检索结果-内蒙古大学图书馆

基于可见-近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究

光学学报 2012年第8期32卷 289-293页

作者：李硕汪善勤张美琴华中农业大学资源与环境学院湖北武汉430070 中国科学院土壤与农业可持续发展国家重点实验室江苏南京210008

建模方法是影响可见-近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470～1000nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR... 详细信息

建模方法是影响可见-近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470～1000nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)3种方法建立土壤全氮(TN)的定量模型。PCR与PLSR两线性模型的决定系数(R2)分别为0.74和0.8,其剩余预测偏差(RPD)分别为2.23和2.22,但两模型仅能用于TN的粗略估计。由PCR提供主成分数,PLSR提供潜变量(LV)数分别作为BPNN的输入所构建的两个非线性模型均明显优于线性模型PCR和PLSR。其中以4个LV作为输入的BPNN-LV模型预测性能最优,R2以及RPD分别达到0.9和3.11。实验结果表明,提取可见-近红外光谱的PLSR LV因子作为BPNN的输入,所建定量模型可用于土壤氮纵向时空分布的快速准确预测。

关键词：光谱学土壤光谱可见近红外主成分回归偏最小二乘回归反向传播神经网络

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Box-Behnken响应面法结合反向传播神经网络优化益心泰复方浓缩液喷雾干燥工艺研究

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中国新药杂志 2021年第18期30卷 1715-1723页

作者：李雅易丽娟柳兰邹苏兰李姿锐郭志华湖南中医药大学

目的:优选益心泰复方浓缩液喷雾干燥工艺参数。方法:采用G1-熵权法计算黄芪甲苷、丹酚酸B与羟基红花黄色素A的含量及出粉率的综合评分,以综合评分为评价指标,通过单因素实验考察糊精用量、药液相对密度、蠕动速度、进风温度与空气体积... 详细信息

目的:优选益心泰复方浓缩液喷雾干燥工艺参数。方法:采用G1-熵权法计算黄芪甲苷、丹酚酸B与羟基红花黄色素A的含量及出粉率的综合评分,以综合评分为评价指标,通过单因素实验考察糊精用量、药液相对密度、蠕动速度、进风温度与空气体积流量对其喷雾干燥工艺的影响,利用Box-Behnken响应面设计和反向传播神经网络优化益心泰复方浓缩液的喷雾干燥工艺参数。结果:喷雾干燥工艺最佳参数为药液相对密度1.12,糊精比例20%,进风温度150℃,空气流量35 m3·h-1,蠕动泵转速15 r·min-1。结论:优选的益心泰复方浓缩液喷雾干燥工艺稳定可行。

关键词：益心泰复方喷雾干燥 Box-Behnken响应面设计反向传播神经网络 G1-熵权法

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基于反向传播神经网络和灰狼优化算法的离心式人工心脏泵叶片参数优化

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生物医学工程学杂志 2024年第6期41卷 1221-1226页

作者：穆璐璐段欢欢肖媛崔国民上海理工大学能源与动力工程学院上海市动力工程多相流动与传热重点实验室上海200093 河南牧业经济学院能源与智能工程学院郑州450000

叶轮作为人工心脏泵的主要部件,高速旋转引起的高剪切应力可能导致溶血。为改善人工心脏泵的溶血性能,获取最优的叶片参数组合,对现有的人工心脏泵叶片进行优化设计。选取叶片数、叶片出口角度及叶片厚度作为设计变量,泵内剪切应力最大... 详细信息

叶轮作为人工心脏泵的主要部件,高速旋转引起的高剪切应力可能导致溶血。为改善人工心脏泵的溶血性能,获取最优的叶片参数组合,对现有的人工心脏泵叶片进行优化设计。选取叶片数、叶片出口角度及叶片厚度作为设计变量,泵内剪切应力最大值为优化目标,通过已有的模拟数据建立反向传播(BP)神经网络预测模型,利用灰狼优化算法对叶片参数进行寻优。结果表明:优化后的叶片参数为叶轮数7个、出口角度25°、叶片厚度1.2 mm,剪切应力最大值377 Pa,相较于原始模型降低了16%。经过模拟分析,优化结果相较于原始模型,叶片外缘、根部和底部等区域的高剪切应力区域明显减少,溶血性能得到显著改善。本文所使用的耦合算法降低了建模仿真的工作量,并且显著提升了优化目标的性能,相较于传统优化算法更具优势,为研究离心式人工心脏泵参数优化问题提供了新思路。

