvNeXt卷积神经网络模型对烟叶成熟度识别的研究
11
作者 郭雨萌 肖亦雄 +4 位作者 肖孟宇 马云明 谭军 周喜新 范伟 《北方农业学报》 2025年第1期125-134,共10页
【目的】确定ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别中最适用于便携手持设备应用的主流图像预处理方法。【方法】使用便携手持图像采集设备采集烟叶图像,应用高斯缩放、对比增强、色彩增强和裁剪缩放4种预处理方法,结合ConvNeXt卷... 【目的】确定ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别中最适用于便携手持设备应用的主流图像预处理方法。【方法】使用便携手持图像采集设备采集烟叶图像,应用高斯缩放、对比增强、色彩增强和裁剪缩放4种预处理方法,结合ConvNeXt卷积神经网络构建模型,记录模型对烟叶成熟度识别的准确率、训练耗时和模型大小。通过对比分析不同预处理方法在性能、训练效率和模型大小上的表现,评估ConvNeXt卷积神经网络模型在便携设备上识别烟叶成熟度的应用潜力。【结果】在4种图像预处理方法中,高斯缩放在结合ConvNeXt卷积神经网络模型进行烟叶成熟度识别时综合表现最优,高斯缩放预处理后的模型准确率达到97.68%,优于对比增强、色彩增强和裁剪缩放,且训练耗时仅为8.927 min,模型大小为63.5 MB,兼具高效性与轻量化特征。在对比YOLO和XGBoost等其他模型时,高斯缩放结合ConvNeXt卷积神经网络构建的模型在各项指标中均表现突出,尤其在准确率和训练时间上展现出明显优势,适配便携手持设备的应用需求。【结论】高斯缩放作为图像预处理方法,能有效提升ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别任务中的准确性和运行效率。高斯缩放结合ConvNeXt卷积神经网络构建的模型训练速度快、占用资源少,适合在便携手持图像采集设备上使用。 展开更多
关键词 ConvNeXt卷积神经网络模型 烟叶成熟度识别 便携手持图像采集设备 智能化图像识别 图像预处理方法
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基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟
12
作者 郑铁刚 吴茂喜 +3 位作者 张迪 金瑾 林俊强 孙双科 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期144-153,共10页
水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中... 水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中嵌入相关分析模块自动筛选模型的特征输入,并优化输出维度,提出了一种改进的LSTM模型,并在溪洛渡水库工程开展了模型应用研究,结果表明:1)改进LSTM模型的均方根误差最大值为0.63,纳什效率系数最小值为0.96,表明模型整体性能较好,能够精准地捕捉数据中的长期依赖关系;2)基于改进LSTM模型的库区水温分布预测值和环境流体动力学模型(environmental fluid dynamics code,EFDC)模拟值随时间的量值分布及变化规律基本一致,两者的库区表层年际误差值为-1.19~1.04℃,中层年际误差值为-1.06~1.68℃,底层年际误差值为-1.28~1.07℃,年际水温最大相对误差为8.3%;3)相较于EFDC模型多天的模拟时长,改进模型的计算时间缩短至几百秒,计算效率大幅提升,实现了水温分布的快速、实时精准预测。该研究通过改进LSTM模型,实现了深水水库垂向水温的高效预测,研究结果可为分层取水设施的优化调控提供技术支撑。 展开更多
关键词 水温 模拟 改进的长短期网络记忆模型 水温分布 相关性分析 水温预测 人工智能学习
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结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能
13
作者 王梓鉴 赵慧 +1 位作者 郑明文 李鑫 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期129-134,142,共7页
为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验... 为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验证和对比分析。结果表明,本文所提模型的预测效果优于回声状态网络模型、压缩感知回声状态网络模型和反向传播神经网络模型,股票收盘价预测、Logistic混沌序列预测的平均绝对误差均最小,分别为1.33×10^(-3)、5.21×10^(-4)。 展开更多
关键词 时间序列预测 回声状态网络模型 高斯噪声 储备池层
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基于Credal网络模型的内河危化品运输事故严重程度诊断研究
14
作者 程志友 朱骋 吴蕊 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期108-114,共7页
针对内河危化品运输事故研究中的数据匮乏、认知不确定性及专家主观性等问题,提出一种Credal网络模型来分析诊断内河危化品运输事故严重程度,以期从安全管理视角预防内河危化品运输事故风险。采用事故案例报告和故障树分析,识别内河危... 针对内河危化品运输事故研究中的数据匮乏、认知不确定性及专家主观性等问题,提出一种Credal网络模型来分析诊断内河危化品运输事故严重程度,以期从安全管理视角预防内河危化品运输事故风险。采用事故案例报告和故障树分析,识别内河危化品运输事故风险因素,构建基于imprecise Dirichlet model(IDM)参数学习方法的内河危化品运输事故严重程度诊断的Credal网络模型,然后通过正向推理预测不同严重程度事故的发生概率,并通过诊断推理识别导致该类事故的主要影响因素,最后根据诊断推理结果提出相应的安全管理措施。研究表明:内河危化品运输发生一般及以下事故、较大事故、重大及以上事故的区间概率分别为[0.711, 0.789]、[0.172, 0.246]、[0.043, 0.069];人员因素和管理因素是引起内河危化品运输事故发生的主要因素,船舶因素和货物因素是加重事故严重程度的重要因素。 展开更多
关键词 交通运输工程 内河危化品运输 运输事故 严重程度 Credal网络模型 IDM
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
15
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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BP神经网络模型对鞍山中小河流水质的评价
16
作者 赵鑫 《水土保持应用技术》 2025年第3期52-53,共2页
采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组... 采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组测试集去验证与真实值之间的拟合程度,得出R 2=0.92502,证明拟合度高,该模型可以直接用于水质的预测评价。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 水质预测评价 水质指标
