基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺

采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。

基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位

为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)这6种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明:所使用的6种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44 m,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。

基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究

碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。

BP神经网络模拟计算基团贡献法的基团作用参数

随着现代化工产业的发展,液相混合物的沸点和活度等热力学参数发挥着重要作用,这些参数可以通过基团贡献法模拟得出。基团贡献法中基团间的交互作用参数是必要的参数之一,它虽然可以通过实验方法得出,但存在耗时长、精度低等缺点。因此本文利用反向传播神经网络对基团交互作用参数进行预测。使用已测得的基团交互作用参数作为训练和测试数据,对基团交互作用参数进行模拟计算。实验证明反向传播神经网络可用于基团交互作用参数的模拟,预测值和真实值拟合度为99.99%,能够满足实际需求。

基于BP神经网络的短距离无线通信数据传输丢帧测试方法

单一传输节点在不同传输信道的传输任务分配情况不同,导致短距离无线通信数据传输丢帧情况的测试结果误差往往较大。为此,基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络对短距离无线通信数据传输丢帧测试方法展开研究。考虑影响短距离无线通信数据传输状态的核心要素是传输节点的感知范围和目标点与传输节点之间的距离,利用布尔感知模型构建包含完全感知(概率为1)或未感知(概率为0)的短距离无线通信感知模型;在数据传输丢帧测试阶段,引入BP神经网络,围绕感知概率为0的节点,将传输节点在不同传输信道的传输任务分配情况作为隐藏层的学习目标,综合分析丢帧率。测试结果表明,在不同通信密度测试场景下,文章方法均未受到明显影响,测试结果与实际丢帧率之间的绝对误差仅0.01%,该方法具有高度稳定性和准确性。

基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测

针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。

基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型

为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。

基于BP神经网络的地质岩心钻探钻速预测研究

地质岩心钻探目前在自动化、智能化方面的发展还并未成熟。钻探参数的选取、改进还主要通过经验来判断,并且需要提钻后通过对岩心的判断进行钻探参数的调整,具有一定的滞后性,降低了钻探的效率。因此,通过搭建地质岩心钻探试验台获取钻探数据,采取反向传播(Back-Propagation)算法,将钻压(WOB),扭矩(TOR),泵量(Q),回转速度(RPM)作为输入量,机械钻速(ROP)作为输出量,同时考虑钻头磨损和钻头切削深度对实验的影响。以每块不同混凝土块为单位,按照80/20划分训练集与测试集,通过数据处理后共得到6180组数据进行训练和测试,训练出最优的神经网络模型,可以对机械钻速(ROP)进行预测,预测精度可达94.1%,后续通过选取合适的钻进参数,可以实现地质岩心钻探速度的优化。本研究为地质岩心钻探的钻速预测,地质岩心钻机自动化提供参考。

基于粒子群优化算法优化反向传播神经网络构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型

目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型。方法 采集连续冷藏6d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析。选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)进行定量预测。运用x-y距离结合的样本划分(samplesetpartitioningbasedonjointx-y distance,SPXY)方法进行数据集的划分,并采用正交信号校正法(orthogonalsignalcorrection,OSC)、Savitzky-Golay(SG)、一阶导数及其组合算法进行光谱预处理。再运用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptivereweightedsampling,CARS)、连续投影算法(successiveprojectionsalgorithm,SPA)、主成分分析(principal component analysis, PCA)对光谱变量进行选择和降维。最后结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、反向传播(backpropagation,BP)神经网络和粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP),建立草鱼(Ctenopharyngodonidella)片新鲜度定量预测模型。结果 各线性和非线性模型均得到了良好的预测效果,预测集相关系数均超过了0.95。PLSR表现较为稳定, BP神经网络虽提高了校正集预测性能,但是预测集性能不如PLSR。PSO-BP既保证了校正集预测性能,也提高了预测集性能。基于OSC+D1预处理和CARS变量选择后的PSO-BP模型性能最优(R2P=0.987,预测集的均方根误差为0.108,相对分析误差为7.778)。结论 基于PSO-BP算法和近红外光谱的定量预测模型可以很好地预测冷藏鱼肉的新鲜度指标。

基于层次分析法-熵权法结合遗传算法-反向传播神经网络优化金蒲橘泡腾片提取工艺

目的:采用正交试验及层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-熵权法结合遗传算法(genetic algorithm,GA)-反向传播(back propagation,BP)神经网络优选金蒲橘泡腾片提取工艺。方法:以绿原酸、木犀草苷、菊苣酸提取量和出膏率为指标,采用AHP-熵权法确定各指标的复合权重系数,根据L9(34)正交实验对加水倍数、提取时间、提取次数进行考察,并结合GA-BP模型进一步优选金蒲橘泡腾片提取工艺。采用高效液相法测定绿原酸、木犀草苷、菊苣酸含量,以Agilent ZORBAX SB-Aq(5μm,4.6 mm×250 mm)为色谱柱,以乙腈-4 mL/L磷酸水溶液为流动相梯度洗脱,柱温25℃,流速为1.0 mL/min,检测波长为350 nm,进样量为10μL。结果:绿原酸、木犀草苷和菊苣酸分别在24.6~787.2 mg/L、0.9~14.4 mg/L和5.4~172.8mg/L范围内线性关系良好,平均加样回收率分别为101.58%、99.60%、105.31%,RSD分别为1.87%、1.99%、1.15%。正交试验筛选出最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次0.5 h,综合评分为95.59分;GA-BP模型优选的最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次1 h,综合评分为96.86分。工艺验证表明,正交试验所得最优工艺RSD为3.15%,GA-BP模型所得最优工艺的RSD为2.75%,与预测值相对误差仅有0.14%。结论:GA-BP模型结合AHP-熵权法优选的金蒲橘泡腾片提取工艺稳定,有较好的预测性,可为其制剂工艺研究提供新的思路。

