用BP神经网络对气流床粉煤气化炉的预测

利用3层BP神经网络对气流床粉煤气化炉进行模拟研究。以Gibbs自由能最小化方法建立粉煤气化炉数学模型的模拟结果作为BP神经网络训练数据,训练后的BP神经网络模型对模拟数据的预测准确度较好。以Shell粉煤气化炉和国内首套粉煤加压气化中试装置上的实际生产数据作为BP神经网络的训练数据,训练后的BP神经网络模型能预测实际生产数据。     

基于神经网络的非正常工况预报

分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素，提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法。采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进。通过降噪前后的网络仿真结果对比，表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力。用此网络预测尾氧浓度，实现了对非正常工况的预报。通过实际对比，表明该网络能够较理想地预报出非正常情况。     

基于小波神经网络的饮用水水质预测模型研究

目的:为饮用水水质预测提供方法学参考.方法:采用小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)方法建立水质预测模型,对重庆市某主城区饮用水水质参数高锰酸钾月平均浓度进行预测,并同BP神经网络的预测结果进行比较分析.结果:采用均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)来评价模型预测效果.预测实例表明WNN模型具有较高的预测精度,并且预测精度高于BP神经网络.结论:利用WNN对水质参数具有较好的预测效果.     

基于BP神经网络的非接触生命参数信号检测

目的:探讨基于BP神经网络的雷达式非接触生命参数信号检测方法.方法:采用四层BP神经网络的模式识别算法,利用Matlab软件环境编写算法程序,进行仿真实验与实际信号处理.结果:利用该方法进行非接触检测系统信号的识别,能够在强噪声背景下检测出生命参数信号.结论:该方法适用于随机性较强的微弱信号检测,对雷达式非接触生命参数信号检测可以达到较好的效果.     

基于BP算法的地高辛血药浓度预测神经网络建模研究

目的：建立基于BP神经网络的地高辛血药尝试预测神经网络拟合模型,并在已建立的神经网络模型的基础上,进行地高辛血尝试预测和影响因素的敏感度分析,利用本研究的建模结果,为BP神经网络建模的方法学提供一定的参考依据,并能帮助医务人员做出正确的决策和分析。方法：在SPSS Clementine12.0进行建模和预测,预测结果用SPSS17.0进行ROC分析。结果：BP神经网络的拟合度和预测准确度为85.671%,其中性别、AST、日总剂量、TBIL、单次剂量对患者的治疗结果影响最大。结论：根据患者的一般资料和临床常规资料建立的地高辛血药尝试预测神经网络模型是可行有效的。     

基于BP神经网络模型的临床瓷粉配色方法

目的:探讨基于BP神经网络预测瓷粉配方的配色网络模型的可行性。方法:按照不同质量配比的混合松风Halo瓷粉制作32个瓷片样本,随机分为两组:训练组和测试组。用Matlab软件构建BP神经网络模型,用训练组瓷片训练并优化网络,形成颜色L*a*b*参数与瓷粉配方质量配比之间的非线性映射关系。用测试组试样检验构建的神经网络的精度。结果:测试组预测出的混合瓷粉质量配比与真实质量配比之间的准确率为80%(配比绝对误差±0.05)。按照测试组的预测和真实瓷粉质量配比制作的瓷片之间的平均色差为1.68(远小于临床可容忍阈值2.7)。结论:基于BP神经网络模型的瓷粉配色方法,直接给出了瓷粉配方,缩减了操作程序,减小色差,为当前口腔临床修复技术提供了一种新的比色途径。     

基于BP神经网络的人脸识别系统

人脸识别由于属于非接触性识别,因而具有深远的发展潜力并且已经取得了长足的进步。多年来,人们对人脸识别技术进行了深入的研究,并且己经提出了不少有效算法,本论文以人脸识别的关键步骤为主要线索,系统地研究并实现人脸识别系统。本系统主要由图像预处理、人脸分割、人脸归一化、特征提取、分类器训练等功能模块组成。     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