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一种融合GA和LSTM的边坡变形预测优化网络模型及其应用 被引量：6
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作者 肖海平 王顺辉 +2 位作者 陈兰兰 范永超 万俊辉 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第5期491-496,共6页
考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预... 考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预测时序数据的优势。以海明矿业露天采场边坡为研究对象,分别采用BP神经网络模型、LSTM网络模型以及GA-LSTM网络模型对边坡监测点GNSS49变形进行预测分析,并对比各模型达到收敛条件的时间。结果表明,GA-LSTM模型与其他模型达到同一收敛条件的时间差异不大,GA-LSTM模型的拟合准确度在0.1~0.2 mm,是LSTM神经网络模型的5~7倍,是BP神经网络模型的10~20倍,具有较高的精度和稳定性,其预测值与实际监测数据基本一致,可为矿山边坡的安全生产、管理以及决策控制提供科学依据。 展开更多
关键词 露天矿边坡 遗传算法 LSTM神经网络 优化网络模型 变形预测
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基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态的识别方法 被引量：3
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作者 姜凌霄 高宝明 段雨松 《煤炭工程》 北大核心 2024年第7期181-186,共6页
煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问... 煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问题,提出了一种基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态识别方法。使用Pytorch深度学习框架进行了模型训练;设计了针对压板开关图像的预处理方法;采用得到的最佳模型对预处理后的压板开关图像进行检测并评估检测结果。实验结果表明该方法可以实现压板开关状态的智能识别,且具有速度快、精度高的特点。 展开更多
关键词 神经网络模型 压板开关状态 识别方法 变电所
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面向2035的基础教育教师需求规模预测——基于BP神经网络模型 被引量：5
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作者 高晓清 吴敏 《湖南师范大学教育科学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第5期64-75,共12页
基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中... 基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间,师资需求振幅较大,学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩,这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现,管理部门应稳定部署师范生招生计划,推进教师供需均衡;加强教育体系内贯通协作,促进教师合理流动;催生社会需求新业态,激励教师多元就业。 展开更多
关键词 基础教育 教师需求 师资盈缺 BP神经网络模型 2035
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基于多维度傅里叶红外光谱与两种神经网络模型对昭通苹果的鉴别分析
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作者 马殿旭 蔡彦 +4 位作者 李孝攀 程立君 杨海涛 单长吉 杜国芳 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第6期1543-1550,共8页
应用傅里叶红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对8种不同种类的昭通苹果进行分析,并运用卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络对其进行了鉴别。在8种昭通苹果的傅里叶红外光谱中,均在3500~2850、1650~1400和1250~800 cm^(... 应用傅里叶红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对8种不同种类的昭通苹果进行分析,并运用卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络对其进行了鉴别。在8种昭通苹果的傅里叶红外光谱中,均在3500~2850、1650~1400和1250~800 cm^(-1)等范围表现出了较强吸收峰,可以看出苹果含有丰富的糖类、维生素、氨基酸、脂质、有机酸、酚类和黄酮类等物质,且8种昭通苹果光谱非常相似,只在吸收峰的强弱和峰位置上有非常小的差异,依据光谱来区分鉴别8种昭通苹果,显然是不可能的。以温度为微扰,采集8种苹果的动态光谱,并对动态光谱800~1800 cm^(-1)进行2D-IR分析,在2D-IR的同步光谱中,可以清晰看出:随着温度的升高,2D-IR在1010和1642 cm^(-1)附近出现了相对较强的自动峰,说明苹果中的酯类、酸类和蛋白质出现一定的分解,而且酯类和酸类分解较强,蛋白质相对较弱;另外在8种样品的2D-IR中,红富士片红中的二维相关红外光谱中出现的自动峰1642 cm^(-1)相对其他样品来说是最强的自动峰,出现的负交叉峰(1006,1642 cm^(-1))最弱;在阿克苏苹果中只出现了1010 cm^(-1)一个强自动峰;在秦冠苹果中出现了三个自动峰;另外在2001苹果和新世纪苹果中,最强自动峰出现在1020 cm^(-1),对比其他苹果有10个波数的移动,依据2D-IR,可以区分部分苹果样品。进一步对8种苹果216个苹果光谱进行卷积神经网络(CNN)和径向基函数(RBF)神经网络分析,随机选择152个样品光谱数据进行模型训练,通过一定迭代和训练,使得两种模型在训练集上的分类准确率达到100%的最优状态,再对64个样品光谱进行预测,在CNN分析中准确率为89.06%,而在RBF神经网络分析中准确率达到90.6%,两种神经网络模型都表现出了非常好的分类准确率。因此FTIR、2D-IR、CNN和RBF神经网络分析方法在苹果分析鉴别研究中相互补充,可以对昭通苹果进行准确分类,并且该方法可以运用到其他物质分类鉴别分析。 展开更多
关键词 昭通苹果 傅里叶红外光谱(FTIR) 二维相关红外光谱(2D-IR) 神经网络分析模型 鉴别
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