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基于卷积神经网络建立中药材自动识别的人工智能模型及应用程序 被引量：1
1
作者 王甘红 张子豪 +3 位作者 奚美娟 夏开建 周燕婷 陈健 《中国全科医学》 北大核心 2025年第9期1128-1136,共9页
背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行... 背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试,共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后,基于PyQt5技术开发了一款应用程序,供临床便携使用。结果本研究共纳入了276767张图像,开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet185种模型,通过性能比较,EfficientNet_B0模型在验证集上取得了最高的准确率(99.0%)和AUC(0.9942),被选为最佳模型。在测试集上,最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0,展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材,借助其高灵敏度的识别能力,为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。 展开更多
关键词 中药材 模式识别 自动 中药药材学 应用程序 人工智能 PyQt5 卷积神经网络
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融合HGnetv2和注意力机制的钢材表面缺陷检测方法 被引量：2
2
作者 张航 周毅 邱宇峰 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期36-49,共14页
针对多尺度、多类型和复杂背景的钢材表面缺陷检测精度低的问题,设计一种融合HGnetv2和注意力机制的改进YOLOv5算法。首先,基于HGnetv2网络结构引入注意力机制作为骨干层,提升对小目标缺陷的特征提取能力。然后,在特征融合层中,将注意... 针对多尺度、多类型和复杂背景的钢材表面缺陷检测精度低的问题,设计一种融合HGnetv2和注意力机制的改进YOLOv5算法。首先,基于HGnetv2网络结构引入注意力机制作为骨干层,提升对小目标缺陷的特征提取能力。然后,在特征融合层中,将注意力机制和Involution操作结合,实现对浅层边缘信息和深层语义信息的有效聚合。其次,采用CBME_C2f替换了原模型的C3_Bottleneck,提供了更丰富的梯度流信息。此外,使用一种新的预测框损失VCIoU,通过计算预测框和目标框顶点和两者中心点之间的位置信息特征,提高了边界框回归精度。最后,引入了MetaAconC激活函数,自适应地调整每个特征图通道激活的非线性程度,提高从复杂背景中提取特征信息的性能。实验结果表明,此方法在NEU-DET数据集上平均精度mAP50指数达到了81.4%,相较于YOLOv5s算法提高了5.4%,mAP@50:95指数达到了44.1%,相较于YOLOv5s算法提高了2.8%。除此之外,针对此数据集中的微小缺陷Crazing,平均检测精度达到了55.4%,相比原YOLOv5s提高了18.1%,同时检测速度为80.6 fps。与其他主流的缺陷检测算法对比,该算法在满足对钢材表面检测实时性要求的条件下,提高了检测精度。 展开更多
关键词 钢材缺陷 缺陷检测 YOLOv5 注意力机制 深度学习 人工神经网络
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基于GAIL方法的鱼类个体运动策略恢复方法
3
作者 宋婧菡 陈鹏宇 +4 位作者 徐俊 岳圣智 闵中原 刘晓阳 林远山 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期138-144,共7页
针对强化学习在鱼群行为策略中存在没有摆脱规则的限制、奖励函数依赖于先验规则、无法完全刻画物体行为策略的局限性,文中提出一种基于生成对抗模仿学习(GAIL)的方法,从鱼类集群运动轨迹数据中恢复个体运动轨迹策略。设计鱼类个体的状... 针对强化学习在鱼群行为策略中存在没有摆脱规则的限制、奖励函数依赖于先验规则、无法完全刻画物体行为策略的局限性,文中提出一种基于生成对抗模仿学习(GAIL)的方法,从鱼类集群运动轨迹数据中恢复个体运动轨迹策略。设计鱼类个体的状态和动作表示,利用全连接神经网络表达鱼类个体运动的决策过程,并在实验中使用一个学习者及多个使用Vicsek模型导航的教师个体进行验证。实验结果表明,GAIL方法能够有效恢复鱼类个体的轨迹行为策略,提供了一种高效的策略学习途径,能够应用于其他生物集群行为的研究和模拟。通过对集群行为的深入分析,揭示了个体间的互动规律和群体动态,为人工智能在生物行为研究中的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 生成对抗模仿学习 鱼类集群行为 运动策略恢复 人工智能应用 Vicsek模型 全连接神经网络
