正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺

目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。

基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测

充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。

iRoot BP Plus冠髓切断术治疗乳磨牙部分不可复性牙髓炎的回顾性研究

目的 回顾性观察iRoot BP Plus冠髓切断术治疗乳磨牙部分不可复性牙髓炎的临床疗效。方法 收集2019年1月—2023年8月行乳磨牙iRoot BP Plus冠髓切断术治疗且随访24~47个月的部分不可复性牙髓炎病例102例,根据术前有无不可复性牙髓炎症状将纳入病例分为无症状组(n=53)和有症状组(n=49),观察两组的临床和影像学成功率。结果 无症状组和有症状组的临床成功率分别为96.2%和97.9%,影像学成功率分别为96.2%和93.9%。结论 在高抗菌等级前提下,iRoot BP Plus冠髓切断术可以尝试用于治疗乳磨牙部分不可复性冠髓炎。

基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建

通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.

基于改进BP神经网络的河北省碳排放预测

“双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放的计算方法,基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型,对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示:河北省能源效率低于全国水平,河北省工业碳排放量最高;河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势;GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定,误差较小,更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示,河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,以期为政府决策提供理论依据,助力河北省“双碳”目标的实现。

基于BP神经网络的重力仪高机动状态快速调平修正技术

针对平台式重力仪大机动状态后测量能力恢复慢的问题,提出一种基于BP神经网络的重力仪稳定平台快速调平修正技术。首先,针对动态重力测量在测量平台大机动状态后调平能力不足的问题,研究了基于BP神经网络的平台姿态高效、准确解算方法;其次,利用惯性元件和卫星导航系统(GNSS)的信息优化BP神经网络,形成不同条件的平台姿态提取优化模型;最后,利用模拟仿真实验和实际机载动态重力测量数据验证所提方法的有效性和准确性。实验结果表明在大机动的动态条件下采用所提方法可以扶正重力仪稳定平台,将机动后重力仪稳定平台稳定时间缩短83.3%以上,提升动态重力测量效率。

基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别

针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,并揭示了影响因素之间的作用机制。结果表明:1993—2021年山西省冬小麦水足迹及单位水足迹均呈下降趋势;2021年山西省冬小麦总水足迹为27亿m^(3)(蓝水占比57%),单位水足迹为1 122 m^(3)/t,与前期高点相比分别下降38%(较1994年)和21%(较1993年);气温、相对湿度和灌溉面积为冬小麦水足迹演变的关键驱动型因素,化肥施用量和农业机械总动力为关键特征型因素。

基于AE-BP模型的杨木胶合板应力损伤识别

【目的】利用声发射(AE)技术对应力损伤全过程中的杨木胶合板进行无损检测,并利用BP神经网络对AE检测结果进行识别,以提高胶合板损伤检测精度。【方法】以市场占有量较高的托盘用杨木胶合板作为研究对象,在联合AE和应力损伤试验过程中,提取6个AE特征参数,利用声发射RA-AF联合分析法区分杨木胶合板产生裂纹的类型,采用K-均值聚类分析方法确定损伤演化程度和AE特征参数之间的对应关系,利用BP神经网络建立损伤识别模型,并对识别网络进行测试训练。【结果】AE信号幅度和上升时间可有效地表征杨木胶合板应力损伤从微裂纹萌生、产生宏观裂纹至完全断裂的损伤演化过程;通过RA-AF联合分析发现:杨木胶合板在应力损伤试验第一阶段主要为剪切破坏损伤,第二、三阶段主要为拉伸破坏损伤;通过K-均值聚类分析发现损伤类型与AE峰值频率之间的存在较强对应关系,可有效的表征不同的损伤类型:在31 kHz内为基体开裂,在31~100 kHz内为脱胶分层,大于100 kHz为纤维断裂;构建AE-BP神经网络模型对应力损伤类型训练样本的拟合优度是95.94%,测试集的拟合优度是98.89%,模型总拟合优度是96.51%,网络训练效果较好。【结论】在应力承载AE监测过程中,通过构建AE-BP模型,可对杨木胶合板产生的未知损伤进行有效检测并准确识别。

