基于改进BP神经网络的建筑施工安全评价

通过分析我国建筑施工安全生产的现状,在评价方法选择以及评价指标体系的建立方面,都在传统评价方法的基础上进行了改进,在BP神经网络的模型中引入了动量因子mc,从而克服了BP神经网络运算次数多,易陷入局部最优等缺点。利用改进的BP神经网络模型对建筑施工安全进行评价,找出施工中影响安全的主要因素,为建筑施工的危险辨识和制定相应控制措施提供依据,以指导人们有效地控制施工中的不安全因素,避免和减少施工中事故的发生。

基于神经网络的模糊控制器对温度控制的实现

首先设计了一种比较新型的基于神经网络的模糊控制器,然后选择了一种基于数值优化的BP网络训练算法L-M算法,最后将训练好的控制器进行了水箱恒温控制系统的控制实验,结果表明其很好的控制性能。

基于神经网络的甘草泻心汤君药确立的实验研究

目的:探讨实验-数据挖掘研究思路下的甘草泻心汤君药确立。方法:采用均匀设计法对甘草泻心汤进行拆方,测定各配比组方对正常组、肠运动抑制模型组、肠运动亢进模型组小鼠小肠推进率的影响,采用BP神经网络建立药味与药效的非线性影射模型,分析甘草泻心汤中各药味在全方背景下的量效关系。结果:半夏对小鼠肠运动亢进模型肠运动及小鼠肠运动抑制模型肠运动均具有拮抗作用;甘草对小鼠肠运动抑制模型具有促进作用。结论:全方背景下的半夏药效学作用与甘草泻心汤主治具有一致性,提示半夏可能为甘草泻心汤之君药,该研究为复方君药的确立提供了新的思路及方法。