检索结果-内蒙古大学图书馆

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

质谱学报 2024年第6期45卷 897-906,I0006页

作者：王曦烨韩晓静姜明洋白梅荣许良内蒙古民族大学化学与材料学院天然产物化学与功能分子合成自治区重点实验室内蒙古通辽028000 内蒙古民族大学蒙医药学院蒙医药研发工程教育部重点实验室内蒙古通辽028000 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000

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/k... 详细信息

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。

关键词：红花慢性酒精性肝损伤代谢组学超高效液相色谱-质谱(UHPLC-MS) bp神经网络算法

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bp神经网络算法用于专业机械快速设计

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机械设计与制造 2019年第7期 34-38页

作者：赵健陶元芳王爱红许增杰太原科技大学机械工程学院

现阶段对起重机金属结构的优化设计,都是利用智能算法通过筛选最优目标值的方式来获得结果。为开发专业机械CAD软件探索新思路,并探寻一种快速获得非标产品参数的可行方法,引入bp神经网络算法,采用映射的方式来获得设计方案。把入粒子... 详细信息

现阶段对起重机金属结构的优化设计,都是利用智能算法通过筛选最优目标值的方式来获得结果。为开发专业机械CAD软件探索新思路,并探寻一种快速获得非标产品参数的可行方法,引入bp神经网络算法,采用映射的方式来获得设计方案。把入粒子群结合惩罚函数算法,作为金属结构设计问题的方案发生器,产生大量针对不同设计要求的设计方案数据样本。再利用所得的数据样本训练bp神经网络,得到相应的权值和阈值。利用训练好的神经网络强大的非线性映射能力实现快速设计的功能。基于VisualC++6.0进行了软件开发及算法功能实现。

关键词：映射粒子群结合惩罚函数算法 bp神经网络算法快速设计

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基于bp神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究

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汽车工程 2021年第9期43卷 1350-1359,1366页

作者：郭祥靖孙攀邓杰刘勇刘壮刘双平东风商用车技术中心武汉430056

我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于bp神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层... 详细信息

我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于bp神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层控制器,基于不同驾驶员在不同紧急制动场景下碰撞时间的数据,利用bp神经网络算法得到预测模型,从而计算出触发AEB系统的预警时间阈值和紧急制动时间阈值;再以前车与本车的相对距离、相对速度和前车的减速度为输入,通过模糊控制规则得到本车期望的减速度;接着,设计了下层控制器,采用期望减速度前馈控制和减速度偏差PID反馈控制相结合的方式,得到各车轮所需的轮缸制动压力;并基于滑移率滑模控制防止车轮抱死,提高紧急制动时的安全性、舒适性和横摆稳定性。最后,在TruckSim中建立CCRb、CCRm、CCRs 3种测试场景,对控制策略进行了验证。结果表明,本文所提出的控制策略能有效避免碰撞的发生,为半挂汽车列车AEB系统的设计和研究提供了理论依据。

关键词：半挂汽车列车自动紧急制动控制系统 bp神经网络算法模糊控制 PID控制滑模控制

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bp神经网络算法在可转债定价问题中的应用研究

BP神经网络算法在可转债定价问题中的应用研究

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作者：石清玉上海财经大学

学位级别：硕士

可转换债券简称可转债或转债是一种介于债券和股票之间的可转换融资工具。可转债是近些年来发展较为迅速的混合金融工具之一，以其兼具了保本和风险收益两重优势而深受投资者喜欢，可转债市场发行量和交易量也逐年递增。然而，国内关于... 详细信息

