检索结果-内蒙古大学图书馆

复合材料学报 2025年第4期42卷 2034-2047页

作者：田浩正乔宏霞张云升冯琼王鹏辉谢晓扬兰州理工大学土木工程学院兰州理工大学西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心深圳大学广东省海洋土木工程耐久性重点实验室

对聚合物改性砂浆（PMM）进行力学性能评价是保证安全使用的必要条件。为快速准确地获得具有优异力学性能的PMM，设计了拓扑结构为6-14-2的反向传播的神经网络（BPNN）预测模型，并使用遗传优化算法（GA）进行优化。GA-BPNN模型的输入... 详细信息

对聚合物改性砂浆（PMM）进行力学性能评价是保证安全使用的必要条件。为快速准确地获得具有优异力学性能的PMM，设计了拓扑结构为6-14-2的反向传播的神经网络（BPNN）预测模型，并使用遗传优化算法（GA）进行优化。GA-BPNN模型的输入层为水泥、纤维素醚、可再分散乳胶粉、消泡剂、凝灰岩石粉和粉煤灰的含量，输出层为抗压强度和粘结强度。数据集为520个，其中60%的数据用于建立模型，40%的数据用于验证模型。以实测抗折强度、抗压强度和粘结强度作为PMM的力学性能评价指标，通过相关性矩阵分析和主成分分析确定原材料与PMM力学性能之间的关系，同时对力学性能评价指标进行对比分析。结果表明：在7d和28 d时，可再分散乳胶粉和消泡剂与PMM力学性能发展呈正相关；7 d时，石粉、粉煤灰与抗压、抗折强度呈负相关，纤维素醚与粘结强度呈正相关；28 d时，水泥与抗压、粘结和抗折强度负相关，石粉、粉煤灰呈正相关。GA优化算法可以显著提升BPNN模型的预测精度，GA-BPNN对抗压强度和粘结强度的预测性能评价指标分别为决定系数R2=0.918、平均绝对误差RMAE=17.507、平均绝对百分比误差RMAPE=0.299、均方根误差RRMSE=7.849;R2=0.922、RMAE=17.101、RMAPE=0.282、RRMSE=8.077。因此，GA-BPNN可以为PMM在力学性能方面提供精确的预测并对其配合比设计进行指导，对于工程实践具有重要意义。

关键词：聚合物改性砂浆力学性能反向传播神经网络遗传优化算法配合比优化机制砂

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基于反向传播神经网络的体表力敏分布特征及数学建模研究

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中华中医药杂志 2025年第1期40卷 396-401页

作者：齐诗仪倪友聪杜欣黄紫娟赵翔陈建国林丽莉林栋福建中医药大学针灸学院福州350122 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福建省中医药科学院福建省经络感传重点研究室福州350003

目的:借助反向传播(BP)神经网络技术,对慢性非特异性腰痛(CNLBP)患者体表力敏数据进行补全与预测分析,并结合函数曲面拟合技术对体表力敏值的分布特征进行初步探究,以期为腧穴体表形态学的解读提供新的视角与数据支撑。方法:纳入30例符... 详细信息

目的:借助反向传播(BP)神经网络技术,对慢性非特异性腰痛(CNLBP)患者体表力敏数据进行补全与预测分析,并结合函数曲面拟合技术对体表力敏值的分布特征进行初步探究,以期为腧穴体表形态学的解读提供新的视角与数据支撑。方法:纳入30例符合条件的CNLBP患者,采用FDK20压力测痛仪对腰部相应部位施加恒定压力进行探查,每位受试者共采集50个力敏点,并记录对应100 mm疼痛视觉模拟量表的数值。随后运用Matlab软件提取体表力敏点的位置坐标参数,并对数据进行预处理,构建以L4棘突为原点的空间直角坐标系(X_(pi),Y_(pi),VAS_(pi))。最后构建BP神经网络预测模型,并运用函数曲面拟合技术实现力敏点的三维可视化。结果:(1)BP神经网络预测模型结果显示平均识别率为(64.28±11.43)%;(2)函数曲面拟合三维可视化结果表明,力敏值在体表呈现出波峰与波谷交替的钟形分布模式,且模型坐标具有可追溯性。结论:BP神经网络模型能够初步捕捉并预测CNLBP患者体表力敏点的分布规律;同时,函数曲面拟合技术实现了力敏点的三维形态可视化呈现,为腧穴的科学研究及临床应用提供参考。