基于BP神经网络的左右手击键动作的意识任务识别

目的研究基于神经网络的左右手运动的意识任务识别方法,探讨神经网络在脑机接口中的作用。方法在特征提取的基础上,设计3层BP神经网络。选用对数Sigmoid函数,实现输入到输出的非线性映射;采用梯度最速下降算法训练神经网络。结果应用BP神经网络和线性分类器分别对测试样本进行意识任务识别。以脑电信号两个频段的功率谱以及击键前-100￣-50ms和-50￣0ms均值组成特征向量。应用线性分类器,对测试样本的识别正确率为71%,采用本文设计的BP神经网络,识别正确率为84%。结论BP神经网络是意识任务识别的有效方法,在基于脑电信号的脑机接口中有良好的应用前景。     

基于BP神经网络的阿尔茨海默病预测模型研究

目的：基于阿尔茨海默病患者的日常认知自我报告清单,利用BP神经网络模型构建阿尔茨海默病不同病程的预测分类器,并评估预测分类器的性能。方法：纳入ADNI-GO、ADNI-2、ADNI-3等3个计划阶段的参与者日常认知自我报告清单数据。以7：3的比例划分训练集和测试集,以网格搜索方法设置十折交叉验证确定最佳BP神经网络参数,测试集用于评估模型的泛化能力。结果：ADNI-GO和ADNI-2阶段的模型分类准确率达到90%,而ADNI-3阶段的准确率最低,不到80%,且ADNI-3模型的泛化能力低,存在过拟合问题。结论：利用患者当前日常认知自我报告清单可以准确预测分类患者的病程阶段,有利于患者尽快进一步检查或治疗,具有一定的临床价值。     

粉煤气化工业装置煤粉黏附力表征及其流动性评价

气流床粉煤加压气化工艺中,煤粉颗粒粒径小、比表面积大,受颗粒间黏附力影响,煤粉在锁斗下料单元经常出现结拱架桥现象。本文以SE （Sinopec-ECUST）-东方炉气流床粉煤加压气化工艺为工业应用背景,以典型粒径特征的煤粉样品为研究对象,采用连续介质模型与颗粒间作用力分析相结合的方法,建模求解煤粉颗粒间的黏附力。通过对比不同样品的流动参数、颗粒间作用力及其与重力的相互关系,揭示了平均粒径及细颗粒含量对煤粉流动性和下料过程的影响,并在实验室可视化下料平台和工业装置下料单元对上述结果进行了验证。研究结果表明,随着平均粒径降低、细颗粒含量增加,煤粉流动性减弱,下料逐渐从结拱架桥过渡至无拱自由流。本文为改善入炉煤粉流动性、提高煤粉供料系统运行稳定性提供了有效的参考。     

低灰熔点煤的高温气化反应性能

在常压、温度为800～1400℃范围内，以二氧化碳为气化剂，研究了我国神府、后布连、东胜3种煤焦的高温气化反应特性。结果表明：气化反应速率与温度的关系可以分成3个区域，低温区为反应动力学控制区，反应速率符合Arrhenius方程；中温区为内扩散严重影响区，其表观活化能约为反应动力学控制区活化能的一半；而在气化温度高于1150℃的高温区，同一温度下随碳转化率的提高气化速率的差异逐渐加大，活化能下降，反应速率随气化温度的增加反而降低。     

胶囊内窥图像识别系统算法设计及实现

从大量的胶囊内窥图像中人工寻找出病变图片是一件非常费时费力的事情,因此利用计算机进行胶囊内窥病变图像智能识别研究具有重要意义。在对大量胶囊内窥正常图像和肿物图像的分析基础上,本文提出在图像的各个分量上将纹理和颜色相结合提取图像特征向量,分别输入BP(back propagation,后向传播)神经网络进行训练和识别,对不同分量图像的识别结果采用投票原则确定最终识别结果。实验表明该方法可以有效地区分内窥图片中的正常图片和肿物图片,有效减少了医生的判读时间,辅助临床医生快速筛查出病变图片。     