可转换债券简称可转债或转债是一种介于债券和股票之间的可转换融资工具。可转债是近些年来发展较为迅速的混合金融工具之一，以其兼具了保本和风险收益两重优势而深受投资者喜欢，可转债市场发行量和交易量也逐年递增。然而，国内关于可转债定价的研究尚不成熟，虽然近些年来一些学者借鉴国外学者的研究内容对中国可转债市场进行了一定实证研究，但是对其定价模型仍旧沿用传统可转债定价方法。\n 在传统可转债定价方法中，一般采用Tsiveriotis的模型作为定价的主要模型，模型将可转债的价值分为两个部分，即纯债价值和期权价值。其纯债价值通过未来各期现金流贴现而来，针对期权部分不同学者采用不同定价方法进行定价，并对其他附加条款做了实证分析。\n 基于上述学者的研究，可转债定价仍然存在许多值得进一步研究的问题。其中，可转债整体定价仍然存在不足。虽然传统定价方法在近似模拟整体价格，但由于其割裂了不同部分的关系导致其部分价值之和并不等同于整体价值，由此产生定价偏差。此外，bp神经网络是第二代神经网络的主要算法之一，在曲线拟合方面存在很大优势。近些年来，bp神经网络在工学和计算机等领域展现了其在拟合和预测方面的巨大优势。同时由于其算法的日益完善，软件包和工具箱的普及，致使其在应用中更加普及和简便。本文基于以上原因，选择使用bp神经网络算法对可转债进行整体定价。\n 本文选择五个模型对可转债价格进行分析，首先沿用了传统可转债定价模型中欧式期权定价部分，使用B-S定价模型对可转债中看涨期权部分进行定价，并通过债券现金流进行贴现计算出其纯债价值，与期权价值相加后得到可转债价格。其次，考虑到可转债价格是时间序列，选择了传统时间序列模型中Arima-garch模型对可转债的历史数据进行拟合，并得到可转债价格曲线。第三，本文研究了直接使用bp神经网络算法建模，通过对训练样本的可转债价格及其正股价格、正股波动率等因子进行拟合训练，得到学习路径，并通过实证样本输入因子的代入得到实证样本可转债的价格;基于此，得到对整体可转债价格的预测分析。而后，基于B-S和Arima-garch模型所做拟合分析，针对其在残差部分的拟合效果不佳的问题进行进一步分析研究，通过bp神经网络算法对这部分残差进行拟合分析，引入同一发行时期的相关可转债价格作为拟合因子，从而得到BS-bp模型和Arima-bp模型。\n 在实证数据选择方面，本文选取2011-2016年上市的6支转债恒丰转债、南山转债、重工转债、深机转债、中海转债和国电转债作为训练样本，同仁转债和海直转债作为实证样本。在使用布莱克-斯科尔斯模型进行期权定价时，选择上海银行业同业拆放利率作为无风险利率，根据计算时点前90个交易日的收盘价波动率作为模型中标的资产的价格波动率，并将可转债的转股价格近似理解为看涨期权的交割价格带入模型计算。在进行bp神经网络训练时，选择3个隐含层，各个隐含层分别有6个、5个和1个神经元，激活函数使用S型激活函数，学习速率为0.03，共进行50000次训练。\n 通过实证分析得出的结果来看，B-S模型和Arima-garch模型都在一定程度上拟合了曲线的走势，但是存在低估价格的现象，特别是在一些波动较大的部分，两个模型都不能很好的拟合，造成残差值过大。其次，单独使用bp神经网络算法所得模型曲线也在很大程度上拟合了可转债价格走势，但是由于缺乏一定经济学理论支撑，其拟合效果并不具有很好的解释意义。第三，在影响因子的选择方面，本文不仅选择了传统模型中的正股股价作为主要影响因子，同时也引入了同一发行时期的其他可转债的历史数据作为影响因子纳入模型，通过不同转债之间的关联效应达到预测优化的目的。在方法上，本文使用bp神经网络算法对可转债进行整体定价，并针对B-S模型和Arima-garch模型在残差部分不能很好解释的现象，通过bp神经网络在曲线拟合和模型预测方面的优势，解决了可转债定价偏差问题，为可转债整体定价和简化定价策略均提供改进方案，有效提高了可转债定价精确度。

关键词：可转债定价 bp神经网络算法 Black-Scholes模型

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bp神经网络算法在备件供应链系统中的应用

BP神经网络算法在备件供应链系统中的应用

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作者：田慧东北大学

学位级别：硕士

供应链管理是企业在无法预测的、持续的、快速变化的竞争环境中生存、发展并扩大竞争优势的经营管理和生产组织方式，能在企业间的资源共享和信息集成的基础上，通过对各部分资源进行统一的管理和调度，达到企业间资源优化利用。供应链... 详细信息

供应链管理是企业在无法预测的、持续的、快速变化的竞争环境中生存、发展并扩大竞争优势的经营管理和生产组织方式，能在企业间的资源共享和信息集成的基础上，通过对各部分资源进行统一的管理和调度，达到企业间资源优化利用。供应链管理常遇到的一个问题是：目前各式各样的理论和算法很多，但该如何用于企业的供应链管理呢?是否具有可行性呢?\n 本文是围绕企业缺乏整体备件供应链运作规划与设计的问题进行的。针对面向制造业的供应链系统平台，提出了其中备件库存计划上存在的问题：给出足够精度的库存计划的能力是实际生产和服务的重要保障条件，库存计划和实际需求偏差大，会给供应链各环节造成不好的影响。论文详细研究了供应链、数据挖掘技术、神经网络技术等理论知识，就此提出了解决方案-将人工神经网络技术应用在供应链管理系统中，建立人工神经网络模型用于预测各仓库每月各产品线的备件库存计划量。\n 文中最后结合海尔集团的实际情况，设计、建立并实现了bp人工神经网络预测模型，用于预测各工贸仓库的库存计划量，并对预测结果做出了比较和评价。结果表明，对于大数据量的系统，神经网络预测方法比传统预测方法更加准确，并且同样方便用户使用，可以很好的解决库存计划问题，为人工神经网络算法在供应链系统中的可行性作了实例证明。