关键词：人工心脏泵叶片参数反向传播神经网络灰狼优化算法溶血性能

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近红外光谱技术结合改良偏最小二乘法和反向传播神经网络预测葵花籽皮营养成分含量

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动物营养学报 2024年第11期36卷 7335-7345页

作者：李欣荣李飞翁秀秀刘保仓邓晓裕王新基史艳丽郭涛王力李钰李开栋李建栋田多湖兰州大学草地农业科技学院兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室农业农村部草牧业创新重点实验室兰州730020 阿克苏泰昆饲料有限责任公司阿克苏842008 民勤县畜牧兽医工作站武威743000 甘肃农业大学动物科学技术学院兰州730070 民勤县农业农村局重兴镇畜牧兽医站武威733399 民勤县同泽农业有限公司武威733399 民勤县职业中等专业学校武威748299

本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(A... 详细信息

本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(Ash)、钾(K)、钙(Ca)、磷(P)、镁(Mg)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)和铜(Cu)含量。通过主成分分析(PCA)剔除异常值后,利用KS算法将剩余样品分为定标集和验证集,利用NIRS技术结合改良偏最小二乘法(MPLS)和反向传播神经网络(BPNN)分别建立葵花籽皮营养成分含量预测模型。结果表明:1)葵花籽皮中水分、NDF、ADF、Ash、Mg、Fe和Mn含量的预测决定系数(RSQ)为0.88~0.99,验证相对分析误差(RPD)为2.82~8.36,利用MPLS和BPNN模型定标结果较好,且预测准确性较好,能够用于实际测量。2)葵花籽皮中K和Zn含量的MPLS模型的PRD分别为2.75和2.44,而BPNN模型的PRD分别为1.76和1.69,K和Zn含量可利用MPLS模型进行实际预测。3)葵花籽皮中CP、Ca和P含量的BPNN模型的RSQ分别为0.9、0.89和0.83,而MPLS模型的RSQ分别为0.75、0.62和0.71,CP、Ca和P含量可通过BPNN模型进行实际预测。4)葵花籽皮中ADL和Cu含量的MPLS和BPNN模型的RSQ为0.30~0.68,RPD为1.03~1.79,预测结果不可用于实际预测。综上所述,利用NIRS技术结合MPLS和BPNN建立的预测模型能够准确预测葵花籽皮中水分、CP、NDF、ADF、Ash、K、Ca、P、Mg、Fe、Mn和Zn含量。

关键词：葵花籽皮近红外光谱技术改良偏最小二乘法反向传播神经网络预测模型

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基于反向传播神经网络估算大气光学湍流廓线

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激光与光电子学进展 2021年第21期58卷 15-24页

作者：毕翠翠青春钱仙妹孙刚刘庆朱文越许满满韩亚娟郭一鸣中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学研究生院科学岛分院安徽合肥230026 先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037

大气光学湍流是与光电工程系统设计、应用密切相关的基本参数。通过仪器实地测量大气光学湍流廓线时会受到人力、物力、财力等多种条件的限制,因此依据常规气象参数估算大气光学湍流强度具有十分重要的意义。提出一种结合遗传算法的反... 详细信息

大气光学湍流是与光电工程系统设计、应用密切相关的基本参数。通过仪器实地测量大气光学湍流廓线时会受到人力、物力、财力等多种条件的限制,因此依据常规气象参数估算大气光学湍流强度具有十分重要的意义。提出一种结合遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络。首先,基于Tatarski大气光学湍流参数化方案,利用HMNSP99外尺度模式估算了大气光学湍流廓线;其次,尝试基于实测数据训练BP神经网络,并结合遗传算法估算大气光学湍流廓线。将两种方法估算的大气光学湍流廓线与实测的廓线进行对比,结果表明:GA-BP神经网络模式估算值与实测值的均方根误差(RMSE)比HMNSP99模式的RMSE小,表明利用GA-BP人工神经网络模式估算大气光学湍流廓线是一种可行的方法。

