针刺配合AM800神经网络仪治疗脑卒中后足下垂的临床观察

目的:观察针刺配合AM800神经网络仪治疗卒中后足下垂的临床疗效。方法:脑卒中后伴发足下垂患者83例,根据随机对照原则分为治疗组42例,对照组41例。治疗组采用针刺配合AM800神经网络仪治疗,对照组应用神经网络仪治疗。结果:两组治疗10d后EMG波幅和FMA评分均明显提高(P<0·01),且治疗组优于对照组(P<0·01)。结论:针刺配合神经网络仪治疗卒中后足下垂具有较好的临床疗效。

地震烈度仪对卷积神经网络模型地震预警震级估计的影响

为探索地震烈度仪对卷积神经网络模型地震预警震级估计的影响,以2022年中国发生的5次破坏性地震(M_S≥5.8)为例,将地震数据应用到卷积神经网络震级估计模型中,分析引入烈度仪地震数据后的震级估计。结果表明:在P波到达后3 s,烈度仪和强震仪的单台震级估计误差主要分布在±1震级单位范围内;对于震中距100 km以内的数据,在P波到达后10 s内,与强震仪相比,烈度仪震级估计误差均值更接近0;对于信噪比小于20的数据,强震仪震级估计误差均值比烈度仪的震级估计误差均值更接近0,且烈度仪有更大震级估计误差的不确定度。此外,对于这5次地震,与强震仪相比,烈度仪的数量更多、分布更密,引入烈度仪地震数据后,卷积神经网络模型更快地获得鲁棒的震级估计。研究结果为地震烈度仪在卷积神经网络震级估计模型中的适用性提供了依据,也为地震预警系统震级估计提供参考。

PCR仪器的IGWO-BP神经网络PID控制

聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)仪温度控制存在时滞性、非线性、惯性大、时变等特点,通过传统的PID温度控制效果较差,远不能满足要求,而BP神经网络PID控制通过自适应学习较传统PID控制而言控制能力更强,其在聚合酶链式反应仪温度控制方面的应用基本还是空白,但BP神经网络的初始权重是随机选定的且沿着正方向不断进行调整,易导致多次训练结果不一致。针对这些问题,提出了一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimal,IGWO)的BP神经网络自调整PID参数的控制方法,利用改进灰狼算法良好的全局搜索能力将其寻找的最优位置作为BP神经网络的初始权值。最后仿真结果表明,该算法很好地满足了PCR仪温度控制的要求,与传统方法相比,在同一升降温速率下,温度控制系统超调量为0.2%,大幅度减小且无稳态误差,对于聚合酶链式反应仪温度调节具有更佳的效果。

基于LSTM神经网络的机载光纤陀螺温度冲击误差补偿技术

环境温度冲击会降低机载光纤陀螺的性能,从而影响飞行器导航和姿态控制精度。在光纤陀螺误差机理研究基础上,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的光纤陀螺温度误差补偿模型。该模型通过LSTM网络对光纤陀螺的零偏和标度因数进行实时预测和校正,提高光纤陀螺的测量精度。试验结果表明,在温度冲击下,LSTM预测模型补偿后的标度因数误差小于30ppm,零偏稳定性比常规的线性拟合补偿模型提高0.0034(°)/h。这意味着输出更准确地反映实际角速度值,陀螺仪的零偏漂移更小,输出更接近于零值。动态试验中转台输入为20(°)/s时,LSTM补偿后陀螺输出稳定在19.999~20.001(°)/s区间内,相较于陀螺原始输出误差降低0.008(°)/s。通过LSTM预测模型补偿,能够在环境变化、外部扰动或传感器故障时,通过陀螺仪提供更可靠的数据支持,维持飞行器的稳定性和安全性。

基于BP神经网络的监护仪配置数量评估研究

目的:基于误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络评估监护仪配置数量的合理性。方法:选用平均住院人数、平均手术量、平均住院天数、设备报废数量、设备平均使用年限和设备维修次数6个指标作为BP神经网络的输入,选用设备在用台数作为BP神经网络的输出,建立BP神经网络模型。以季度为单位收集2020—2021年全年以及2022年前2个季度9个内科科室的数据作为训练集,以2022年第三季度的数据作为测试集对学习结果进行验证。采用均方根误差、平均绝对误差及决定系数对模型的性能进行验证。结果:该模型的预测值与期望值的均方根误差为1.1357、平均绝对误差为0.89372、决定系数为0.95871,预测性能较好。结论:基于BP神经网络对监护仪的配置数量进行评估具有可行性,可为设备的优化配置提供科学的指导依据。