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基于机器视觉的轴承缺陷检测研究进展 被引量：8
4
作者 郭渊 周俊 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期761-774,共14页
机器视觉是一种用机器替代人眼进行测量和检测的技术,这种技术应用于缺陷检测具有效率高、速度快、成本低等优点,许多学者将其应用在不同领域(农业、航空航天等),并取得了较好的成果,目前轴承领域也逐渐采用该检测方法。因此,需对应用... 机器视觉是一种用机器替代人眼进行测量和检测的技术,这种技术应用于缺陷检测具有效率高、速度快、成本低等优点,许多学者将其应用在不同领域(农业、航空航天等),并取得了较好的成果,目前轴承领域也逐渐采用该检测方法。因此,需对应用于不同轴承缺陷及机器学习、深度学习下的轴承缺陷检测算法进行综述,并对其缺陷检测算法的性能进行分析归纳及对比。首先,探讨分析了轴承缺陷形成的磨损机理,并详细介绍了轴承常见磨损形式(腐蚀磨损、疲劳磨损、黏着磨损、滚道磨损等);然后,分别介绍了基于机器学习和深度学习的检测算法的区别及特点;其次,列举了机器学习的算法及深度学习的算法用于轴承缺陷检测的研究应用与分析,主要包括机器学习的人工神经网络、主成分分析、支持向量机等,及深度学习的单阶段和双阶段目标检测算法的应用;最后,为了促进深度学习算法用于轴承缺陷的诊断,针对具体问题提出了轴承缺陷检测的挑战和未来研究方向并给出了详细的建议,对机器视觉在轴承缺陷检测中的研究现状提出了总结与展望。 展开更多
关键词 机器视觉 缺陷检测 目标检测 轴承 研究现状 人工神经网络 主成分分析 支持向量机
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人工神经网络理论在控制领域中的应用综述 被引量：35
5
作者 汪镭 周国兴 吴启迪 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期357-361,共5页
力图从人工神经网络的研究历史出发 ,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后 ,针对当前自动控制领域所遇到的难点问题 ,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注 ,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主... 力图从人工神经网络的研究历史出发 ,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后 ,针对当前自动控制领域所遇到的难点问题 ,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注 ,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征 . 展开更多
关键词 人工神经网络理论 应用 控制工程 神经网络结构 系统辨识 自适应控制器
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人工神经网络方法在桩基检测中的应用 被引量：14
6
作者 鄢泰宁 王生 李邵军 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第S1期38-41,共4页
提出了一种基于桩基动测波动数据的人工神经网络识别方法，所建立的多层神经网络通过对已知样本的学习，可实现对未学习样本（桩基检测数据）的识别，指出桩基中存在的缺陷。
关键词 人工神经网络 桩基检测 微机应用
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人工神经网络在材料科学中的应用与展望 被引量：12
7
作者 徐强 张幸红 +2 位作者 韩杰才 赫晓东 潘伟 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期352-356,共5页
人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而在材料科学中得到广泛的应用. 本文对其在材料设计、材料制备工艺优化、塑性加工、热处理等领域的应用进行了探讨,并对其发展前景进行了展望.