基于GA-BP神经网络的船舶空冷器状态预测

当前船舶空冷器的工作状态主要依靠空冷器冷却后的增压空气温度T_(A2)判断,通常按设定阈值触发报警,存在预警差和精度低等问题。对此,提出一种基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络的T_(A2)预测方法。利用BP神经网络构建空冷器状态预测模型,通过对比运行过程中T_(A2)实测值与预测值的偏差,及时发现空冷器的异常状态;引入GA解决BP神经网络存在的收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题。为验证基于GA-BP神经网络的预测方法的有效性,选取多组空冷器清洗前后的状态数据进行训练和验证,结果表明该方法能有效识别空冷器的异常状态。

基于PSO-BP神经网络的Savonius型叶轮阵列消波性能优化

为了提高Savonius型(S型)叶轮的消波性能,提出一种S型叶轮阵列装置。通过试验记录不同的叶轮间距和叶轮相对入水深度等5个参数下波浪经过叶轮阵列后的透射系数K_(t),建立基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的S型叶轮阵列消波性能预测模型。将采用该模型与采用BP网络模型和GA-BP网络模型得到的平均绝对误差、均方根误差和决定系数R^(2)指标进行对比,结果表明,采用PSO-BP神经网络模型优化能得到误差更小、更精准的预测结果。当相邻叶轮间距分别为0.62 m和0.41 m、各叶轮入水深度分别为0.15 m、0.18 m和0.19 m时,S型叶轮阵列具有相对最佳的消波性能。

基于改进BP神经网络的网络流量预测

传统网络流量预测方法常面临精度不足、时间复杂度高的问题,且在处理复杂的网络流量时,难以达到理想的预测效果。为克服这些挑战,采用深度学习中的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,并结合改进的梯度下降法,通过引入动量项与变步长法相结合的方式,有效降低误差值,实现了对网络流量的准确预测。该方法旨在更好地满足用户需求,优化网络性能,并提升网络服务质量。实验结果表明,改进后的BP神经网络算法在网络流量预测中展现出良好的可行性与稳健性,同时达到了较高的预测精度。

基于BP神经网络的高职英语教学质量评价方法

为进一步提高高职英语教学质量评价的有效性,提出了基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的高职英语教学质量评价方法。文章通过建立高职英语教学质量评价指标体系,运用层次分析法确定各评价指标权重,设计一个BP神经网络评价模型,将评价指标与指标权重作为模型输入,实现高职英语教学质量评价。实验结果表明,设计方法可以定量评价高职英语教学质量,且具有较高的准确性和实用性。

基于BP神经网络的光伏电站在线监控系统设计研究

文章设计一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的光伏电站在线监控系统,通过分层架构实现数据采集、预处理、故障诊断以及预测预警功能。系统在某光伏电站的实证研究表明,设计的基于BP神经网络的监控系统在预警准确性、误报率、提前时间方面显著优于传统阈值判断方法,为光伏电站的智能运维提供有效支持。

基于BP神经网络的电商企业库存需求预测

随着电子商务的迅猛发展,市场需求的不稳定性日益凸显,这使得很多企业难以准确设定库存量,容易导致大量库存资金被占用。要想降低库存成本,必须准确预测市场需求,并据此设定合理的库存。文章以H公司为例,利用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测方法预测其产成品需求,使企业保持合理的库存,减少不必要的库存资金。

FTA与BP神经网络结合的地平仪故障诊断方法研究

为了提高某型地平仪常见故障的诊断效率与准确率,研究了故障树分析(FTA)与反向传播(BP)神经网络相结合的地平仪故障诊断方法。根据地平仪的结构原理,首先采用FTA法得到了该型地平仪的所有故障模式及最小割集,建立了故障树的结构函数。然后按照最小割集重要度,筛选出BP神经网络训练样本的主要故障模式。最后以某单位该型地平仪的故障统计数据为基础,运用BP神经网络的方法建立了地平仪的故障诊断模型,并对模型进行了验证。验证结果表明,采用FTA法与BP神经网络相结合的故障诊断方法,弥补了2种方法单独诊断时的固有缺陷,提高了故障诊断的准确性和效率。

复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法

由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。

基于遗传算法的BP神经网络交通冲突预测模型

交通冲突预测是预防交通事故的重要手段,但由于存在轨迹获取和冲突识别困难的问题,至今未能在交通安全领域进一步应用。通过搭建冲突预测模型,可以简化交通冲突次数获取困难的问题。文章针对反向传播(Back Propagation,BP)神经网路的缺点,提出基于遗传算法的BP神经网络交通冲突预测模型,并应用该模型预测实际交叉口的交通冲突量,验证了模型的有效性。