BP神经网络算法结合超高效液相色谱-质谱联用技术研究红花治疗慢性酒精性肝损伤的作用机制

临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/kg酒精连续灌胃28天,建立CALI模型;给药组大鼠分别以高(4.290 3 g/kg)、中(1.430 1 g/kg)、低(0.476 7 g/kg)剂量灌胃红花提取物。采用大鼠血清代谢组学分析方法结合超高效液相色谱-质谱技术鉴定与CALI相关的潜在生物标志物,并研究红花对这些生物标志物的调控机制。利用MATLAB软件建立BP神经网络模型处理组学数据的分类问题。从苏木精和伊红(H&E)染色实验发现,高剂量红花提取物减轻了肝细胞的损伤程度;与模型组相比,高剂量红花组中的丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天冬氨酸氨基转移酶(AST)的表达水平降低,表明高剂量红花提取物具有肝保护作用。BP神经网络模型的分类准确率为95.8%,分类效果良好。通过火山图分析共鉴定出20种与CALI相关的生物标志物,红花可以对这些生物标志物产生回调效果。研究表明,红花可能通过对甘油三酯、脂肪酸、磷脂、胆汁酸、氨基酸、维生素E代谢的调控作用而对CALI产生治疗效果。本研究可为红花的推广和临床应用提供了理论基础。

基于径向基函数神经网络算法的高频转阀阀芯稳定性

针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明:与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。

紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型

为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。

基于卷积神经网络算法的稀土酸度自动滴定技术研究

如今稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用的范围也越来越广,需建立一个简便易操作且适用于测定各类稀土酸度的方法。目前传统稀土酸度检测方法存在效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足实时在线检测的需要。本文提出一种基于卷积神经网络算法的稀土酸度在线分析仪,可以助力在线检测的顺利进行。卷积神经网络算法是通过高清工业摄像头记录样品在滴定过程中的溶液颜色的变化,对溶液进行实时图像特征提取和学习,从而有效、准确地实现化学反应过程中溶液颜色的自动识别,配合步进电机和注射泵等部件实现自动滴定过程。图像识别本质上是对图像信息进行特征提取,而卷积神经网络算法有着传统识别方法不具备的优点,比如能够自行训练、识别速度更快、所需特征更少等。本仪器将自动滴定与卷积神经网络相结合,实现了滴定流程的自动化取样和前处理、滴定过程、终点判定等过程的一体化,且仪器能够同时进行五个样品的滴定试验,很大程度上提高了滴定效率和精度。

基于神经网络算法的图像识别技术研究

本文对基于神经网络算法的图像识别技术进行了探讨,包括其核心原理、经典模型及实际应用案例。分析了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)在图像识别领域的具体应用方式。同时,探讨了神经网络图像识别技术在安全监控、医疗诊断和自动驾驶等实际场景中的有效性。本文展现了神经网络技术在处理复杂任务、提高识别与诊断准确率、优化交通领域等方面的广泛应用前景以及关键价值。

基于递归神经网络算法的电子物流配送系统配送路径优化

传统电子物流配送系统无法有效优化配送路径,需要花费大量的时间进行路径搜索,从而导致分配成本的增加和效率的降低。因此,提出了递归神经网络算法(RNNs)的物流分布路径优化模型,并将递归模糊神经网络算、与布谷鸟搜索算法(CSA)与群体智能算法(ACO)进行电子商务物流分布路径比较。实验结果表明,递归模糊神经网络算法可以实现电子商务物流分布路径的优化,与群体智能算法和布谷鸟搜索算法相比,递归神经网络算法的最优路径长度分别减少3.7 km和3.5 km,并且在迭代200次数的条件下,递归神经网络算法可以获得最短配送路径。

基于BP神经网络算法的树状结构智能找形分析

基于BP神经网络算法,探讨了树状结构智能找形分析的方法与应用。通过建立BP神经网络模型,利用其优秀的非线性映射和学习能力,实现了对树状结构图像的形状识别和分析。对树状结构进行了图像预处理和特征提取,然后将提取的特征作为BP神经网络的输入训练网络模型以识别不同形状的树状结构。实验结果表明,所提方法在形状识别的准确性和鲁棒性上均取得了良好表现,具有较高的应用潜力和推广价值。为树状结构图像处理领域提供了一种有效的分析方法,有助于进一步提升图像识别技术在实际应用中的应用效果和智能化水平。

