Si掺杂对Ga_(2)O_(3)/BP异质结光电性能调控的第一性原理研究

近年来,氧化镓(Ga_(2)O_(3))是新一代超宽禁带(4.9 eV)半导体,基于优越的热稳定和化学稳定性、高击穿场强和可见光透过率等优点,在日盲紫外探测器和透明光电器件领域中引起了广泛的关注.但是,Ga_(2)O_(3)基光电器件存在迁移率较低而限制其应用的现象,而构建合适的Ga_(2)O_(3)异质结是改善光电探测器的光电性能的有效手段之一.基于第一性原理构建β-Ga_(2)O_(3)/BP异质结模型,研究了氧空位(Vo)和Si掺杂对β-Ga_(2)O_(3)/BP异质结光电性质的调控以及相关机理.结果显示:β-Ga_(2)O_(3)/BP异质结结构有效降低β-Ga_(2)O_(3)功函数,提高灵敏度,Si掺杂降低结合能,增强稳定性;β-Ga_(2)O_(3)/BP异质结有效减小带隙,Si掺杂以及氧空位的存在,进一步减小带隙,增强光导电性,并且Si掺杂引起了光电导各向异性.此结果对改善Ga_(2)O_(3)基异质结光电性能提供理论参考.

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

基于图像处理和BP神经网络的森林防火无人机系统

对无人机设计方案、图像处理和火焰分割算法的技术原理进行了介绍,并利用BP神经网络对图像中的火焰面积变化率和火焰尖角等特征进行识别,实现了对森林火灾的快速监测。实验结果表明:系统的准确率为98.5%,比普通神经网络的84.5%更高;耗时仅22 s,比普通神经网络159 s缩短很多。这表明,BP神经网络是更可靠且更有效率的火灾识别方案。

Analysis of Factors Related to Vasovagal Response in Apheresis Blood Donors and the Establishment of Prediction Model Based on BP Neural Network Algorithm

Objective:To analyze the factors related to vessel vasovagal reaction(VVR)in apheresis donors,establish a mathematical model for predicting the correlation factors and occurrence risk,and use the prediction model to intervene in high-risk VVR blood donors,improve the blood donation experience,and retain blood donors.Methods:A total of 316 blood donors from the Xi'an Central Blood Bank from June to September 2022 were selected to statistically analyze VVR-related factors.A BP neural network prediction model is established with relevant factors as input and DRVR risk as output.Results:First-time blood donors had a high risk of VVR,female risk was high,and sex difference was significant(P value<0.05).The blood pressure before donation and intergroup differences were also significant(P value<0.05).After training,the established BP neural network model has a minimum RMS error of o.116,a correlation coefficient R=0.75,and a test model accuracy of 66.7%.Conclusion:First-time blood donors,women,and relatively low blood pressure are all high-risk groups for VVR.The BP neural network prediction model established in this paper has certain prediction accuracy and can be used as a means to evaluate the risk degree of clinical blood donors.

Salt and Pepper Noise Filter Based on GA-BP Algorithm Noise Detector

基于噪声检测的中值滤波器已广泛用于消除图像中的椒盐噪声，然而在高噪声密度情况下，对噪声像素的定位不准确很容易造成图像边缘的模糊。本文提出了一种基于GA-BP的椒盐噪声滤波算法，克服了这一缺陷。算法首先用遗传算法优化的BP网络对图像中的噪声像素定位，然后引入保边函数和PRP算法求目标函数的极值进而实现图像的去噪处理。实验结果表明，该算法比传统滤波算法效果有明显改善，且具有良好的泛化性、鲁棒性和自适应性。

正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺

目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。

基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测

充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。

采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究

针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。

基于BP神经网络的测量设备无关协议参数预测

针对传统参数优化方法计算开销大,不能满足实时性要求高、计算量大等应用场景的问题,结合当今主流的机器学习方法,提出了一种改进的基于BP神经网络的参数优化方法,利用本地搜索算法的数据训练网络并对参数进行预测,替代传统的查找算法,从而获得更好的实时性和更低的计算复杂度,随后与基于随机森林和XGBoost的方法进行了比较。仿真结果表明,BP神经网络预测所得各参数的均方误差数量级为10^(-6)或更小,由该参数计算所得密钥生成率与最优密钥生成率比值的均值为0.998 8,且该应用中BP神经网络相对随机森林和XGBoost具有更好的预测性能。

基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别

针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,并揭示了影响因素之间的作用机制。结果表明:1993—2021年山西省冬小麦水足迹及单位水足迹均呈下降趋势;2021年山西省冬小麦总水足迹为27亿m^(3)(蓝水占比57%),单位水足迹为1 122 m^(3)/t,与前期高点相比分别下降38%(较1994年)和21%(较1993年);气温、相对湿度和灌溉面积为冬小麦水足迹演变的关键驱动型因素,化肥施用量和农业机械总动力为关键特征型因素。

基于BP神经网络的九寨沟地区地震滑坡危险性预测研究

BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为70%的训练样本集用于九寨沟地区地震滑坡危险性预测,以及30%的验证样本集对预测结果的精度进行评估。选取高程、坡度、坡向、平行发震断层距离、垂直发震断层距离、震中距离、距道路距离、地面峰值加速度(PGA)以及岩性共9个影响因子,分析发震断层对地震滑坡的控制作用,并总结九寨沟地区地震滑坡空间分布规律特征,其中发震断层、岩性和坡度对九寨沟地区地震滑坡分布产生重要影响。利用模型得到九寨沟地震滑坡危险性预测图,结果显示73.19%的滑坡位于极高和高危险区域,与实际地震滑坡分布基本相符。通过30%的验证样本集来绘制预测成功率曲线,结果表明模型预测成功率(AUC值)为0.90,证实了BP神经网络在九寨沟地区地震滑坡危险性预测中具有良好的精度和拟合能力,评价结果为后续地震滑坡灾害预测和防震减灾工作提供了科学的参考。