基于神经网络的MEMS陀螺仪温漂补偿方法研究

针对MEMS惯性传感器对温度变化非常敏感问题,提出了一种MEMS陀螺仪实时温度补偿方法,并比较了此方法与传统使用的分段线性拟合方法的补偿效果.首先,使用一个标定过的MEMS-IMU进行温度试验,并在试验过程中采集MEMS陀螺仪的输出;其次,提出了一个基于MEMS陀螺仪前一时刻温漂输出的实时补偿模型,并引入虚假最近邻算法来确定神经网络隐藏层的神经元个数;然后,采用了一种普通循环神经网络的变体,门循环单元循环神经网络,来辨识所提出模型的输入与输出之间的关系,从而得到完整的MEMS陀螺仪温漂实时补偿模型;最后,比较了所提出的方法和分段线性拟合方法的补偿效果.为了得到定量的比较结果,分别在相同试验条件下和不同升温速率条件下比较了以上两种方法补偿前后MEMS陀螺仪的艾伦方差和零偏稳定性.根据比较结果可知,在以上两种试验条件下,采用所提出的方法补偿后,MEMS陀螺仪的艾伦方差系数和零偏稳定性均显著降低,并且补偿效果均优于分段线性拟合方法.

针刺结合AM800神经网络重建仪治疗中风后足下垂39例

目的:观察针刺结合AM800神经网络重建仪治疗中风后足下垂的临床疗效。方法:70例中风后足下垂患者随机分为治疗组39例和对照组31例,治疗组采用针刺结合AM800治疗,对照组采用单纯针刺疗法治疗,1月后观察疗效。结果:治疗组总有效率为97.44%,对照组总有效率为83.87%,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:针刺结合AM800神经网络重建仪治疗中风后足下垂疗效显著。

基于BP神经网络的光纤陀螺仪温度建模研究

目前光纤陀螺应用广泛,但是其性能容易受到环境温度影响,从而影响到惯性导航系统的性能。光纤陀螺的温度特性具有非常复杂的非线性特点,而BP神经网络具有良好的逼近复杂非线性函数能力。使用BP神经网络建立光纤陀螺温度特性的黑箱模型,不对零漂和标度因子进行补偿,而直接对陀螺输出进行校正。经实际数据检验,该建模补偿方法比未经补偿和经过传统工程补偿方法的精度提高了两个数量级。与传统的线性模型相比较,本文基于BP神经网络建立的光纤陀螺温度模型具有补偿方法简单,精度高,通用性好等优点。

BP神经网络在使用红外热像仪技术预测冬小麦产量中的应用(英文)

通过使用红外热像仪技术获得冬小麦冠层不同温度值,计算得到冬小麦主要需水阶段水分胁迫指标ICWSI(infrared crop water stress index)。并根据此数据,使用一次灌溉周期中3个时段不同的ICWSI的平均值作为输入因子,相应实测冬小麦产量作为输出因子,建立了BP神经网络模型对冬小麦的产量进行预测,本文采用三层BP神经网络,其拓扑结构为3-5-1,数据归一化处理后收敛性能增强。预测结果显示,平均相对误差最大只有3.42%;为了证实这一方法的优越性,同时建立了基于ICWSI和冬小麦产量关系的非线性函数的预测模型,预测结果与实际产量值进行比较,平均相对误差最大达到了18.87%。两种预测方法得到的不同预测结果表明,将红外热像仪技术与BP神经网络预测方法相结合,可以成功用来预测冬小麦产量,比使用非线性函数预测的效果更好,精度更高,可靠性更强,可以用于实际生产需要。

基于神经网络的管道泄漏检测方法及仪器

研究了管道泄漏后形成多相湍射流所引发的应力波在管壁中的传播机理，分析了泄漏引发的管道横振、纵振和圆环振动，提出一系列应力波特征提取指标及其离散数据算法。首次提出了以泄漏信号特征指标构造神经网络输入矩阵，建立对管道运行状况进行分类的神经网络模型以检测管道泄漏故障的发生。

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度 ,分析了陀螺漂移特性 ,指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差 ,也是影响性能可靠性的主要因素 .针对此 ,提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型 .此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起 ,充分发挥它们各自的优点 ,并对陀螺仪实测数据仿真 .仿真结果表明 ,采用小波分析提取陀螺的常值漂移 ,简单有效 ;运用神经网络对陀螺的误差和故障建模 ,使故障诊断具有自适应、自学习的能力 ,并且增强了故障诊断的容错能力 ;将模糊逻辑用于判决中 。

神经网络重建仪用于脑梗死偏瘫康复治疗的观察

目的探讨神经网络重建仪治疗脑梗死偏瘫的疗效。方法选择160例脑梗死偏瘫患者随机分为2组,治疗组和对照组各80例,分别于治疗开始前和治疗中、治疗结束时,按简化Fugl-Meyer评分法和日常生活活动能力评价(ADL)的Barttel指数评分,比较2组的治疗效果。结果治疗组患者简化Fugl-Meyer评分法和Barttel指数评分的改善明显好于对照组(P均<0.01)。结论神经网络重建仪治疗能显著提高患者偏瘫肢体的运动功能及日常生活能力。