无人机高光谱遥感和集成深度置信神经网络算法用于密云水库水质参数反演

随工业化及社会经济迅速发展,水源地面临的水体污染、恶化不断加剧,开展有效的水质监测是水源保护的重要前提。密云水库是北京重要的地表水源地,在保护首都水源安全方面发挥着重要作用。为更精准的监测密云水库水质参数及污染程度,采用4期无人机高光谱遥感数据,基于随机子空间的集成深度置信神经网络算法(EDBN),构建密云水库水质参数反演模型,对密云水库总氮(TN)、总磷(TP)两项水质参数进行反演。首先,采用基于递归特征消除法对高光谱影像降维处理,将光谱数据与地面水质监测数据进行叠加,通过最小化训练过程中误差来确定隐藏层数、神经节点数等网络结构参数;然后采用由知识源域向网络迁移方式逐步拓展网络,对密云水库总氮和总磷两个水质参数进行训练并对结果进行验证;最后,反演密云水库潮河大坝和白河大坝区域水质参数,揭示其主要水质参数时空演变规律。研究结果显示:(1)构建总氮、总磷反演模型R^(2)分别为0.8355、0.7703,MSE分别为0.0153、0.0008,这表明基于随机子空间的集成深度置信神经网络算法模型对密云水库水质参数反演效果较好;(2)密云水库总氮浓度变化随季节发生一定波动,在夏季浓度较低,秋季相对较高。总磷浓度变化相对平稳,表明密云水库周边区域对磷污染控制效果良好;(3)白河大坝区域水质优于潮河大坝区域,总氮浓度相对偏高,整体处于Ⅲ类水平。而总磷浓度较低,整体处于Ⅱ类水平,较好时可以达到Ⅰ类水平。整体水质可以满足饮用水源的标准,但仍需加强对氮、磷污染物有效监管。研究结果将为密云水库水质高效监测与水源保护提供重要科学依据。

煤矿采空区智能充填深度神经网络算法

【目的】采空区智能充填是煤炭资源绿色安全智能高效开采的重要方向,其关键在于对井下采空区矸石充填过程进行智能决策与控制。【方法】为实现该目标,以采空区充填后围岩应力及变形作为监测指标,建立了一种采空区智能充填深度神经网络算法,该算法可以通过输入煤层埋深、厚度、工作面长度、直接顶厚度等关键基本参数,进行相应条件下不同充填方案的采场应力及围岩变形计算分析。将FLAC3D模拟400种不同条件下的充填开采结果作为数据集,对建立的智能充填深度神经网络算法进行训练测试,并和其余3种不同算法进行对比分析。【结果】结果表明:建立的智能充填深度神经网络算法总体优于随机森林、决策树和多元线性回归算法,每组数据运算平均速度仅为0.013 s;智能充填深度神经网络算法计算的顶板最大变形、工作面煤壁压力峰值、巷道超前支护距离等关键参数误差均值介于2%~8%之间;应用该算法针对现场实际条件进行测试,结果与现场实际结果基本吻合,表明该算法科学可行。【结论】本研究对煤矿绿色智能开采具有重要意义与价值。

基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。

基于传感器阵列及神经网络算法的NH_(3)和NO_(2)混合气体体积分数识别

针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列。通过提取特征值、神经网络训练,构建传感器阵列输出与气体体积分数的映射模型,并使用该模型由传感器阵列的响应结果对NH_(3),NO_(2)混合气体进行体积分数预测。实验结果表明:经训练后的神经网络能对NH_(3),NO_(2)混合气体中各组分体积分数进行有效预测,平均预测误差分别为3.64%和2.48%。本文所开发的传感器阵列及神经网络算法有效避免了电阻型传感器选择性差的局限,实现了对NH_(3)和NO_(2)混合气体的高效识别和体积分数测量。