基于MPSO-BP算法的四电极电化学气体传感器温度补偿研究

针对四电极电化学气体传感器的测量精度极易受环境温度影响的问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿方法。利用改进的PSO算法(MPSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构造四电极电化学气体传感器的温度补偿模型,并设计了气体传感器测试系统。实验结果表明,MPSO-BP算法可有效提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力;基于MPSO-BP算法的四电极气体传感器温度补偿模型,可将温度补偿误差控制在0.1%以内。

基于FA-BP神经网络的生姜干燥含水率预测

为探索生姜的干燥特性,并实现生姜干燥的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、切片长度(30、35、40mm)对生姜干燥时间和干燥速率的影响。结合BP神经网络自适应能力、泛化能力、学习能力强和萤火虫算法(FA)参数少、寻优能力强、收敛速度快等特点,将干燥温度、干燥风速、切片长度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,输出层为生姜的含水率,搭建一个拓扑结构为“4-10-1”的FA-BP神经网络模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速、切片长度都是影响生姜含水率的关键因素,增加干燥风速、提高干燥温度和减少切片长度能有效缩短生姜的干燥时间,提高干燥效率。选用萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,减少了神经网络的训练时间,提高了精准度,其含水率预测值与试验值之间的决定系数R2=0.999 02,均方根误差RMSE为0.002 99,含水率预测结果准确且迅速,能够为生姜干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。

基于BP神经网络的高桩码头基桩损伤识别研究

针对高桩码头基桩的损伤识别问题,基于BP神经网络开展了损伤定位研究。传统损伤定位方法在识别过程中受到人为主观因素的干扰,且对于只有一阶模态数据的情况定位效果有限。为克服这些问题,构建了不受人为因素影响的损伤定位神经网络,以第三类损伤指标ULSC和δFC作为训练样本,实现了对基桩局部损伤的准确定位。在建立合理的高桩码头有限元模型的基础上,构建了基于BP神经网络的损伤定位模型,并使用ABAQUS模拟数据和实测振动信号数据进行训练和测试。实验结果表明,该神经网络模型具有较高的定位准确性和鲁棒性,在不同损伤工况和10%噪声水平下仍表现优异。

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。

基于SOM-BP的全自动口罩机传动系统故障检测

针对口罩机在多工序生产中故障特征难以诊断的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)和误差反向传播网络(BP)的故障检测模型。首先针对4种减速机故障类型搭建SOM-BP复合型神经网络模型并完成检测分类,其次通过提取原振动信号的20组时域和频域参数作为SOM网络的输入样本进行初步聚类,并根据仿真结果确定最佳竞争层结构,最后将聚类后结果输入BP网络进行预测并完成分类,实现故障检测。研究结果表明,7×7竞争层结构下的SOM-BP复合型神经网络对于减速机的8种时域和频域参数的检测效果最优,分类准确率可达93.5%,173次迭代即可收敛,数据拟合度最高达0.99876,达到实际检测要求,验证了该方案的有效性和可行性。

iRoot BP Plus在年轻恒牙活髓切断术中的应用及对患牙功能和美观度的影响研究

目的:探究iRoot BP Plus在年轻恒牙活髓切断术中的应用及对患牙功能及美观度的影响。方法:选择笔者医院2019年1月-2022年5月收治的因外伤导致年轻恒牙冠折露髓的98例患者作为研究对象进行前瞻性研究,按照首诊就诊顺序随机均分为观察组和对照组。对照组(49例)应用氢氧化钙行活髓切断术,观察组(49例)应用iRoot BP Plus行活髓切断术,比较两组手术情况、患牙修复效果、牙体功能、牙齿美观度及不良反应。结果:观察组患者疼痛持续时间、肿胀持续时间及手术时间均短于对照组(P<0.05);观察组修复有效率为95.92%,显著高于对照组的81.63%(P<0.05)。牙体功能方面,观察组患者的舒适功能评分显著高于对照组(P<0.05),两组固定功能、咀嚼功能、语言功能评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。美观度方面,观察组患者的边缘适宜、染色情况均优于对照组(P<0.05),两组修复体完整情况比较差异无统计学意义(P>0.05)。观察组不良反应发生率4.08%,显著低于对照组的8.16%(P<0.05)。结论:iRoot BP Plus在年轻恒牙活髓切断术中的应用效果显著,患牙填充满意、恢复更快,能够更好地改善患牙功能及美观度,并且不良反应少,可以作为优选方案。

