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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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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
3
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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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
4
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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基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化
5
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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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：2
6
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：3
7
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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基于反向传播神经网络PID的高功率微波炉温度控制 被引量：4
8
作者 王威 李少甫 +2 位作者 吴昊 蒋成 唐颖颖 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-61,共7页
针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水... 针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水为加热对象进行仿真对比与实验验证。首先,利用现有输入输出实验数据,建立工业微波炉温度控制模型;其次,运用MATLAB/SIMULINK搭建高功率工业微波炉温度控制系统并进行仿真对比实验;最后,实验验证BPNNPID控制方法在加热5 kg自来水时工业微波炉的温度控制性能,实验结果表明,较常规PID、模糊PID控制,该方法在微波加热过程中对媒质温度控制超调更小且未发生明显温度振荡,有效改善了高功率工业微波炉工作时的系统温度稳定性,有助于提高产品质量和安全性能。 展开更多
关键词 高功率 微波加热 反向传播神经网络 PID 温度控制
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基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺
9
作者 朱明 张德权 +5 位作者 李少博 陈丽 侯成立 程成鹏 于江颖 关文强 《肉类研究》 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最... 采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。 展开更多
关键词 羊皮 羊皮胶原蛋白 高压-超声-酶解法 遗传算法-反向传播神经网络 响应面法
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基于反向传播神经网络和高光谱成像的芒果可溶性固形物含量检测 被引量：1
10
作者 常洪娟 蒙庆华 +7 位作者 吴哲锋 邱邹全 倪淳宇 马煜雯 桑丽婷 姚嘉炜 黄玉清 李钰 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第2期141-148,共8页
目的比较反向传播神经网络(backpropagation algorithm neural network,BPNN)模型与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型在预测芒果可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)方面的性能。方法使用高光谱成... 目的比较反向传播神经网络(backpropagation algorithm neural network,BPNN)模型与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型在预测芒果可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)方面的性能。方法使用高光谱成像仪和全自动折光仪采集芒果的近红外高光谱及SSC数据,建立两种预测模型,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)进行光谱预处理,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、区间变量迭代空间收缩算法(interval variable iterative space shrinkage algorithms,IVISSA)和变量组合群体分析算法(variable combination population analysis,VCPA)提取特征波长变量,通过比较不同特征波长提取方法进一步优化对比预测模型。结果与PLSR模型相比,BPNN模型在预测SSC方面更为有效。而在IVISSA特征波长变量提取后优化的BPNN模型预测能力最佳,预测集判定系数R_(p)^(2)、均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)、残差预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别为0.8641、0.3924和2.7127。结论该模型可快速、准确地检测芒果的SSC,并证明可见光-近红外高光谱成像与反向传播神经网络模型相结合有望预测芒果的SSC,为开发在线芒果SSC无损检测系统奠定基础。 展开更多
关键词 可见光-近红外高光谱成像 芒果 无损检测 可溶性固形物含量 反向传播神经网络
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基于反向传播神经网络的分航段船舶油耗预测模型
11
作者 马琳 杨平 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第4期168-174,共7页
对船舶主机油耗进行预测是船舶进行能效优化的基础和前提,对于不同航行区域下的船舶油耗预测结果进行分析,更能提升油耗模型的预测性能。根据航行区域等因素选取5个航段作为试验对象并建立油耗模型,对主机油耗的影响因素进行分析。选择... 对船舶主机油耗进行预测是船舶进行能效优化的基础和前提,对于不同航行区域下的船舶油耗预测结果进行分析,更能提升油耗模型的预测性能。根据航行区域等因素选取5个航段作为试验对象并建立油耗模型,对主机油耗的影响因素进行分析。选择主机转速、风速、风向等作为模型的输入变量,选择主机瞬时油耗和航速作为输出变量,利用反向传播神经网络对油耗进行预测。试验结果表明各个航段油耗和航速的预测结果误差分别不超过2.5%和1.8%,风力变化较为平稳的航段2和航段3的预测误差低于其他航段;模型的预测精度会受到风力变化程度的影响,但在不同航段的预测性能均可满足后续进行能效优化的要求。 展开更多
关键词 主机油耗预测 航速预测 反向传播神经网络(bpNN) 评价指标 航段划分
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大容积电烤箱内传热过程的反向传播神经网络控制算法
12
作者 姚青 唐巍峰 +4 位作者 郑鑫 王锐 梁文龙 刘玉贤 褚雯霄 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期73-83,共11页
大容积电烤箱内存在严重加热不均匀问题,限制其在商业和家用领域的广泛应用,传统比例-积分-微分(PID)控制算法存在弛豫时间长、温控精度差等问题,导致被加热目标无法维持在最佳烹饪热环境。通过自编程构建了一种反向传播神经网络(BPNN)... 大容积电烤箱内存在严重加热不均匀问题,限制其在商业和家用领域的广泛应用,传统比例-积分-微分(PID)控制算法存在弛豫时间长、温控精度差等问题,导致被加热目标无法维持在最佳烹饪热环境。通过自编程构建了一种反向传播神经网络(BPNN)控制策略,以改善大容积电烤箱的加热速率、温控精度及热均匀性为目标,通过局部速度、温度分布与美拉德反应可视化实验测试,探究了风扇转速、对流与辐射加热功率和排气流量等因素的影响。实验结果表明:在提升算法鲁棒性后,BPNN算法对烤箱内温度预测误差显著降低;相比PID控制方法,采用BPNN算法的被加热目标过热度最多降至6℃,温控精度显著提高;被加热目标表面温度的相对极差从54%降至36%,速度相对极差从71.4%下降至39%,均匀性显著增强;电烤箱的加热弛豫时间从230 s降至100 s。BPNN算法能够实现大容积电烤箱更精确、更快速、更均匀的温度控制。 展开更多