基于粒子群优化长短记忆网络算法的有创呼吸机使用量预测模型研究

目的研究基于粒子群优化长短记忆网络算法的有创呼吸机使用量预测模型。方法选取2019年4月至2023年4月医院有创呼吸机使用情况数据,建立基于粒子群优化长短记忆网络(PSO-LSTM)算法的有创呼吸机使用量预测模型,预测全院及重症监护病房(ICU)有创呼吸机每天使用数量。采用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)及均方根误差(RMSE)作为准确性评价指标。结果PSO-LSTM模型预测重症ICU有创呼吸机每天在用量与LSTM模型比较,其MAE值降低41.15%、MAPE值降低50%、RMSE值降低44.36%;PSO-LSTM模型预测全院有创呼吸机每天在用量与LSTM模型比较,MAE值降低81.93%、MAPE值降低83.33%、RMSE值降低79.08%,PSO-LSTM模型预测精度高于LSTM模型。结论PSO-LSTM模型能够准确预测有创呼吸机的每天在用量,为有创呼吸机采购决策提供科学依据,为创建全院呼吸机管理共享中心提供数据分析基础,进一步提升医疗设备精细化管理水平。

基于计算机网络算法的智能采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明:误差分布范围为-1.2%~5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明:机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%,2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%,3.4%]。

基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化

针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。

基于BP神经网络算法的顶管下穿地表沉降预测研究

顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数据,并结合BP神经网络算法的训练和预测能力,建立了一个地层变形预测模型。通过实际案例验证,结果表明该方法能够高效准确地预测顶管下穿地层变形,为地下工程施工提供了可靠的参考依据。

基于小波神经网络算法的同步发电机转子绕组匝间短路故障诊断

为了准确诊断转子绕组匝间短路的故障程度,文章提出了一种基于小波神经网络算法的诊断方法。首先,对收集到的发电厂实验数据进行预处理,并将其划分为训练样本集和测试样本集;其次,基于小波神经网络算法建立同步发电机转子绕组匝间短路的故障诊断模型,并提取对应的故障特征;最后,根据实测的样本数据对所提出方法进行验证。相关研究表明,文章所提方法可以诊断转子绕组匝间短路的故障程度,并且相比传统的BP神经网络在诊断精度上有显著提升。

基于计算机网络算法的智能插秧机控制优化

针对我国插秧机的智能化和自动化控制水平较低的问题,基于计算机网络算法对智能插秧机控制进行了优化。智能插秧机的控制系统主要组成包括单片机、视觉导航装置、自动转向装置、挡位和油门、数据采集系统、通讯装置及发动机等。为了使插秧机能够进行自动导航,首先将插秧机抽象为数学模型,再按照模糊算法和纯追踪算法结合的控制算法对前轮转角求解,使插秧机能够按照预设路径行驶。为了验证该智能插秧机的控制性能,对其进行自动导航控制试验,表明插秧机可以进行有效的自动导航。

网络算法生态系统风险及治理路径研究

智能算法利用技术壁垒垄断了网络信息资源再配置权力,形成了与价值传播、经济发展、社会治理等深度关联融合的算法生态系统。受资本驱使、技术理性、隐性运行等因素影响,系统内呈现出算法滥用、算法偏见、算法黑箱、算法越权等风险。从优化算法资本结构和算法公益效应,强化算法政治属性和算法伦理道德规范,健全算法技术法律法规和算法生态监管体系,建立政府主导的现代智能治理体系等角度,构建算法生态系统良性运行的机制,推进算法生态系统规范发展。

基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究

当前,机器学习广泛应用于多个领域,大数据作为机器学习的原材料,也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据,立足电信企业一线工作需求,将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合,能够实现大数据赋能通信产业,以科技引领产业转型升级。基于某电信运营商数据和Python平台构建神经网络,可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升,在实践中能够产生较大的商业价值和效益。

基于神经网络算法的信贷风险研判模型研究

基于神经网络算法的信贷风险研判模型在金融领域的应用将越来越广泛,为金融市场的健康发展提供坚实的技术支持,可以显著提高风险管理水平。传统的风险评估方法往往受限于经验和规则,难以应对复杂多变的市场环境。相较之下,神经网络算法以其出色的非线性处理能力,更能适应多变的风险情况,提供更为精准和科学的预测。未来研究需进一步优化模型结构,提升预测准确性。