修正初始权值的BP网络在CSTR故障诊断中的应用

将BP算法和使用复合法修正初始权值的BP算法运用到CSTR模型中进行故障诊断。采用复合法对初始权值进行修改，避免了BP算法中初始权值的随机性带来的收敛缓慢甚至瘫痪现象，并结合CSTR模型的故障诊断进行了仿真运算，与BP网络的比较表明了改进算法在运算效率上的优势。     

人工神经网络算法研究及应用

神经网络（NN）是从机理上模拟人脑的信息处理和思维决策过程的一种新兴控制方式，它的出现为一些难以解决的问题提供了一种新思路，然而神经网络目前还面临一些问题，本文在对神经网络进行深入研究的基础上，提出现有算法的一些改进方案，并将其应用于SSL协议及其算法的改进中。     

提高蜂产品质量和降低成本的工艺探讨

分析蜂产品加工技术和设备的现状与不足,提出利用热加工技术和设备在降低加工温度和缩短受热的停留时间方面工艺和加工技术的改进。     

红外光谱-人工神经元网络法测定海藻培养过程中的碳酸盐浓度

用傅里叶变换红外光谱法测定海藻培养液中碳酸盐浓度时，由于pH对碳酸盐特征吸收峰影响严重，本文用人工神经元网络处理红外光谱，用该方法计算得到：对标准样品的预测标准误差为NaHCO3 0．08g／L，pH值为0．12，优于偏最小二乘法的结果。用该方法对实际螺旋藻培养过程中的碳源浓度进行了测定，预测标准误差为0．65g／L。     

化学实验室空调定风量变风量系统的设计

介绍了化学实验室空调通风系统的特点,并结合某化学实验室的设计实例,分析定风量、变风量空调系统的设计原则,并从经济性作了详细分析和比较。     

邓正明主任高挂低切旷置引流术治疗高位复杂性肛瘘的临床研究

目的：观察和评价高挂低切旷置引流术治疗高位复杂性肛瘘的临床疗效。方法方便选取2010年10月＿2014年12月该院肛肠科高位复杂性肛瘘的患者60例,按随机数字表法分为30例对照组和30例治疗组,治疗组采用高挂低切旷置引流术。对照组采用传统高挂低切术治疗。分别记录两组患者术后总的治疗效果、术后第1、3和7d创面疼痛值、术后肛门创面面积大小、术后肛门创面痊愈时间、肛门创面痊愈后瘢痕面积大小及复发情况。结果治疗组总有效率为100％,对照组总有效率为100％,两组比较差异无统计学意义(P>0.05);但治疗组患者手术后第1、3、7天术后肛门疼痛比较(6.05±0.74)、(4.60±0.51)、(1.93±0.39﹚分低于对照组(9.26±0.84)、(7.34±0.64)、(3.57±0.56﹚分,两组比较差异有统计学意义(P<0.05);治疗组的术后肛门创面面积及肛门创面痊愈后瘢痕面积比较(6.09±1.08﹚cm2及(4.56±0.62﹚cm2低于对照组(9.67±1.96)cm2及(7.97±1.24﹚cm2,两组比较差异有统计学意义(P<0·05);治疗组患者伤口愈合时间[(22.93±0.59)d短于对照组(34.47±1.16)d,两组比较差异有统计学意义(P<0.05);两组间在术后肛门括约肌功能及肛瘘复发方面比较差异无统计学意义(P>0.05),治疗组30例均无肛门失禁,对照组1例轻度失禁,两者差异无统计学意义。结论高挂低切旷置引流术能够减少手术创伤,尽可能地保护肛周皮肤,缩短伤口愈合时间,能最大限度保持肛门节制功能,减少术后并发症,减少术后肛门疤痕面积,在临床应用上有独到之处。