采用遗传-反向传播人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺血药浓度预测模型

目的:利用遗传-反向传播(GA-BP)人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺(LCM)血药浓度的预测模型。方法:采用超高效液相色谱法测定400例癫痫患儿的LCM稳态血药浓度,收集患儿临床资料,提取相关数据,采用GA-BP人工神经网络法构建LCM血药浓度的预测模型。结果:模型验证结果显示,80例预测浓度的平均预测误差(MPE)绝对值均<10%,预测误差(PE)绝对值<20%的比例是100%,PE绝对值<10%的比例是92.50%,平均预测绝对误差(MAE)为2.28%,提示GA-BP模型预测的准确度和精密度均较好,预测浓度和实测浓度的相关系数为0.998,预测结果较理想。结论:应用GA-BP人工神经网络法预测LCM血药浓度是可行的,可应用于LCM个体化给药研究,促进临床合理用药。

基于遗传算法-反向传播神经网络及响应面法优化香薷漱口水配方工艺

目的:研制一种具有抑菌作用的新型复方中药漱口水。方法:以药食同源中药香薷为主要原料,以乙醇、甘油、柠檬酸-木糖醇的用量为考察因素,感官评分(色泽、香味、滋味)作为评价指标,在单因素试验和响应面试验的基础上,采用反向传播神经网络建立预测模型,结合遗传算法优选漱口水的配方工艺;采用梯度稀释法测定漱口水的最小抑菌浓度。结果:该中药漱口水的最佳配方为:乙醇3.8%,甘油10.4%,柠檬酸-木糖醇0.31%;抑菌试验表明漱口水对大肠杆菌抑制作用较强,对金黄色葡萄球菌具有一定的抑制作用,其MIC分别为0.0741 g/mL和0.1481 g/mL。结论:该中药漱口水制备方法简单,具有一定的抑菌作用,可为药食同源中药的开发利用提供参考。

基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化

明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合模糊评判法等,这些方法在选择评价指标和指标权重上带有较强的主观性,无法做到完全客观的评价。因此本文提出一种基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型,首先采用Spearman相关系数法确定影响断块油田开发的主控因素,其次使用分段三次Hermite插值方法实现断块油田群开发数据库的扩充,最后在扩充后的大量数据库训练样本的基础上,基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型可以确定影响开发效果参数的权重并预测断块油田群中各断块油田的净现值,根据净现值大小可以确定每个断块的开发顺序。该方法以实际断块油田群的地质油藏数据库作为评价依据,断块油田的开发顺序更加的科学合理,项目整体的净现值也明显高于依靠传统方法确定的开发顺序组合,避免了人为主观性,也节省了数值模拟和经济评价的工作量,克服了现有方法的局限性,对于提高断块油田群开发综合效益具有重要意义。

基于反向传播神经网络PID的高功率微波炉温度控制

针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水为加热对象进行仿真对比与实验验证。首先,利用现有输入输出实验数据,建立工业微波炉温度控制模型;其次,运用MATLAB/SIMULINK搭建高功率工业微波炉温度控制系统并进行仿真对比实验;最后,实验验证BPNNPID控制方法在加热5 kg自来水时工业微波炉的温度控制性能,实验结果表明,较常规PID、模糊PID控制,该方法在微波加热过程中对媒质温度控制超调更小且未发生明显温度振荡,有效改善了高功率工业微波炉工作时的系统温度稳定性,有助于提高产品质量和安全性能。

基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法

尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。

基于反向传播神经网络的卤水蒸发速率预测模型

卤水的蒸发速率是盐田生产管理中的一个重要技术参数,通过搭建室外卤水蒸发实验装置,分析了辐照强度、风速、环境温度、相对湿度、卤水温度、卤水浓度与卤水蒸发速率的关系。利用反向传播(BP)神经网络,训练构建了卤水蒸发速率预测模型,并与传统的应用回归方法构建的模型进行比较。结果表明,BP神经网络模型和非线性回归模型的决定系数R2分别为0.902和0.884,预测平均相对误差分别为15.723%和18.943%,BP神经网络模型的拟合效果和预测能力均优于非线性回归模型。说明应用BP神经网络构建卤水蒸发速率预测模型是可行的,能够实现蒸发速率的快速估测。

