新型冠状病毒感染下近视合并外隐斜患儿网络训练的疗效观察

目的探究新型冠状病毒感染下近视合并外隐斜患儿网络训练的疗效。方法选取2019年9月至2020年9月江西医学高等专科学校第一附属医院收治的109例近视合并外隐斜患儿作为研究对象,均进行裸眼视力、瞳距、眼压、视功能检查等,符合条件后入组共106例,随机分为观察组与对照组,每组53例。两组均进行常规检查,对照组使用单光框架眼镜矫正近视,观察组在对照组基础上使用网络训练。定期对患者进行随访,随访12个月,比较两组3、6、9、12个月等效屈光度涨幅、眼轴涨幅、、融合范围涨幅及观察组3、6、9、12个月远近立体视正常情况。结果两组等效屈光度涨幅、眼轴涨幅组间、时间比较差异有统计学意义(P<0.05);两组眼轴涨幅交互比较差异有统计学意义(P<0.05);两组等效屈光度涨幅交互比较差异无统计学意义。组内比较:治疗6、9、12个月,两组等效屈光度涨幅均小于前一时间点,眼轴涨幅均大于前一时间点,差异有统计学意义(P<0.05)。组间比较:治疗3个月,两组眼轴涨幅比较差异无统计学意义;观察组等效屈光度涨幅高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);治疗6、9、12个月后,两组等效屈光度涨幅、眼轴涨幅比较差异无统计学意义。训练3个月,观察组远近立体视正常率与训练前比较差异无统计学意义;训练6、9个月,观察组远近立体视正常率均高于训练前和训练3个月,训练12个月,观察组远近立体视正常率高于训练前和训练3、6个月,差异有统计学意义(P<0.05)。两组融合范围涨幅组间、时间比较差异有统计学意义(P<0.05);两组融合范围涨幅交互比较差异无统计学意义。组内比较:治疗3个月,观察组融合范围涨幅高于治疗前,差异有统计学意义(P<0.05);对照组融合范围涨幅与训练前比较差异无统计学意义;治疗6、9、12个月,两组融合范围涨幅均高于治疗前、治疗3个月,差异有统计学意义(P<0.05);治疗12个月,两组融合范围涨幅均高于治疗6个月,差异有统计学意义(P<0.05);其余时间点两两比较差异无统计学意义。组间比较:治疗前,两组融合范围涨幅比较差异无统计学意义;治疗3、6、9、12个月,观察组融合范围涨幅明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论新型冠状病毒感染下近视合并外隐斜患儿的长期训练可改善融合范围,并改善患儿近立体视情况,规范网络训练的临床使用。

一种基于权值缩减克服IR-Drop的忆阻器阵列神经网络训练方法

忆阻器阵列(Memristor-Based Crossbar)能够有效地加速神经网络中的矩阵运算。然而,忆阻器阵列会受到IR-Drop的影响,降低到达忆阻器的计算电压,导致计算精度下降。为减轻IR-Drop对忆阻器阵列计算精度的影响,提出了一种基于权值缩减的神经网络训练方法。首先,在网络训练中添加L2正则化,使训练后的神经网络权值尽可能分布在较小值范围,以此提高计算精度对IR-Drop的鲁棒性。然后,利用基于行列约束的映射算法将大权值映射到受IR-Drop影响小的忆阻器上,减小忆阻器阵列精度损失。最后,迭代减小受到IR-Drop影响大的大权值,再通过重训练调整被减小值的附近权值,提升忆阻器阵列的计算精度。实验结果表明,所提方法能够有效地提高忆阻器阵列的计算精度,最多可以将忆阻器阵列计算精度提升至接近理想状态,精度损失小于1%。

基于分段线性插值的过程神经网络训练

过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。

基于样条插值函数的离散过程神经网络训练

为解决过程神经元网络不能直接输入离散样本的问题,提出基于样条插值函数的离散过程神经网络训练算法。首先,将离散过程样本按采样点分段,在采样区间内分别构造样本和权值的分段样条函数;然后,计算样本函数和权函数的乘积在采样区间上的积分,并将此积分值提交给网络的隐层过程神经元;最后,在输出层计算网络输出。分别采用一次、二次、三次样条函数,设计了三种不同的算法。实验结果表明:一次样条计算效率高,逼近能力差;三次样条计算效率低,但逼近能力好;二次样条在计算效率和逼近能力两方面都比较理想。因此,二次样条函数是离散过程神经网络的较好选择。