关键词 电烤箱 反向传播神经网络 对流与辐射 热均匀性 弛豫时间
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基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术 被引量：2
13
作者 苏佳 杨泽超 +2 位作者 易卿武 杨建雷 李硕 《无线电工程》 2024年第5期1175-1182,共8页
全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的... 全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要。针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计。考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置。结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23%,验证了模型的合理性和有效性。 展开更多
关键词 载噪比 压制干扰 全球导航卫星系统干扰源定位 反向传播神经网络
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基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测 被引量：10
14
作者 郝杨杨 邹宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期39-45,69,共8页
针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重... 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 冷链物流 需求预测 改进粒子群(IPSO)算法 反向传播(bp)神经网络
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基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型
15
作者 王丽 闫子康 +1 位作者 杜金 王远亮 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第21期310-321,共12页
为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火... 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。 展开更多
关键词 冷鲜肉 松鼠葡萄球菌 预测模型 反向传播(bp)神经网络 飞蛾火焰优化(MFO)bp神经网络
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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法 被引量：18
16
作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 孙国玺 赵玲 米波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA... 由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机械学 轴承多重故障诊断 拉格朗日极值法 线性判别分析 反向传播神经网络
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基于反向传播算法神经网络的信用评分系统预测力研究 被引量：4
17
作者 朱晓明 程建 +1 位作者 刘治国 钟经樊 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1405-1409,共5页
为了提高信用评分系统的预测准确性和稳定性,建立了基于反向传播(BP)算法神经网络的信用评分系统,并提出信用评分系统预测力和预测稳定性验证的新方法.结合信用评分问题的实际特点建立了模型并确定了参数,然后采用一种正向选入法确定输... 为了提高信用评分系统的预测准确性和稳定性,建立了基于反向传播(BP)算法神经网络的信用评分系统,并提出信用评分系统预测力和预测稳定性验证的新方法.结合信用评分问题的实际特点建立了模型并确定了参数,然后采用一种正向选入法确定输入变量,进行模型训练,并通过引入接收器操作特征曲线的分析理论、曲线面积(AUC)值及信息理论等评价方式,对所构造的神经网络信用评分系统预测力进行评价,最后利用自抽样法构造出多个验证样本来评估信用评分系统的稳定性.与传统的逻辑信用评分系统的比较结果表明,BP神经网络信用评分系统具有更高的预测准确性和稳定性,其AUC值平均提高0.036 7,AUC值的标准误差平均降低0.005. 展开更多
关键词 神经网络 反向传播算法 信用评分 曲线面积值
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一种改进的反向传播神经网络算法 被引量：4
18
作者 邱浩 王道波 张焕春 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第3期384-387,共4页
在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通... 在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 反向传播 神经网络 误差 模式 顺传播 学习算法
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基于改进反向传播神经网络代理模型的快速多目标天线设计 被引量：9
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作者 董健 钦文雯 +2 位作者 李莹娟 李茜茜 邓联文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2712-2719,共8页
针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该... 针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该模型提出多参数天线结构的快速多目标设计方法。设计实例表明,该方法在预测精度以及计算代价等方面优于现有的常用天线设计方法。所提方法对处理复杂高维参数空间天线设计问题具有实用价值。 展开更多
关键词 天线设计 性能预测 代理模型 反向传播神经网络 粒子群优化
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基于PSO⁃BP神经网络的可缩放微波晶体管非线性电流建模
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作者 戴鹏飞 戚军军 吕红亮 《固体电子学研究与进展》 CAS 2024年第3期219-223,共5页
提出了一种基于人工神经网络的InP异质结双极晶体管(Heterojunction bipolar transistor,HBT)可缩放非线性电流模型,准确地表征了不同尺寸、不同温度下的直流特性。该模型采用了具有良好泛化能力的反向传播(Back⁃propagation,BP)神经网... 提出了一种基于人工神经网络的InP异质结双极晶体管(Heterojunction bipolar transistor,HBT)可缩放非线性电流模型,准确地表征了不同尺寸、不同温度下的直流特性。该模型采用了具有良好泛化能力的反向传播(Back⁃propagation,BP)神经网络,并使用粒子群优化(Particle swarm algorithm,PSO)算法找到最佳的网络权重和偏置来规避其容易陷入局部最小值的问题。对不同尺寸、不同温度和不同偏置下的器件非线性直流特性测试数据,将其分为训练数据集和测试数据集,基于PSO⁃BP神经网络进行训练。最终,通过对比收敛迭代次数、不同温度下的可缩放非线性电流精度以及建模结果,验证了PSO⁃BP神经网络能够很好地表征InP HBT器件在不同温度下的可缩放非线性电流特性,证实了该模型具有较快的收敛速度、建模精度和泛化能力。 展开更多
关键词 粒子群算法 反向传播神经网络 可缩放模型
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