关键词：大气光学光学湍流廓线 Tatarski模式反向传播神经网络探空测量

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基于主成分分析和反向传播神经网络的肝癌细胞后向散射显微光谱判别

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生物医学工程学杂志 2017年第2期34卷 246-252页

作者：杨静王成谢成颖翁小阜魏勋斌上海理工大学医疗器械与食品学院生物医学光学研究所上海200093 上海交通大学生物医学工程学院Med-X研究院上海200030

为了实现血液中肝癌细胞的自动识别,本文基于主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对三种细胞(小鼠的白细胞、红细胞和人体肝癌细胞Hep G2)进行了识别研究。利用光纤共聚焦后向散射(FCBS)光谱仪获取光谱数据后进行PCA,选取前两个... 详细信息

为了实现血液中肝癌细胞的自动识别,本文基于主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对三种细胞(小鼠的白细胞、红细胞和人体肝癌细胞Hep G2)进行了识别研究。利用光纤共聚焦后向散射(FCBS)光谱仪获取光谱数据后进行PCA,选取前两个主成分作为光谱的特征,建立一个具有2个输入层节点、11个隐层节点、3个输出节点的神经网络模式识别模型。选取195例对象数据训练该模型,随机抽取150组数据作为训练集,45组数据作为测试集,验证模型给出的细胞是否识别准确。结果显示三种细胞的整体识别准确率在90%以上,平均相对偏差只有4.36%。实验结果预示采用PCA+BP算法能够从红细胞和白细胞中自动识别肝癌细胞,这将为研究肝癌的转移与肝癌的生物代谢特性提供有利的工具。

关键词：显微光谱肝癌细胞主成分分析法反向传播神经网络细胞识别

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基于反向传播神经网络算法建立识别定量测量程序随机误差的方法及性能评价

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中华检验医学杂志 2022年第5期45卷 543-548页

作者：梁玉芳郑华荣王哲冯祥韩泽文宋彪程华丽王清涛周睿首都医科大学附属北京朝阳医院检验科北京100020 中国计量科学研究院北京100029 内蒙古卫数数据科技有限公司呼和浩特010000 航空总医院检验科北京100012

目的利用反向传播神经网络(BPNN)算法,建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息,共计219000... 详细信息

目的利用反向传播神经网络(BPNN)算法,建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息,共计219000条,作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据,每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果BPNN步长设置为10,全部偏差下假阳性率均在0.1%以内;MovSD的最佳步长为150,拦截限为10%,全部偏差下假阳性率为0.38%,比BPNN高0.28%。MovSD在0.5与1误差因子下全部未检出,误差因子>1之后,可检出,但MNPed偏高;而BPNN在全部偏差下MNPed均低于MovSD,两者相差最高达91.67倍。计量学溯源过程生成460000条参考数据,采用参考数据评定BPNN模型的不确定度仅为0.078%。结论成功建立了基于BPNN算法识别检测过程随机误差的实时质控方法,模型准确度高,临床效能显著优于MovSD方法。

关键词：人工智能反向传播神经网络随机误差实时质控患者数据

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基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究

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中国生物医学工程学报 2018年第6期37卷 714-719页

作者：常盼春杨济民杨娟游涛山东师范大学物理与电子科学学院济南250014 江苏大学附属医院放射肿瘤科江苏镇江212000

在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化... 详细信息

在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化反向传播神经网络(BP-NN)已经被广泛应用于呼吸的预测,然而BP-NN容易陷入局部最优值。提出一种应用粒子群算法(PSO)优化BP-NN的方法减少陷入局部最优值的机率,提高呼吸运动预测的精度。首先,应用PSO算法寻找神经网络的最佳初始权值与阈值;然后,应用最优的初始权值与阈值建立神经网络(PSO-NN);最后,利用建立的PSO-NN网络进行呼吸预测。结果表明,11组肺癌病人呼吸运动预测实验对比结果表明,此算法(PSO-NN)相比单纯应用BP-NN算法的平均绝对误差由0.24减少到0.18(25%),互相关系数由0.82提高到0.86。所提出的算法可以有效地减少BP-NN陷入局部最优值的机率,提高预测的精度。