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。

反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用

为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。

基于反向传播神经网络和高光谱成像的芒果可溶性固形物含量检测

目的比较反向传播神经网络(backpropagation algorithm neural network,BPNN)模型与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型在预测芒果可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)方面的性能。方法使用高光谱成像仪和全自动折光仪采集芒果的近红外高光谱及SSC数据,建立两种预测模型,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)进行光谱预处理,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、区间变量迭代空间收缩算法(interval variable iterative space shrinkage algorithms,IVISSA)和变量组合群体分析算法(variable combination population analysis,VCPA)提取特征波长变量,通过比较不同特征波长提取方法进一步优化对比预测模型。结果与PLSR模型相比,BPNN模型在预测SSC方面更为有效。而在IVISSA特征波长变量提取后优化的BPNN模型预测能力最佳,预测集判定系数R_(p)^(2)、均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)、残差预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别为0.8641、0.3924和2.7127。结论该模型可快速、准确地检测芒果的SSC,并证明可见光-近红外高光谱成像与反向传播神经网络模型相结合有望预测芒果的SSC,为开发在线芒果SSC无损检测系统奠定基础。

大容积电烤箱内传热过程的反向传播神经网络控制算法

大容积电烤箱内存在严重加热不均匀问题,限制其在商业和家用领域的广泛应用,传统比例-积分-微分(PID)控制算法存在弛豫时间长、温控精度差等问题,导致被加热目标无法维持在最佳烹饪热环境。通过自编程构建了一种反向传播神经网络(BPNN)控制策略,以改善大容积电烤箱的加热速率、温控精度及热均匀性为目标,通过局部速度、温度分布与美拉德反应可视化实验测试,探究了风扇转速、对流与辐射加热功率和排气流量等因素的影响。实验结果表明:在提升算法鲁棒性后,BPNN算法对烤箱内温度预测误差显著降低;相比PID控制方法,采用BPNN算法的被加热目标过热度最多降至6℃,温控精度显著提高;被加热目标表面温度的相对极差从54%降至36%,速度相对极差从71.4%下降至39%,均匀性显著增强;电烤箱的加热弛豫时间从230 s降至100 s。BPNN算法能够实现大容积电烤箱更精确、更快速、更均匀的温度控制。

基于反向传播神经网络的电化学强化厌氧膜生物反应器膜污染预测模型

厌氧膜生物反应器(AnMBR)在高效处理污水的同时能够捕获污水中的能量,产生清洁能源甲烷,对实现“碳中和”目标具有重要意义。膜污染问题是制约AnMBR在市政污水中大规模工程应用的首要挑战。基于电化学调控的AnMBR是实现膜污染控制耦合高效产能的一种潜在途径。本文构建了电化学强化AnMBR反应体系,收集反应器连续运行试验数据,基于反向传播神经网络(BPNN)理论,建立单层多节点隐含层的BPNN模型。采用两种不同方式分割数据集,经过多次训练实现模型性能的优化,可将已有水质时间序列数据作为输入,对未来的膜污染时间序列进行预测。结果表明,跨膜压差(TMP)与pH值、氧化还原电位(ORP)未呈现出显性关联,但其本身表现出典型的时间序列数据特性。所构建的BPNN膜污染预测模型误差能够达到1e-10以下,预测精确度接近100%,可为电化学强化AnMBR系统的运行管理提供有力的支持。

基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用

针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混沌映射初始化种群,引入非线性参数A,在海鸥攻击时引入乘除策略进行扰动,同时在攻击阶段后引入反向学习策略。然后,使用ISOA优化BP神经网络初始权值、阈值,解决对初值敏感和易陷入局部最优的问题。最后,在冻结裂隙砂岩动态冲击试验中进行峰值应力预测,结果表明:对比原始BP、粒子群优化(PSO)-BP和SOA-BP,ISOA优化后的BP神经网络对峰值应力预测精度更高。