关键词：针灸力敏穴位敏化腰痛机器学习反向传播神经网络

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基于实验设计和反向传播神经网络的板式传热元件性能评估

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石油化工设备 2025年第2期54卷 15-20页

作者：王幼石焦育李旭昆马金伟姚立影刘一凡吕庆欢张楠楠中国石油西南油气田物资分公司四川成都610031 中国石油塔里木油田公司新疆库尔勒841000 中国石油青海油田分公司格尔木炼油厂青海格尔木850099 甘肃蓝科石化高新装备股份有限公司甘肃兰州730070

针对新型鼓泡板式传热元件的传热性能参数,采用实验设计的方法通过实验测定不同工况下的总传热系数,通过响应曲面法拟合得到板型、工艺参数和总传热系数的二阶响应曲面模型。同时根据实验结果,采用计算机仿真方法建立总传热系数反向传... 详细信息

针对新型鼓泡板式传热元件的传热性能参数,采用实验设计的方法通过实验测定不同工况下的总传热系数,通过响应曲面法拟合得到板型、工艺参数和总传热系数的二阶响应曲面模型。同时根据实验结果,采用计算机仿真方法建立总传热系数反向传播神经网络预测模型。验证实验结果表明,两种模型的预测值与实验测量值都有良好的一致性,在工业应用中,可为采用该类新型传热元件的板式热交换器提供设计和选型的理论支撑。

关键词：传热元件性能评估实验设计反向传播神经网络

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改进鲸鱼算法构建反向传播神经网络粮食产量预测模型及效果分析

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科学技术与工程 2025年第7期25卷 2748-2759页

作者：赵晶晶陈岩长江大学信息与数学学院荆州434000

为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线... 详细信息

为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。

关键词：粮食产量反向传播神经网络鲸鱼优化算法非线性惯性权重随机扰动策略

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反向传播神经网络在隐框玻璃幕墙脱胶损伤识别中的应用

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硅酸盐学报 2019年第8期47卷 1073-1079页

作者：徐涵杨健王星尔赵宸君孟嫣然潘珠峰上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海200240 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

引入反向传播(BP)神经网络法,首先择取玻璃面板关键部位的25种动力响应参数、动力特性参数以及隐框玻璃幕墙尺寸以归类神经网络数据库。采用非线性弹簧单元模拟结构胶本构行为及其组合局部脱胶状态,采用有限元方法对不同脱胶状态的隐框... 详细信息

引入反向传播(BP)神经网络法,首先择取玻璃面板关键部位的25种动力响应参数、动力特性参数以及隐框玻璃幕墙尺寸以归类神经网络数据库。采用非线性弹簧单元模拟结构胶本构行为及其组合局部脱胶状态,采用有限元方法对不同脱胶状态的隐框玻璃幕墙单元进行了拉压状态下的参数化分析,量化描述了12 545种工况下各脱胶状态,并建立训练数据库。采用反向传播神经网络方法训练检验了数值模拟样本并校验预测精度。结果显示采用本方法可以较好预测隐框玻璃幕墙的组合脱胶状态。

关键词：隐框玻璃幕墙结构胶脱胶损伤识别反向传播神经网络

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反向传播神经网络对多结构翅片管换热器变工况性能预测适应性研究

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上海交通大学学报 2020年第7期54卷 668-673页

作者：李强林曾炜杰田镇谷波上海交通大学制冷及低温工程研究所上海200240 上海海事大学商船学院上海201306

基于多结构翅片管换热器变工况实验数据,研究神经网络模型在水-空气翅片管换热器性能预测方面的可行性.建立2排管、3排管翅片管换热器在制冷、制热工况下的反向传播神经网络模型,优化并确定单隐含层和双隐含层情况下较优的网络结构,模... 详细信息

基于多结构翅片管换热器变工况实验数据,研究神经网络模型在水-空气翅片管换热器性能预测方面的可行性.建立2排管、3排管翅片管换热器在制冷、制热工况下的反向传播神经网络模型,优化并确定单隐含层和双隐含层情况下较优的网络结构,模型预测误差达到1%左右.以指定结构翅片管换热器数据作为测试集,对比单隐含层和双隐含层网络模型在性能预测方面的效果.研究结果表明:对于制冷工况,双隐含层模型不能提高模型精度,反而会因为过拟合导致部分参数的预测精度降低;对于制热工况,双隐含层模型在预测结果精度上有明显的提高.