基于DBO-BP的工业机器人定位误差补偿方法

为提高工业机器人绝对定位精度,提出一种基于DBO-BP与离线前馈校正相结合的方法。该方法适用于工业机器人定位误差补偿研究。通过使用拉丁超立方抽样法获取工业机器人的位姿样本,并利用BP神经网络建立误差预测模型,应用DBO优化算法改善了局部最优现象,从而提高了模型的收敛性和鲁棒性。经过离线前馈补偿处理后,降低了工业机器人定位误差,大幅提高了机器人绝对定位精度。这种方法能够有效提高机器人的精度和稳定性,并为工业机器人的精准定位问题提供了可行的解决方案。

基于BP神经网络的胶结砂砾石应力-应变关系预测

在前期宏观试验基础之上,采用离散元模拟和BP神经网络相结合的方法获取不同胶凝材料掺量和围压下胶结砂砾石的应力-应变关系。根据前期胶凝材料掺量分别为20、40、60、80、100 kg/m3的胶结砂砾石三轴排水剪切试验结果,开展离散元数值模拟。以试验数据为学习样本,开展BP神经网络模型训练,预测胶凝材料掺量分别为30、50、70、90 kg/m3的胶结砂砾石应力-应变关系,并将预测结果和离散元模拟结果进行对比。研究结果表明,BP神经网络能够实现胶结砂砾石应力-应变关系的预测,并在较低围压下具有较好的精度。

基于小波变换和GA-BP神经网络的电力电缆故障定位

由于电力电缆敷设于地下,当发生故障时难以快速且准确定位,出现了故障定位问题。因此,提出一种基于小波变换和遗传算法反向传播(Genetic algorithm back propagation,GA-BP)神经网络的电力电缆故障定位方法,在分析对比各小波能量集中程度和波动次数的基础上,选择多贝西小波(Daubechies wavelet 6,Db6)作为小波基函数,对于各故障位置,采集正向故障行波的α模分量,并对其进行小波分解。选取在d1尺度下的模极大值点作为特征值,同时将故障距离作为标签值,从而构建了训练和测试样本数据集;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)的种群进化和全局最优搜寻能力来改善误差逆传播(Back propagation,BP)网络对初始权重敏感的缺点,并使用优化后的权值、阈值重新对BP神经网络进行训练和预测,最后通过与传统双端行波定位算法、BP算法、粒子群优化BP算法(Particle swarm optimization BP,PSO-BP)相比较,证明了所提方法在测距性能方面的优越性。

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。

基于BP神经网络的九寨沟地区地震滑坡危险性预测研究

BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为70%的训练样本集用于九寨沟地区地震滑坡危险性预测,以及30%的验证样本集对预测结果的精度进行评估。选取高程、坡度、坡向、平行发震断层距离、垂直发震断层距离、震中距离、距道路距离、地面峰值加速度(PGA)以及岩性共9个影响因子,分析发震断层对地震滑坡的控制作用,并总结九寨沟地区地震滑坡空间分布规律特征,其中发震断层、岩性和坡度对九寨沟地区地震滑坡分布产生重要影响。利用模型得到九寨沟地震滑坡危险性预测图,结果显示73.19%的滑坡位于极高和高危险区域,与实际地震滑坡分布基本相符。通过30%的验证样本集来绘制预测成功率曲线,结果表明模型预测成功率(AUC值)为0.90,证实了BP神经网络在九寨沟地区地震滑坡危险性预测中具有良好的精度和拟合能力,评价结果为后续地震滑坡灾害预测和防震减灾工作提供了科学的参考。