关键词： bp神经网络算法供应链管理数据挖掘企业间资源共享信息集成

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基于SVR和bp神经网络算法通过IOL Master 700测量数据来预测白内障术后CW弦

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国际眼科杂志 2023年第12期23卷 2081-2086页

作者：李晨苏州大学附属第一医院眼科江苏省苏州市215000

目的:通过IOL Master 700观察白内障手术前后Chang-Warning弦(CW弦)的变化,并利用术前数据和人工智能预测模型预测术后CW弦。方法:研究对象为304例白内障患者,分析其术前及术后的IOL Master 700测量数据,包括散光矢量值、角膜平均曲率... 详细信息

目的:通过IOL Master 700观察白内障手术前后Chang-Warning弦(CW弦)的变化,并利用术前数据和人工智能预测模型预测术后CW弦。方法:研究对象为304例白内障患者,分析其术前及术后的IOL Master 700测量数据,包括散光矢量值、角膜平均曲率、眼轴长度、前房深度、晶状体厚度、角膜中央厚度、白到白距离、浦肯野反射Ⅰ像相对于角膜中心的位置和瞳孔中心的位置、CW弦等。研究建立了基于SVR算法和bp神经网络算法的预测模型,通过术前CW弦及眼部生物参数来预测术后CW弦。结果:相比于白内障手术前,手术后左、右眼CW弦X分量向颞侧有轻微偏移,Y分量变化不大。使用术前CW弦和其他术前眼部生物参数作为输入数据,相比于bp神经网络,SVR模型能够更准确的对术后CW弦的X分量和Y分量做出预测。结论:CW弦可以用各种生物测量仪器、角膜地形图仪器或断层摄像仪器在同轴固定光下直接测量。使用SVR算法能够在白内障手术前较精准的对术后CW弦进行预测。

关键词： alpha角 kappa角 Chang-Waring弦(CW弦) 深度学习白内障 SVR算法 bp神经网络算法 IOL Master 700

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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

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中国粮油学报 2024年第6期39卷 206-214页

作者：陈林林吴松遥王玲张铭李昕彤张海鹏郝熙李伟哈尔滨商业大学食品工程学院哈尔滨150028

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... 详细信息

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%。

关键词：食用油煎炸油紫外光谱掺伪 bp神经网络算法

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基于bp神经网络算法的木门锁孔槽加工机床热误差建模方法

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林业科学 2013年第12期49卷 121-125页

作者：马晓君齐英杰胡万明东北林业大学哈尔滨150040 佳木斯大学佳木斯154007

针对木门锁孔槽数控加工精度要求,从影响木门锁孔槽加工精度误差来源进行分析,热变形误差是影响机床加工精度的重要因素,利用热变形误差补偿来提高数控机床加工精度已成为现代高档数控机床必备的智能模块。采用bp神经网络算法对木门锁... 详细信息

针对木门锁孔槽数控加工精度要求,从影响木门锁孔槽加工精度误差来源进行分析,热变形误差是影响机床加工精度的重要因素,利用热变形误差补偿来提高数控机床加工精度已成为现代高档数控机床必备的智能模块。采用bp神经网络算法对木门锁孔槽数控加工机床进行热误差建模的基本原理和方法研究,优化热误差补偿热关键点。研究表明bp神经网络算法建立的误差模型可获得热误差的最优解,能够满足木门锁孔槽加工机床的热误差补偿。

关键词：锁孔槽数控加工热误差 bp神经网络算法误差模型

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基于改进bp神经网络算法的钻锪工艺参数优化

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工具技术 2024年第2期58卷 110-115页

作者：李岸庞志愿沈阳工业大学机械工程学院

针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进bp神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几... 详细信息

针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进bp神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化bp神经网络,并基于改进的bp神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。

关键词：孔径精度锪窝深度精度工艺参数 bp神经网络算法哈里斯鹰算法

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bp神经网络算法在图像预测物体重量中的应用

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湖南工业职业技术学院学报 2004年第2期4卷 22-24页

作者：聂卫东欧阳松李财莲中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 解放军理工大学通信工程学院研二队江苏南京210007

　本文采用误差反向传播算法(bp)通过图像预测物体重量,先对图像进行特征提取,再用bp算法进行训练,建立了图像识别重量模型。利用水杯图像相关资料建立了数据库,由水杯图像的特征因素作为样本对网络进行训练,并用训练好的网络预测未知... 详细信息

　本文采用误差反向传播算法(bp)通过图像预测物体重量,先对图像进行特征提取,再用bp算法进行训练,建立了图像识别重量模型。利用水杯图像相关资料建立了数据库,由水杯图像的特征因素作为样本对网络进行训练,并用训练好的网络预测未知水杯重量。由实例表明,该方法在预测物体重量中是可行的,误差较小,为物体重量预测提供了一种新思路和新方法。

关键词：水杯训练文采图像相关 bp神经网络算法新思路特征提取图像识别 bp算法误差反向传播算法

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