关键词：呼吸预测粒子群算法反向传播神经网络放射治疗

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基于改进遗传算法的反向传播神经网络拟合LED光谱模型

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激光与光电子学进展 2017年第7期54卷 288-296页

作者：高航薛凌云杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院浙江杭州310018

发光二极管(LED)太阳光模拟器的设计需要对LED光谱建立精度高且稳定性好的数学模型。针对LED光谱数学模型非线性的特点,提出利用一种经改进遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络对LED光谱模型进行辨识。通过改进GA的算子,提高算法收... 详细信息

发光二极管(LED)太阳光模拟器的设计需要对LED光谱建立精度高且稳定性好的数学模型。针对LED光谱数学模型非线性的特点,提出利用一种经改进遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络对LED光谱模型进行辨识。通过改进GA的算子,提高算法收敛效果和辨识精度,利用改进GA对BP神经网络初始和权值阈值进行优化,用于建立可靠的LED光谱模型。选取不同驱动电流条件下的白色、红色LED光谱进行实验验证,实验结果表明该算法拟合的LED光谱模型与实际测量光谱分布非常接近,相比其他模型精度更高,普适性更好。

关键词：光学器件光谱模型反向传播神经网络发光二极管遗传算法曲线拟合

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基于反向传播神经网络构建煤工尘肺的患病风险预测模型——一项以医院为基础的病例对照研究

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中华疾病控制杂志 2024年第8期28卷 961-968页

作者：杨雨橦田清华安琪郝建光王剑茹武姣李怡淳李杨王庆尧李宇星雷立健罗铭忠山西医科大学公共卫生学院流行病学教研室太原030001 煤炭环境致病与防治教育部重点实验室太原030001 山西省第二人民医院职业病中毒科太原030012 山西省第二人民医院医教科太原030012 国家卫生健康委员会尘肺病重点实验室太原030001 山西省第二人民医院院长办公室太原030012

目的旨在构建高性能煤工尘肺(coal workers′pneumoconiosis, CWP)风险预测模型,促进CWP的早期预防。方法基于医院的病例对照研究,收集2017―2022年山西省某职业病医院的CWP患者和同期矿工非CWP患者病例资料,建立CWP数据库,采用随机... 详细信息

目的旨在构建高性能煤工尘肺(coal workers′pneumoconiosis, CWP)风险预测模型,促进CWP的早期预防。方法基于医院的病例对照研究,收集2017―2022年山西省某职业病医院的CWP患者和同期矿工非CWP患者病例资料,建立CWP数据库,采用随机森林筛选特征变量,基于反向传播(back propagation, BP)神经网络和logistic回归分析模型分别构建CWP预测模型,并利用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评价2个模型的CWP预测能力。结果 BP神经网络模型灵敏度为88.6%,特异度为87.6%,准确率为87.12%;变量正态化重要性结果显示,影响煤矿工人发生CWP最重要的因素有1秒通气率(forceful expiratory volume in 1 second/forceful vital capacity, FEV1/FVC)、工龄、工种。Logistic回归分析模型结果显示灵敏度80.7%,特异度84.1%,准确率82.7%。BP神经网络模型ROC曲线下面积(area under the curve, AUC)(AUC=0.918, 95%CI:0.903~0.964)高于logistic回归分析模型(AUC=0.802, 95%CI:0.750~0.850),BP神经网络模型的预测性能优于logistic回归分析模型。结论 BP神经网络的预测性能高于logistic回归分析模型,将BP神经网络应用在CWP预测上有更高的准确性。FEV1/FVC、工龄、工种是影响煤矿工人发生CWP的重要因素。

关键词：反向传播神经网络煤工尘肺 Logistic回归分析模型预测模型

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