脑力影像网络训练对共同性斜视术后患儿双眼视觉功能恢复的影响

目的:探讨脑力影像网络训练对共同性斜视术后患儿双眼视觉功能恢复的影响。方法:选取2013-03/2017-03本院收治的共同性斜视术后患儿100例,依据随机数字表法分为脑力组和对照组,每组各50例。脑力组患者给予脑力影像网络训练,常规组患者不进行训练。比较两组患者双眼视觉功能、近立体视锐度、眼位情况。结果:在同视机视觉功能Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级占比方面,脑力组和对照组治疗后均明显高于治疗前,脑力组治疗后明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。在Titmus近立体视锐度无立体视占比方面,脑力组和对照组治疗后均明显低于治疗前,脑力组治疗后明显低于对照组,而在Titmus近立体视锐度中心凹、黄斑孔、周边立体视占比方面,脑力组和对照组治疗后均明显高于治疗前,脑力组治疗后均明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。训练6mo后,脑力组眼位维持正位率明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:脑力影像网络训练可有效促进共同性斜视术后患儿双眼视觉功能恢复,有利于维持眼位正位。

基于连续沃尔什变换的过程神经元网络训练

为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了过程神经元网络的一种学习算法。对网络的过程式输入函数及时变的权函数,实施连续沃尔什变换,用变换后的数据训练网络。经过这种变换,能使网络输入的时域聚合运算大为简化,有效地避免了复杂的积分过程,使过程神经元网络的训练等同于普通网络的训练。

基于“军卫一号”医学网络训练系统的设计与实现

目的:设计和实现基于"军卫一号"C/S/D模式的医学网络训练系统,提高训练效率,满足医务人员训练的实际需求。方法:该系统在"军卫一号"内利用JAVA语言以及MySQL数据库开发技术,采用稳定的通信协议(SOAP,Web服务等)和HTTP短连接。结果:实现了系统随机出题、人机交互式答题、答题时间自动控制、训练结果自动评改、开放式题库管理等项功能。结论:该系统性能较完善、安全可靠、应用范围广、通用性好、具有广泛地应用前景。

压贴三棱镜联合脑力影像网络训练对共同性内斜视术后双眼视功能的影响

目的:探讨压贴三棱镜联合脑力影像网络训练对共同性内斜视(CS)术后双眼视觉功能恢复的影响。方法:选取2015-01/2018-01本院收治的CS术后患者120例,依据随机数字表法分为联合组和三棱镜组,每组60例,三棱镜组给予压贴三棱镜治疗,联合组在此基础上给予脑力影像网络训练,比较两组患者双眼视觉功能恢复情况。结果:治疗6mo后,两组患者双眼同视机视觉功能、Titmus近立体视功能明显优于治疗前,且联合组双眼同视机视觉功能、Titmus近立体视功能明显优于三棱镜组(均P <0. 05);两组患者远距离融合功能正常率明显高于治疗前,且联合组患者远距离融合功能正常率明显高于三棱镜组(93. 3%vs 70. 0%,P<0. 05)。结论:压贴三棱镜联合脑力影像网络训练可有效促进CS术后患儿双眼视觉功能恢复。

基于三次样条函数拟合的过程神经元网络训练

过程神经元网络的提出为大样本识别问题开辟了新途径,但其训练方法目前主要基于权函数正交基展开。这种方法基函数个数选取目前尚无理论依据。提出了基于三次样条函数拟合的过程神经元网络训练方法。首先将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据拟合成分段表示的三次样条函数,然后计算样本样条函数与权值样条函数乘积在给定采样区间上的积分,并将此积分值提交给网络的过程隐层神经元,输出层由普通神经元组成。三次样条函数具有很好的光滑性、可积性、阶数低、参数少等优点,有效地简化了网络的时空聚合运算。实验表明该方法是可行的。

基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的神经网络训练

神经网络的训练是一种非线性系统的辨识问题,基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但基本粒子滤波算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,本文针对该问题提出使用扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中充分利用了观测值信息,从而可以更好地描述神经网络权值的后验概率分布。实验结果证明,使用扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法性能明显优于基本粒子滤波算法。