关键词 人工神经网络 材料科学 应用 展望
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人工神经网络在材料科学研究中的应用 被引量：18
8
作者 樊新民 孔见 金波 《材料导报》 EI CAS CSCD 2002年第4期28-30,21,共4页
人工神经网络模型已成为材料科学中广泛使用的技术,综述了人工神经网络在材料设计、材料加工的智能控制、材料相变研究和材料性能预测等方面的应用。
关键词 人工神经网络 材料科学 计算机应用 材料设计 成分优化 力学性能 材料加工 相变规律预测
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人工神经网络在钢铁材料研究中的应用 被引量：11
9
作者 陈蕴博 左秀荣 +1 位作者 王淼辉 李勇 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1-4,共4页
人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生物过程的具有人工智能的系统,在钢铁材料研究中有着广阔的应用前景。人工神经网络可根据钢的化学成分和/或加工工艺参数对微观组织、相变温度和时间及性能等做出快速准确预测,并可用于研究钢的... 人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生物过程的具有人工智能的系统,在钢铁材料研究中有着广阔的应用前景。人工神经网络可根据钢的化学成分和/或加工工艺参数对微观组织、相变温度和时间及性能等做出快速准确预测,并可用于研究钢的上述各影响因素间的相互关系。研究人工神经网络也可用于钢的冶金过程及钢的表面处理过程工艺参数的预测及控制。 展开更多
关键词 人工神经网络 钢铁材料 应用
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人工神经网络及其在耐火材料研究中的应用 被引量：10
10
作者 阎加强 单松高 +2 位作者 伍卫琼 杨亮侠 隋智通 《耐火材料》 CAS 北大核心 1998年第4期238-240,共3页
介绍了人工神经网络的发展、特点、模型及其在材料研究中的应用现状；并以反应烧结原位ZrO2-SiC（p）材料中SiC生成量的拟合预报为例，讨论了其在耐火材料研究中的应用。
关键词 人工神经网络 耐火材料 性能 工艺
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BP神经网络洪水预报模型在洪水预报系统中的应用 被引量：38
11
作者 胡健伟 周玉良 金菊良 《水文》 CSCD 北大核心 2015年第1期20-25,共6页
采用相关分析法,在区域降水、观测断面流量(或水位)因子中识别出影响预报断面径流过程的主要变量,在多个观测断面的数据均为流量情况下,采用基于时延组合的合成流量为影响预报断面径流过程的变量,采用自相关分析法,识别出影响预报断面... 采用相关分析法,在区域降水、观测断面流量(或水位)因子中识别出影响预报断面径流过程的主要变量,在多个观测断面的数据均为流量情况下,采用基于时延组合的合成流量为影响预报断面径流过程的变量,采用自相关分析法,识别出影响预报断面径流过程的前期流量(或水位),以这些变量为BP神经网络模型的输入,以预报断面的流量(或水位)为模型的输出,在BP神经网络隐层节点数自动优选的基础上,构建了基于BP神经网络的洪水预报模型。将模型载入中国洪水预报系统中,应用结果表明:模型在历史洪水训练样本具有一定代表性的情况下,可获得较高的预报精度。 展开更多
关键词 洪水预报 人工神经网络 BP算法 洪水预报系统 应用
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人工神经网络在海洋科学中的应用 被引量：10
12
作者 吴风霞 李纯厚 戴明 《南方水产》 CAS 2009年第1期75-80,共6页
文章阐述了人工神经网络(artificial neural networks,ANN)在赤潮预测、海水质量评价、海洋预报、海洋初级生产力预测及渔业资源评估中的研究进展,讨论分析了神经网络应用中存在的问题及其局限性和发展趋势。
关键词 人工神经网络 海洋科学 应用
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基于CS-ANN的软件缺陷预测模型研究 被引量：6
13
作者 王海林 于倩 +3 位作者 李彤 郁湧 明利 孙金文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期467-472,476,共7页