基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术

全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要。针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计。考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置。结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23%,验证了模型的合理性和有效性。

跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法

基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。

基于BP神经网络的三水碳酸镁晶须制备工艺优化

【目的】为了得到更大长径比的三水碳酸镁晶须,基于反向传播(back-propagation,BP)神经网络方法对三水碳酸镁的制备工艺进行优化。【方法】以菱镁矿为原料,MgCl_(2)为添加剂,采用正交试验和BP神经网络相结合的方法,对三水碳酸镁制备工艺中的反应时间、反应温度、搅拌速率、pH和MgCl_(2)用量等条件进行优化。【结果】正交试验优化后的条件是反应时间为80 min,反应温度为40℃,搅拌速率为500 r/min,pH为7±0.1,MgCl_(2)质量浓度为0.5 g/L,可获得长径比约为20的三水碳酸镁晶须;BP神经网络优化后的条件是反应时间为86 min,反应温度为44℃,搅拌速率为760 r/min、pH为7,MgCl_(2)质量浓度为1.6 g/L,可获得长径比约为25的三水碳酸镁晶须。【结论】利用BP神经网络优化工艺参数能制备更大长径比的三水碳酸镁晶须,优于传统工艺方法。

基于BP神经网络的耗占比预测研究

目的运用反向传播(Backward Propagation,BP)神经网络建立合适的耗占比预测模型,帮助医院管理部门评估各科室耗材使用是否合理。方法选取安徽医科大学第一附属医院2021年1月至2023年5月的运营数据构建数据集,通过训练集训练网络模型,通过验证集及测试集评价模型性能。结果建立BP神经网络模型并对耗占比进行预测,模型在验证集上的解释方差为0.998604,平均绝对误差为0.006219;在测试集上评价指标略有下降,解释方差为0.962396,平均绝对误差为0.027858,各评价指标仍优于其他模型。结论基于BP神经网络的耗占比预测模型可实现科室、总收入、药占比、出入院人次等指标的非线性关系描述,可对耗占比进行准确预测,为医院对各科室耗材的考核评估提供了量化的数据支撑。

基于BP神经网络的谐波减速器柔轮疲劳寿命预测研究

柔轮是谐波减速器的易损零件,在波发生器的高转速带动下转动,其疲劳寿命一直是备受关注的研究重点。以某型号杯型谐波减速器柔轮为研究对象,建立有限元仿真模型,得到柔轮最大应力与筒长、筒体壁厚和不同过渡圆角半径等参数之间的关系。根据柔轮S-N曲线,计算得到柔轮疲劳寿命,利用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络实现了柔轮疲劳寿命的预测。

基于人工神经网络的UWB坐标误差一步改正模型

针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练。将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析。结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级。

基于PSO⁃BP神经网络的可缩放微波晶体管非线性电流建模

提出了一种基于人工神经网络的InP异质结双极晶体管(Heterojunction bipolar transistor,HBT)可缩放非线性电流模型,准确地表征了不同尺寸、不同温度下的直流特性。该模型采用了具有良好泛化能力的反向传播(Back⁃propagation,BP)神经网络,并使用粒子群优化(Particle swarm algorithm,PSO)算法找到最佳的网络权重和偏置来规避其容易陷入局部最小值的问题。对不同尺寸、不同温度和不同偏置下的器件非线性直流特性测试数据,将其分为训练数据集和测试数据集,基于PSO⁃BP神经网络进行训练。最终,通过对比收敛迭代次数、不同温度下的可缩放非线性电流精度以及建模结果,验证了PSO⁃BP神经网络能够很好地表征InP HBT器件在不同温度下的可缩放非线性电流特性,证实了该模型具有较快的收敛速度、建模精度和泛化能力。

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。