慢性阻塞性肺疾病稳定期患者呼吸肌网络训练系统的应用研究

目的探讨以呼吸引导动画为主体的慢性阻塞性肺疾病(COPD)稳定期患者呼吸肌网络训练系统对于改善患者肺功能、活动耐受力和生活质量的作用。方法 60例COPD稳定期患者参加了四阶段网络训练,对其1 s用力呼气容积/用力肺活量(FEV1/FVC)、FVC、最大呼气流量(PEF)、6 min步行试验(6-MWT)、试验前后登上10级和20级台阶前后心率和呼吸频率、与健康相关的生活质量进行了观察。结果患者试验前后的肺功能、运动耐力和健康相关的生活质量评分间差异有统计学意义(P<0.05),试验前FVC、FEV1/FVC、PEF等肺功能参数分别为〔(48.00±1.41)L、(52.89±0.75)%和(41.28±0.04)L/min〕,而试验后分别为〔(56.50±0.71)L、(63.79±1.11)%和(48.36±0.73)L/min〕,差异有统计学意义(P<0.05)。试验前6-MWT、登上10级台阶和20级台阶呼吸频率、登上10级台阶心率和20级台阶心率等运动耐力的测量结果分别为〔(298.00±59.43)m、(40.23±12.23)次/min、(46.22±13.25)次/min、(89.90±0.39)次/min和(100.33±1.52)次/min〕,而试验后分别为〔(360.02±66.50)m、(30.74±10.36)次/min、(34.27±14.05)次/min、(85.74±1.09)次/min和(90.67±2.08)次/min〕,差异均有统计学意义(P<0.05)。试验前圣乔治呼吸问卷(SGRQ)总分、呼吸症状、活动能力和疾病影响得分依次为(52.74±0.01)、(62.23±3.15)、(51.00±1.41)、(45.00±2.83)分,试验后则为(35.68±0.45)、(42.00±1.41)、(36.00±0.00)、(28.00±1.41)分,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 COPD稳定期患者呼吸肌网络训练系统可为患者呼吸肌的康复提供有效途径。

多层感知器的一种快速网络训练法及其应用

从多层感知器原理分析出发，提出一种自适应学习速率因子方法，用于对多层感知器中ＢＰ算法的改进，并将改进算法用于ＸＯＲ问题的学习及某分类器实例样本的学习。仿真结果表明，改进的ＢＰ算法可显著加速网络训练速度，学习过程具有较好的收敛性和较强的鲁棒性。

基于数据信息串行时间延迟处理的BP网络训练

通过实验对比的方法,验证了数据串行时间延迟处理对于提高BP神经网络对时间序列问题模拟精度的有效性,并将其应用于黄河下游夹河滩至高村段河道洪水预报中.预报检验结果表明,方法的预报精度优于马斯京根法.在洪水预报的实际应用中,采用N=2的延迟线不但使训练样本具有时序效应,而且能将洪水时段水位(流量)变幅的概念赋予网络,使训练样本蕴含了更多的信息,能有效提高模型的预报精度.

BP 神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法。

基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练

文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表明所提出算法可显著提高网络的泛化能力。

论大学英语听力课程网络训练模式

本文主要探讨构建大学英语听力网络训练模式的必要性、优势和设计要素。首先针对当前英语听力教学中存在的问题,指出有必要研发系统的、功能强大的网络训练模式,该模式优势在于自主性、多维度的输入、强大的交互性、实用的助学资源、以及重复和注意效应;继而提出听力网络训练模式在设计上亟待解决专业性问题,分析了在资源、语言和技术三个层面的设计要素。

神经网络训练算法在数控机床故障诊断中的应用

数控机床属于计算机集成制造和柔性制造的基础,在现代制造装备业中具有重要的作用。但是因为种类及结构较为复杂,所以故障具有隐蔽性及复杂性的特点。如果数控机床发生故障,就会对故障装备制造业造成一定的损失。所以,快速、提前、精准的解决数控机床中的故障诊断问题对于企业发展来说具有重要的现实意义。基于此,本文对神经网络训练算法在数控机床故障诊断中的使用进行分析,使故障诊断效率及精准度得到提高。

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络 (NN)的特点 ,利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数 ,在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下 ,及时吸收新的随机个体 ,提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法 .根据该算法写出了MATLAB程序文件main .m ,给出了应用实例 .还研究了混沌参数与训练误差的关系 。

通用BP神经网络训练系统的实现

本文通过对通用BP神经网络训练系统的实现,以实例的形式用C++语言给出了BP算法主体部分(前向传递和反向传递过程)的描述,并对算法作了一定的优化处理,其原理适于任何基于BP神经网络的应用,有较强的通用性和参考价值。

神经网络训练中的迭代扩展卡尔曼粒子滤波算法

基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但该算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,针对该问题提出在神经网络训练中,使用迭代扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布.由于迭代扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中,充分利用了观测值信息,从而可以更好地描述神经网络权值的后验概率分布.实验结果表明,在训练神经网络时,迭代扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法训练性能明显优于基本粒子滤波算法及扩展卡尔曼粒子滤波算法(EKPF).