陀螺仪在线性能及故障诊断AR模型和神经网络方法的研究

本文着眼于惯导系统中在线运行的陀螺仪性能和故障诊断的研究。针对无故障和两种故障下采集到的陀螺仪前置放大器在线输出信号 ,分别采用 AR模型法和神经网络法进行分析 ,并绘出相应的模型功率谱图。通过比较和分析之后 。

基于线性神经网络的高速光偏振仪

提出了一种新型的高速光偏振仪。使用一个既能产生反射光衍射又能产生透射光衍射的特殊金属光栅作为分光器,将入射光分为多束。利用光电探测器将其中的四束1级衍射光的光强线性地转换为电信号,将它们作为神经网络的输入,入射光Stokes参数作为神经网络的输出,建立多层线性神经网络模型。通过网络训练,得到电信号与入射光Stokes参数之间的映射关系。测出电信号后,通过训练后的网络可以计算出入射光待测的Stokes参数。测试结果表明:工作波长为632.8 nm时,Stokes参数测量值与理论值的平均偏差小于2%。该仪器结构紧凑、易于安装,具有测量速度快、精度高和非破坏性等优点。

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。

基于GRNN神经网络的800H合金热变形预测

以800H合金的热压缩实验为基础,分析800H合金在不同温度和应变速率下800H合金的流动应变行为。基于800H合金变形温度、应变率、应变和应力的实验数据,建立关于800H合金热变形的GRNN神经网络预测模型。依据GRNN神经网络训练结果,选择平滑因子为0.2的网络。应力预测值和实验结果的相关性分析表明,建立的800H合金热变形行为GRNN神经网络模型稳定性高、泛化能力很强,可应用于其他合金的热变形行为预测。

基于BP神经网络的硅微陀螺仪温度补偿方法(英文)

研究了硅微陀螺的温度特性,提出了硅微陀螺仪的温度补偿方法.首先,采用开环电路测试了微陀螺仪的谐振频率和品质因素随温度变化的情况,并采用闭环电路测试了微陀螺整机零偏随温度变化规律.然后,为研究降低温度对微陀螺性能的影响,提出了一种基于误差反向传播(BP)神经网络的温度补偿方法.通过Matlab仿真,基于BP神经网络温度补偿的优化模型经过4步就得到很好训练,并使全温范围内微陀螺零偏的目标误差达到0.001.该补偿方法实时运行试验结果表明,环境温度在-40 ～80℃变化过程中,微陀螺仪的最大零偏经过补偿能从12.43(°) /s降低到0.75(°) /s,从而大大提高了微陀螺仪的零偏稳定性.

运用神经网络代数算法的陀螺仪非线性误差补偿

为了提高陀螺仪的测量精度,基于神经网络代数算法提出一种新的非线性误差补偿模型.由于该算法将复杂非线性优化问题转化为线性代数方程组问题,所以该模型具有速度快、实时性好和能实现样本空间精确映射的优点.通过实验对比证明该模型比曲线拟合精度要高.多次重复性实验证明该模型能够将误差限制在0.1(°)/s以内,满足实际控制要求.

运用神经网络重建仪改善脑梗死后足下垂的临床研究

目的运用神经网络重建仪治疗脑梗死后足下垂,研究神经网络重建仪的作用机制,探讨其治疗方法。方法脑梗死患者40例随机分为治疗组和对照组。对照组只给予康复训练,治疗组在对照组的治疗基础上加用神经网络重建仪治疗。所有患者在治疗前和治疗4周后均评定患侧踝关节主动背屈角度、患侧小腿三头肌痉挛程度、患侧胫前肌肌力、患侧踝关节背伸时胫前肌的最大收缩电位值(sEMGMax)及用肌电图测定患侧小腿三头肌的H波Max值和M波Max值。结果同组患者在治疗前后的患侧踝关节主动背屈角度s、EMGMax的比较,治疗后较治疗前显著提高(P<0.01);对照组患者治疗前后的CSS评分、HMax/MMax比较,差异具有显著性(P<0.01),而治疗组不具有显著性;两组间治疗后患侧踝关节主动背屈角度s、EMGMax的比较,治疗组较对照组提高的更明显(P<0.01);两组间治疗后的CSS评分、HMax/MMax比较,对照组较治疗组增加明显(P<0.01)。结论神经网络重建仪把低频电刺激和生物反馈技术相结合,通过改善肌力与肌张力来实现治疗足下垂的目的,并对损伤的中枢发挥重塑作用。

基于GA-BP神经网络的明渠流速测点优化研究

灌区渠道流量计量大都以流速仪法测量为主,渠道断面布设较多数量的流速仪可有效保证测流精度,但也提高了测流难度。以太园泵站某段供水明渠为研究对象,基于多测线、多测点流速仪实测数据,将断面流量设定为输出、不同位置测点流速作为输入,对GA-BP神经网络模型进行训练,并将验证结果与流速面积法计算结果进行对比。结果表明,GA-BP神经网络仅需4个特定位置处测点流速可得到满足精度的计算结果,实现对明渠测点数量的优化,保证测流精度并为相关模型在渠道测流的应用提供新思路。