关键词：翅片管换热器反向传播神经网络变结构网络结构

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反向传播神经网络联合遗传算法对复合材料模量的预测

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上海交通大学学报 2022年第10期56卷 1341-1348页

作者：王卓鑫赵海涛谢月涵任翰韬袁明清张博明陈吉安上海交通大学航空航天学院上海200240 中国商用飞机有限责任公司复合材料中心上海201210 北京航空航天大学材料科学与工程学院北京100191

为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变... 详细信息

为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性.

关键词：机器学习反向传播神经网络遗传算法复合材料模量 Adam算法

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基于反向传播神经网络的海洋工程项目投标风险评价方法

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上海交通大学学报 2023年第S01期57卷 46-53页

作者：夏禹王磊上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240 福氏船级社上海200072

海洋工程行业是一个国际化的行业,其国际化的性质决定了该行业的竞争的激烈性.同时海洋工程项目需要大规模的资金投入,所以在进行该类项目投标时,公司决策人员能否对拟投标项目进行正确的风险评估后做出合理的投标决策,对公司的长期发... 详细信息

海洋工程行业是一个国际化的行业,其国际化的性质决定了该行业的竞争的激烈性.同时海洋工程项目需要大规模的资金投入,所以在进行该类项目投标时,公司决策人员能否对拟投标项目进行正确的风险评估后做出合理的投标决策,对公司的长期发展起到至关重要的作用.通过对海洋工程行业投标项目相关风险因素的分析和识别,使用模糊层次分析法量化定性问题,并通过反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的高容错、高泛化能力,建立相应项目风险评价模型.经过验证,该模型评估结果与实际专家评分结果相一致,具有较高的准确性,从而为海洋工程行业的配套企业在投标决策过程中提供了一个有效且快速的风险分析工具.

关键词：海洋工程投标风险评估反向传播神经网络模糊层次分析

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基于反向传播神经网络的陶瓷损伤参数反演分析

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兵工学报 2018年第1期39卷 146-152页

作者：高玉波张伟李达诚宜晨虹汤铁钢中北大学理学院山西太原030051 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150080 中国工程物理研究院流体物理研究所四川绵阳621900

陶瓷材料冲击加载条件下的损伤累积过程伴随着裂纹扩展、体积膨胀等因素,为准确获取陶瓷损伤参数,以钨合金球弹丸高速撞击陶瓷复合装甲的侵彻深度实验为基础,获得了陶瓷面板破碎情况。根据现有文献[14]数据中陶瓷材料JH-II本构模型的损... 详细信息

陶瓷材料冲击加载条件下的损伤累积过程伴随着裂纹扩展、体积膨胀等因素,为准确获取陶瓷损伤参数,以钨合金球弹丸高速撞击陶瓷复合装甲的侵彻深度实验为基础,获得了陶瓷面板破碎情况。根据现有文献[14]数据中陶瓷材料JH-II本构模型的损伤参数范围,确定了反向传播(BP)神经网络的样本点;采用有限元分析软件AUTODYN对所有样本点的侵彻过程进行数值模拟,结合仿真和实验数据完成了BP神经网络模型的建立和Ti B2-B4C复合材料损伤参数的反演。仿真结果和实验侵彻深度、回收陶瓷面板的损伤比对,充分验证了所建立的BP神经网络模型对陶瓷损伤参数反演的有效性。

关键词：陶瓷损伤反向传播神经网络 JH-II本构模型

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反向传播神经网络的蛋白质质谱高通量分析方法研究(英文)

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计算机与应用化学 2014年第10期31卷 1153-1156页