为了提高软件缺陷预测的准确率,利用布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法的寻优能力和人工神经网络(artificial neural network,ANN)算法的非线性计算能力,提出了基于CS-ANN的软件缺陷预测方法。此方法首先使用基于关联规则的特征选择算... 为了提高软件缺陷预测的准确率,利用布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法的寻优能力和人工神经网络(artificial neural network,ANN)算法的非线性计算能力,提出了基于CS-ANN的软件缺陷预测方法。此方法首先使用基于关联规则的特征选择算法降低数据的维度,去除了噪声属性;然后利用布谷鸟搜索算法寻找神经网络算法的权值,使用权值和神经网络算法构建出预测模型;最后使用此模型完成缺陷预测。使用公开的NASA数据集进行仿真实验,结果表明该模型降低了误报率,并提高了预测的准确率,综合评价指标AUC(area under the ROC curve)、F1值和G-mean都优于现有模型。 展开更多
关键词 软件缺陷预测 人工神经网络 布谷鸟搜索算法 软件质量 机器学习
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基于主成分分析和神经网络的事故预测方法及应用 被引量：10
14
作者 周荣义 钟岸 +1 位作者 任竞舟 牛会永 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期55-60,共6页
为解决人工神经网络(ANN)对复杂系统进行事故预测建模时,易导致网络复杂,降低网络性能和增大预测误差的问题,提出一种基于主成分分析法(PCA)的ANN事故预测方法。介绍PCA法和ANN的基本理论,阐述基于PCA法的ANN事故预测模型及其预测步骤,... 为解决人工神经网络(ANN)对复杂系统进行事故预测建模时,易导致网络复杂,降低网络性能和增大预测误差的问题,提出一种基于主成分分析法(PCA)的ANN事故预测方法。介绍PCA法和ANN的基本理论,阐述基于PCA法的ANN事故预测模型及其预测步骤,即在利用ANN预测之前,先用PCA法分析事故影响指标,将多个指标转化为少数几个能反映原始信息的互不相关的综合变量(主成分),然后以这些变量作为输入进行ANN建模,从而达到简化模型,提高网络性能和计算精度的目的。以煤矿事故预测为例,进行应用和对比研究。结果表明:基于PCA的ANN事故预测相对误差小于3%,而直接运用ANN方法预测的相对误差达到5%。这说明,对复杂安全系统进行事故预测时,基于PCA法的ANN预测方法是更可行的。 展开更多
关键词 主成分分析法(PCA) 人工神经网络(ANN) 事故预测 模型 应用
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人工神经网络在水泥喷粉桩承载力设计计算中的应用 被引量：8
15
作者 郝小员 刘汉龙 高玉峰 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期32-36,共5页
对人工神经网络及BP(BackPropagation)网络模型作了简要介绍 ,并对水泥喷粉桩复合地基承载力及其影响因素的非线性关系进行了分析 .提出利用地域已有水泥喷粉桩复合地基承载力及影响因素的资料建立人工神经网络模型进行承载力的设计计... 对人工神经网络及BP(BackPropagation)网络模型作了简要介绍 ,并对水泥喷粉桩复合地基承载力及其影响因素的非线性关系进行了分析 .提出利用地域已有水泥喷粉桩复合地基承载力及影响因素的资料建立人工神经网络模型进行承载力的设计计算 .通过实例验证 ,该模型可达到较理想的效果 ,可以实现水泥喷粉桩复合地基承载力的合理设计计算 ,为今后该类复合地基承载力的设计提供了可借鉴的方法 . 展开更多
关键词 计算 人工神经网络 水泥喷粉桩 复合地基 承载力
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基于漏磁检测的缺陷量化方法 被引量：14
16
作者 吴欣怡 赵伟 黄松岭 《电测与仪表》 北大核心 2008年第5期20-22,37,共4页
对基于漏磁检测原理检测到的铁磁性管道上存在的缺陷漏磁信号的量化方法进行了综述。文中归纳、梳理了各种现实可行的缺陷量化方法的原理、特点及验证结果,较详细地介绍了目前较多采用的几种不同人工神经网络缺陷量化方法及其特点,并提... 对基于漏磁检测原理检测到的铁磁性管道上存在的缺陷漏磁信号的量化方法进行了综述。文中归纳、梳理了各种现实可行的缺陷量化方法的原理、特点及验证结果,较详细地介绍了目前较多采用的几种不同人工神经网络缺陷量化方法及其特点,并提出了进一步改进漏磁检测信号量化质量的努力方向。 展开更多
关键词 管道 漏磁检测 缺陷量化 人工神经网络
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BP人工神经网络在深基坑桩体位移预测中的应用 被引量：19
