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。

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。

基于人工神经网络的沿海地区底泥盐度计算模型

底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量,分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比,新建模型的精度更高,可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。

遗传算法误差反向传播人工神经网络预测阿立哌唑血药浓度

目的构建基于遗传算法误差反向传播(GA-BP)人工神经网络的阿立哌唑(APZ)及其代谢产物脱氢阿立哌唑(DAPZ)血药浓度预测模型,为需要调整APZ使用剂量或不能进行APZ血药浓度监测的患者提供浓度预测模型。方法回顾性收集在2021年7月—2022年8月新疆维吾尔自治区人民医院就诊且规律服用APZ的174例患者的血药浓度资料,提取相关变量,采用Matlab R2018a编程软件,结合深度学习网络构建GA-BP人工神经网络预测模型,预测APZ+DAPZ血药浓度。结果GA-BP人工神经网络预测模型验证结果显示,35例验证组样本的预测结果与实测结果相比,平均预测误差为-0.0926,平均绝对误差为0.6895,35个预测误差均小于15%,小于15%的概率为100%,血药浓度的预测值与实测值之间的相关系数为0.997,预测结果较理想。结论GA-BP人工神经网络预测模型预测APZ+DAPZ血药浓度,可用于APZ的个体化给药。

反向传播人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方的提取工艺

目的:使用反向传播(BP)人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方中药物的提取工艺,为药物的规范化生产和产业化形成提供可靠的研究基础。方法:采用水回流提取法提取,以荷叶碱的含量为评价指标,以正交试验设计筛选提取工艺,并将正交试验层次分析法得到的实验数据作为反向神经网络的输入层,评价指标的综合得分作为网络的输出层,对主要影响因素进行仿真优化,得到最优提取工艺。结果:优化得到的提取工艺条件为12倍量水、提取3次、0.5 h/次。结论:BP人工神经网络结合正交试验方法可用于荷叶降脂方提取工艺的优化,科学合理,稳定可行,符合中药制剂研发的需求。

人工神经网络在电力营销系统中的应用与实现

在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含层节点数目算法,结合应用分时段预测方法及共轭梯度算法分别进行网络训练及网络结构优化,为网络收敛速度加快提供保障,得出相对准确的电力营销年度电量预测结论,说明电力营销系统中人工神经网络具有较高的应用价值。

变量重要性-反向传播人工神经网络辅助激光诱导击穿光谱测定铁矿石中硅、铝、钙和镁含量

快速准确测定铁矿石中的硅、铝、钙、镁含量对铁矿石质量评价具有重要作用。受制于多变量分析方法过拟合现象以及不同种类样品基体效应,使用激光诱导击穿光谱(LIBS)准确测定铁矿石中硅、铝、钙、镁含量仍然是当前存在的挑战。采用变量重要性-反向传播人工神经网络(VI-BP-ANN)辅助LIBS定量分析铁矿石中硅(以SiO_(2)计)、铝(以Al_(2)O_(3)计)、钙(以CaO计)和镁(以MgO计)的含量。在这项研究中,收集了12种244批铁矿石代表性样品的LIBS光谱,优化了光谱预处理方法,使用随机森林(RF)对LIBS光谱特征的重要性进行了测量,使用袋外(OOB)误差优化RF模型参数,变量重要性阈值用于优化BP-ANN校准模型的输入变量。变量重要性阈值和神经元数量通过五折交叉验证(5-CV)的测定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)进行优化。结果显示测试样本SiO_(2)、Al_(2)O_(3)、CaO和MgO含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.3772 wt%、0.1339 wt%、0.0592 wt%和0.1411 wt%,R^(2)分别为0.9701、0.9554、0.9871、0.9975。相比于使用相同的预处理方法作为PLS、SVM、RF和BP-ANN四种模型的输入,VI-BP-ANN在校准集和预测集都显示出出色的预测能力。结果表明LIBS与VI-BP-ANN的结合有潜力在实际应用中实现铁矿石硅、铝、钙、镁含量的快速准确预测。

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。

紫外可见吸收光谱结合主成分-反向传播人工神经网络鉴别真假蜂蜜

研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段250～400 nm的吸光度值进行主成分分析(PCA),优选主成分作为反向传播人工神经网络(BPANN)的输入向量。输出结果显示,校准集和预测集的准确鉴别率均为100%;对应的均方根误差分别为8.523×10-3和8.961×10-3。研究结果表明,基于PCA-BPANN的紫外-可见吸收光谱技术能够方便、快速、准确地鉴别真假蜂蜜,为食品质量的快速检测提供可靠参考。