作者：邹修明孙怀江南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 淮阴师范学院物理与电子电气工程学院江苏淮安223300

肿瘤是一种多基因参与、多步骤发展、内外环境交互作用下形成的复杂疾病,临床研究显示,对恶性肿瘤而言早期诊断的意义远大于现有的任何一种治疗方案,因此,如何提高肿瘤的诊断率,尤其是早期诊断率已被公认为是改善其疗效和预后的关键。... 详细信息

肿瘤是一种多基因参与、多步骤发展、内外环境交互作用下形成的复杂疾病,临床研究显示,对恶性肿瘤而言早期诊断的意义远大于现有的任何一种治疗方案,因此,如何提高肿瘤的诊断率,尤其是早期诊断率已被公认为是改善其疗效和预后的关键。由于蛋白质而并非核酸才是生命活动的具体执行者和体现者,因此,对有关肿瘤的蛋白质质谱数据进行深入研究、挖掘和分析,以期实现肿瘤的早发现,早治疗,在当前显得尤为重要与迫切。因此,本文基于反向传播神经网络对蛋白质质谱数据进行了分析。首先,对蛋白质质谱数据进行了标准化处理,由于蛋白质质谱数据在每个质荷比上的丰度值可能存在较大差异,为防止参与特征提取的各丰度值由于其非均衡性带来的不利影响,因此,在对高维丰度值进行特征提取前,需要对每个丰度值进行标准化处理。又由于质谱数据维数较高,利用主成分分析对数据进行了降维处理,主成分分析属于代数特征分析方法,是模式识别领域中一种经典的特征抽取和降维方法。主成分分析在最小协方差意义下给出了模式样本的最优表示,其优点是消除了模式样本之间的相关性以及实现了模式样本的维数压缩。然后利用反向传播神经网络训练了降维后的数据并进行分类识别。反向传播神经网络的学习规则分为两个阶段:第一阶段(模式顺传播)输入信息从输入层经隐含层逐层计算各单元的输出值,第二阶段(误差逆传播)将输出误差逐层向前算出隐层各单元的误差,并用此误差来修正前层权值。在训练的过程中,即网络的连接权值和闭值被逐步调整,在训练结束之后,网络从输入样本中获得信息并存贮在连接权值和闭值中,根据这些参数和实际样本输入,就可以得到所需要的预测值。本文以卵巢癌质谱数据集为例,通过3个实验来验证本文方法在肿瘤早期发现上的有效性。卵巢癌质谱数据集包含两类,即正常与异常两类。正常类中包含91个样本,每个样本包含两种数据,即质荷比数据以及其对应的丰度值;异常类中包含162个样本,每个样本也包含质荷比数据以及其对应的丰度值两种数据。在实验1中,从正常类的质谱数据中选取10个样本作为训练样本,5个样本作为测试样本;从异常类的质谱数据中也选取10个样本作为训练样本,5个样本作为测试样本,实验结果显示随着投影轴数的增加,本文方法的识别率总趋势也在不断地提高,最终达到了100%的识别率。这是由于不仅质谱数据集的规模较小,而且在反向传播神经网络中,训练样本数较之测试样本数较多,反向传播网络得到了很好的训练。在实验2中,从正常类的质谱数据中选取30个样本作为训练样本,30个样本作为测试样本;从异常类的质谱数据中也选取30个样本作为训练样本,30个样本作为测试样本,实验结果显示在训练样本与测试样本数都是60个的情况下,随着投影轴数的增加,其识别率的变化趋势。尤其在15个投影轴下,其识别率最高,在此之后,识别率会随着投影轴数的增加而有所降低。在实验3中,从正常类与异常类的质谱数据中各选取前一半样本作为训练样本,后一半样本作为测试样本;在整个卵巢癌质谱数据集上的分类实验结果显示了本文方法在在整个卵巢癌质谱数据集下的识别率,可以看出其识别率是比较高的,且算法是稳定的。这也验证了本文方法在蛋白质质谱高通量分析中的有效性,为蛋白质质谱高通量分析提供了新的方法与支撑。

关键词：肿瘤早期诊断反向传播神经网络主成分分析蛋白质质谱分析

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