17
作者 胡启晨 胡斌 蒋海飞 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2013年第3期154-158,共5页
深基坑围护结构的水平位移是基坑变形破坏的最主要形式之一。深基坑在开挖过程中,由于卸荷作用产生的压力差使得基坑围护结构产生水平位移,如果位移值过大,则会直接导致基坑主体结构和周边建筑物的破坏。本文基于MATLAB神经网络工具箱... 深基坑围护结构的水平位移是基坑变形破坏的最主要形式之一。深基坑在开挖过程中,由于卸荷作用产生的压力差使得基坑围护结构产生水平位移,如果位移值过大,则会直接导致基坑主体结构和周边建筑物的破坏。本文基于MATLAB神经网络工具箱函数建立了人工神经网络预测模型,对武汉某地铁车站深基坑开挖过程中桩体围护结构的水平位移进行了预测,并预测了基坑变形的未来发展趋势,以为基坑开挖与支护设计提供指导。预测结果显示其预测值与实际监测值基本一致,表明BP人工神经网络应用于深基坑桩体位移预测是可行、可靠的。 展开更多
关键词 深基坑桩体 变形预测 水平位移 BP人工神经网络 MATLAB
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黄河堤防边坡稳定性多因素敏感性分析 被引量：9
18
作者 杨继红 刘汉东 +3 位作者 秦四清 路新景 王媛媛 孙强 《人民黄河》 CAS 北大核心 2008年第1期15-17,21,共4页
利用人工神经网络Levenberg-M arquardt优化算法,结合正交试验设计理论,建立了堤防边坡稳定性的多因素敏感性分析模型,并以黄河开封段大堤为例进行了敏感性分析,结果表明:①把神经网络和正交试验结合起来是边坡稳定性多因素敏感性分析... 利用人工神经网络Levenberg-M arquardt优化算法,结合正交试验设计理论,建立了堤防边坡稳定性的多因素敏感性分析模型,并以黄河开封段大堤为例进行了敏感性分析,结果表明:①把神经网络和正交试验结合起来是边坡稳定性多因素敏感性分析的一种有效途径;②影响边坡稳定性因素的敏感性大小依次为洪水位、黏聚力、地震加速度、内摩擦角、堤身隐患和容重。 展开更多
关键词 正交试验 非线性映射 人工神经网络 敏感性分析 堤身隐患 堤防 黄河
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基于主成分分析的优化神经网络模型及静压管桩单桩极限承载力预测 被引量：9
19
作者 史永强 赵俭斌 杨军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期634-640,共7页
引入主成分分析法和基于共轭梯度优化算法的人工神经网络模型原理,建立了静压管桩单桩竖向承载力预测估算的新方法。通过对影响单桩极限承载力的各因素进行主成分分析确定了综合变量,构建了以综合变量为输入,以单桩极限承载力为输出的... 引入主成分分析法和基于共轭梯度优化算法的人工神经网络模型原理,建立了静压管桩单桩竖向承载力预测估算的新方法。通过对影响单桩极限承载力的各因素进行主成分分析确定了综合变量,构建了以综合变量为输入,以单桩极限承载力为输出的神经网络模型。应用神经网络结构分析的共轭梯度算法,优化计算获得给定样本的网络权值和阈值,获得静压管桩极限承载力的估算网络,应用实例分析计算了静压管桩单桩极限承载力问题。结果表明,利用所建立的神经网络预测静压管桩极限承载力是可行的,且具有较好的预测精度和良好的适用性。该方法为静压管桩竖向承载性状的理论分析开辟了一个新的研究途径,为今后相关问题研究提供借鉴和指导。 展开更多
关键词 静压管桩 单桩极限承载力 主成分分析 共轭梯度算法 人工神经网络模型
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利用人工神经元网络预测老顶来压步距 被引量：4
20
作者 张清 聂晓燕 +1 位作者 魏丽萍 刘明 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期25-28,共4页
利用人工神经元网络对工作面的顶板来压步距进行了预测．确定了影响来压步距的２８项主要因素，包括顶板地质条件的影响和采动影响。将现场所提供的实际数据整理为学习样本，采用ＢＰ网络进行学习和预测．神经元网络的作用类似于回归分... 利用人工神经元网络对工作面的顶板来压步距进行了预测．确定了影响来压步距的２８项主要因素，包括顶板地质条件的影响和采动影响。将现场所提供的实际数据整理为学习样本，采用ＢＰ网络进行学习和预测．神经元网络的作用类似于回归分析，但它与普通的多元非线性回归比较而言具有的明显优点是：输入参数的数目不受限制，定性参数亦可作为输入，并且预测的精度较高。 展开更多
关键词 矿山压力 来压预测 神经元网络 应用
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