反向传播人工神经网络分光光度法同时测定环境水样中的苯酚、间苯二酚和间氨基酚

本文应用人工神经网络原理 ,采用误差反向传播算法 ,对环境水样中的苯酚、间苯二酚和间氨基酚可以用分光光度法不经分离进行了同时测定。三种酚类的平均回收率分别为 98 0 % ,99 6 %和 99 7%。实验证明 ,反向传播 人工神经网络方法应用在本体系中进行结果校正 ,结果令人满意。

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。

HPLC指纹图谱结合反向传播人工神经网络和判别分析鉴定不同的麻黄药材

采用HPLC-UV测定36个麻黄药材的指纹图谱,应用化学计量学进行图谱预处理和数据预处理,建立并验证不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材的反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)和判别分析(discriminant analysis,DA)判别模型.研究结果显示,所建BP-ANN模型的预测准确率为83.3%～94.4%、DA模型的性能指标为82.8%～88.5%,可见所建方法能有效判别不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材.该方法基于麻黄药材物质基础的整体性质,判断客观,为其他药材的分析提供了参考.

复合对向－反向传播人工神经网络模型及其应用

组合Ｋｏｈｏｎｅｎ竞争学习和反向传播学习的优点，本文首次提出了复合对向－反向传播人工神经网络模型，该模型较好地体现了生物神经网络系统信息处理时的自适应、自组织、分布式存贮及并行处理等特点。它保留了反向传播网络的优点，同时较后者更易收敛，计算时间缩短，网络参数设置也更为自由。通过在临床精液检查结果分析中的成功应用，证明了该系统的有效性和可靠性。

人工神经网络对NaNbO_(3)基陶瓷介电性能的预测研究

NaNbO_(3)基陶瓷在电介质储能领域具有极大的应用潜力。研究在对NaNbO_(3)基复合陶瓷材料开展实验研究的基础上,基于人工神经网络方法构建BP神经网络与优化的GA-BP神经网络模型,以磷酸盐玻璃相的添加量、烧结温度、烧结时间作为输入,介电性能(介电常数与介电损耗)作为输出,对NaNbO3基复合陶瓷材料的介电性能开展预测研究。结果表明,通过GA-BP网络预测的介电常数相对误差最大仅为1.03%,介电损耗预测结果最大值仅为-3.18%,完全符合应用需求。

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。

正交试验联合反向传播人工神经网络优选熄风止动颗粒提取工艺

目的:优选熄风止动颗粒的提取工艺。方法:采用正交试验联合反向传播人工神经网络(BP-ANN)的方法,以天麻素含量与干膏率的综合评分为指标,对熄风止动颗粒提取工艺的加水量、提取次数及提取时间进行优化,最终确定最佳提取工艺。结果:筛选得到最佳提取工艺为处方量药材加水浸泡1 h后,回流提取2次,第1次提取加水14.4倍量(按干药材质量计),第2次提取加水11倍量,每次提取75 min。结论:正交试验联合BP-ANN优选出的提取工艺提取效率高、能耗低、稳定可靠,可为熄风止动颗粒的工业化生产提供实验依据。

基于人工神经网络构建的赤潮短期预报模型及应用

利用大数据赤潮预报方法,基于福建沿岸24个生态浮标和5个大浮标历史数据及实时监测数据,采用人工神经网络实现福建沿岸赤潮的业务化预报。赤潮短期预报模型由误差反向传播网络(BP)和径向基神经网络(RBF)构成,结合福建沿岸所有赤潮事件的高频采样数据样本,每天可算出480个预报结果,最后对预报结果进行发生概率等级判断,最终实现福建沿岸10个赤潮监测区赤潮发生概率等级的业务化预报。赤潮短期预报模型成功预报出2019年5月下旬福建北部发生的多起赤潮事件,2019年和2020年24 h时效的赤潮预报结果正确率达到95%和99%,赤潮识别率达到60%和55%。

基于BP人工神经网络的含蜡原油触变应力计算

含蜡原油的流变性对其管道输送有着重要的影响.当原油温度逐渐接近凝点时,原油表现为非牛顿流体,其流变性表现出异常复杂的触变性.利用人工神经网络较强的非线性逼近、良好的自适应和预测性能,采用误差反向传播算法(即BP算法)对含蜡原油的触变剪切应力进行了计算,计算结果与实验结果和采用R-G模型方程计算的结果进行了对比.结果表明,BP网络计算的精度高于R-G模型方程计算的精度,BP网络和R-G模型的计算结果与实验结果的最大相对误差分别为5.0%和12.7%.