一种BPNNs识别算法的医学检测泛实时性问题研究

尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行版本DJ8000系统平台解决了细胞等有形成分的识别准确率问题,但其不能满足尿沉渣图像医学检验的实时性要求。为此,提出了基于BP神经网络算法优化的并行处理GPU框架的系统平台。它采用并行优化框架,同步高效地对数据进行加速处理;同时,以GPU计算和测试平台为硬件系统支持,无论是在硬件指标、数据传输及总线技术还是软硬件的兼容性方面,都有助于解决算法中时常出现的负载不均衡的问题。实验数据表明,BP神经网络尿沉渣识别算法在优化并行框架的GPU系统处理平台上显示的加速比、时效比和运行时间等相关性能参数值都有所提升。相比于DJ8000系统平台,优化的AMD HD7970和NVIDIAGTX680两个并行处理GPU框架系统平台相应的加速比参数值分别是前者的10.82~21.35个和7.63~15.28个标准当量。实验数据充分说明,优化并行框架的GPU处理系统中相关的逻辑数据、地址数据和线性寻程的函数映射关系均能相互动态分配对接并优化算法架构,实现软件到硬件系统的最优比映射,最终解决由于线程间负载不均衡导致的性能瓶颈问题,从而有效地化解了医学领域实时检测中的时效性这一难题。

改进型案例库教学法应用及其BPNNs方法的质量评估（英文）

为了提高教学方法中案例教学法的创新性,通过对案例教学法多角度的分析和深层次的研究,提出了改进型案例库教学法,并将改进型案例教学法应用于思想政治理论课和财务管理课的教学中。同时,为了证明改进型案例教学模式在教学中的优越性,采用基于多层次反馈型神经网络的BPNNs方法,并结合BPNNs在教学模式中提取的评估参数特征去验证。验证实验选取三层结构的BPNNs模型,对3种不同的教学模式进行质量评估。评估实验的结果对比显示,案例教学模式的改进能有效地提高教学质量,明显提升了毕业生就业率、毕业生满意度、企业满意度和社会满意度等核心指标。