基于BP神经网络算法的异步电机故障诊断系统研究

为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE值更低,仅为0.009163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。

基于小波变换和GA-BP神经网络的电力电缆故障定位

由于电力电缆敷设于地下,当发生故障时难以快速且准确定位,出现了故障定位问题。因此,提出一种基于小波变换和遗传算法反向传播(Genetic algorithm back propagation,GA-BP)神经网络的电力电缆故障定位方法,在分析对比各小波能量集中程度和波动次数的基础上,选择多贝西小波(Daubechies wavelet 6,Db6)作为小波基函数,对于各故障位置,采集正向故障行波的α模分量,并对其进行小波分解。选取在d1尺度下的模极大值点作为特征值,同时将故障距离作为标签值,从而构建了训练和测试样本数据集;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)的种群进化和全局最优搜寻能力来改善误差逆传播(Back propagation,BP)网络对初始权重敏感的缺点,并使用优化后的权值、阈值重新对BP神经网络进行训练和预测,最后通过与传统双端行波定位算法、BP算法、粒子群优化BP算法(Particle swarm optimization BP,PSO-BP)相比较,证明了所提方法在测距性能方面的优越性。

基于BP神经网络的高桩码头基桩损伤识别研究

针对高桩码头基桩的损伤识别问题,基于BP神经网络开展了损伤定位研究。传统损伤定位方法在识别过程中受到人为主观因素的干扰,且对于只有一阶模态数据的情况定位效果有限。为克服这些问题,构建了不受人为因素影响的损伤定位神经网络,以第三类损伤指标ULSC和δFC作为训练样本,实现了对基桩局部损伤的准确定位。在建立合理的高桩码头有限元模型的基础上,构建了基于BP神经网络的损伤定位模型,并使用ABAQUS模拟数据和实测振动信号数据进行训练和测试。实验结果表明,该神经网络模型具有较高的定位准确性和鲁棒性,在不同损伤工况和10%噪声水平下仍表现优异。

BP神经网络算法结合超高效液相色谱-质谱联用技术研究红花治疗慢性酒精性肝损伤的作用机制

临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/kg酒精连续灌胃28天,建立CALI模型;给药组大鼠分别以高(4.290 3 g/kg)、中(1.430 1 g/kg)、低(0.476 7 g/kg)剂量灌胃红花提取物。采用大鼠血清代谢组学分析方法结合超高效液相色谱-质谱技术鉴定与CALI相关的潜在生物标志物,并研究红花对这些生物标志物的调控机制。利用MATLAB软件建立BP神经网络模型处理组学数据的分类问题。从苏木精和伊红(H&E)染色实验发现,高剂量红花提取物减轻了肝细胞的损伤程度;与模型组相比,高剂量红花组中的丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天冬氨酸氨基转移酶(AST)的表达水平降低,表明高剂量红花提取物具有肝保护作用。BP神经网络模型的分类准确率为95.8%,分类效果良好。通过火山图分析共鉴定出20种与CALI相关的生物标志物,红花可以对这些生物标志物产生回调效果。研究表明,红花可能通过对甘油三酯、脂肪酸、磷脂、胆汁酸、氨基酸、维生素E代谢的调控作用而对CALI产生治疗效果。本研究可为红花的推广和临床应用提供了理论基础。

基于GRU-CNN双网络输出构建BP模型的径流预测方法

提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预测。首先,构建GRU和CNN深度学习网络,同步输出2条径流预测序列;其次,在已知时段内,构建2条预测结果与实测值之间的多变量BP模型;最后,基于双网络输出预测值,通过确定的BP模型输出径流预测结果。经测试,该方法给预测时段提供了可靠的先验样本,高效学习了网络输出与真实值之间关系,预测精度显著提升。

车轴滚齿加工工艺参数GA-BP模型NSGA-Ⅱ优化

研究了高速条件下的滚齿工艺参数设置与优化方面的工作,采用新的非支配遗传算法NSGA-Ⅱ设计了相应的优化数学模型,优化达到最低能耗以及最长的刀具使用期限,再以遗传反向传播算法(GABP)神经网络为目标设置预测模型并建立适应度函数,完成迭代优化后获得匹配滚齿工艺的Pareto最优条件。研究结果表明:这里预测模型经过5次循环计算后,均方差为10-5,得到0.000425的最优值,推断上述网络满足良好的稳定性。刀具寿命误差相对后者降低16%,降低了36%的能量损耗,发现GABP算法具备更优收敛能力。Pareto解集获得了比相近加工样本集更优的性能,因此采用多目标优化模型可以确保加工能耗和刀具使用寿命同时达到最佳状态。该研究对提高的滚齿加工工艺参数以及提高机加工效率具有很好的实际应用价值。

双循环背景下石化企业供应链韧性评价研究——基于AHP-BP方法

随着环境不确定性的提高,中国石化企业供应链稳定性需求日渐攀升,供应链韧性评价已经成为判断石化企业风险应对能力的重要手段。基于双循环背景,通过构建石化企业供应链韧性评估指标体系,利用层次分析法和BP神经网络,对石化企业供应链韧性强度进行评估,确定了供应链韧性水平。结果表明,各石化企业的供应链韧性强度存在较大差异,供应链韧性整体水平偏低。在研究结果的基础上,对韧性供应链锻造提出了切实可行的建议。

紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型

为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。