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基于田口方法与GA-BP神经网络的高速钢轧辊磨削表面粗糙度预测
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作者 高慧敏 任新意 +3 位作者 艾矫健 黄华贵 周鹏飞 胡淇伟 《上海金属》 2025年第3期86-92,共7页
由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移... 由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移速度和进给量等工艺参数对轧辊表面粗糙度的影响,获得了最优磨削工艺参数。利用遗传算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化,并利用实际生产数据构建了基于GA-BP神经网络的预测高速钢轧辊磨削表面粗糙度模型。与实测结果的对比表明,该模型具有良好的适用性和预测精度,可为高速钢轧辊表面粗糙度的精准控制提供参考。 展开更多
关键词 热轧 磨削 田口方法 ga-bp神经网络 表面粗糙度
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改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
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作者 贺道坤 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期135-140,共6页
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向... 为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。 展开更多
关键词 交通信号调度 十字路口 Deep Q networks 深度强化学习 智能交通
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基于特征工程和GA-BP神经网络的气体超声流量计使用中检验方法的研究 被引量:1
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作者 金宇强 李春辉 +1 位作者 黄震威 谢代梁 《计量学报》 北大核心 2025年第6期884-890,共7页
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部... 气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部分检定流量点模型表现欠佳的问题,提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键,通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选,在保持关键特征参数和模型性能的基础上,减少冗余特征,将初始的17个特征降至9个;同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明,经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升,最高预测准确度提升达33%。 展开更多
关键词 流量计量 超声流量计 使用中检验 机器学习 特征工程 ga-bp神经网络
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响应面法与GA-BP神经网络联合优化细菌降解石油烃参数研究 被引量:1
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作者 鲁钧豪 孙先锋 +2 位作者 王致桦 宋柯 吴蔓莉 《现代化工》 北大核心 2025年第4期102-109,共8页
采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),... 采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),经GA-BP神经网络优化后的最优降解条件为:温度为35.10℃、pH为7.96、菌液接种量为5.17%、初始原油质量分数为1.02%,该条件下石油烃降解率的试验值可达(63.15±0.73)%,而GA-BP神经网络的预测值为63.4926%,预测值与试验值之间相对误差仅0.54%,模型整体拟合度较高(R=0.976 06),说明应用GA-BP神经网络优化石油烃降解条件合理可行。 展开更多
关键词 石油烃降解 响应面法 条件优化 ga-bp神经网络
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Research on a TOPSIS energy efficiency evaluation system for crude oil gathering and transportation systems based on a GA-BP neural network 被引量:1
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作者 Xue-Qiang Zhang Qing-Lin Cheng +2 位作者 Wei Sun Yi Zhao Zhi-Min Li 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期621-640,共20页
As the main link of ground engineering,crude oil gathering and transportation systems require huge energy consumption and complex structures.It is necessary to establish an energy efficiency evaluation system for crud... As the main link of ground engineering,crude oil gathering and transportation systems require huge energy consumption and complex structures.It is necessary to establish an energy efficiency evaluation system for crude oil gathering and transportation systems and identify the energy efficiency gaps.In this paper,the energy efficiency evaluation system of the crude oil gathering and transportation system in an oilfield in western China is established.Combined with the big data analysis method,the GA-BP neural network is used to establish the energy efficiency index prediction model for crude oil gathering and transportation systems.The comprehensive energy consumption,gas consumption,power consumption,energy utilization rate,heat utilization rate,and power utilization rate of crude oil gathering and transportation systems are predicted.Considering the efficiency and unit consumption index of the crude oil gathering and transportation system,the energy efficiency evaluation system of the crude oil gathering and transportation system is established based on a game theory combined weighting method and TOPSIS evaluation method,and the subjective weight is determined by the triangular fuzzy analytic hierarchy process.The entropy weight method determines the objective weight,and the combined weight of game theory combines subjectivity with objectivity to comprehensively evaluate the comprehensive energy efficiency of crude oil gathering and transportation systems and their subsystems.Finally,the weak links in energy utilization are identified,and energy conservation and consumption reduction are improved.The above research provides technical support for the green,efficient and intelligent development of crude oil gathering and transportation systems. 展开更多
关键词 Crude oil gathering and transportation system ga-bp neural network Energy efficiency evaluation TOPSIS evaluation method Energy saving and consumption reduction
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基于AHP-熵权法的正交试验和GA-BP神经网络优选关节止痛汤提取工艺 被引量:1
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作者 白淑贤 王单单 +3 位作者 吴作敏 于晓涛 金少举 王瑞 《中国现代中药》 2025年第2期310-317,共8页
目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过... 目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过正交试验和遗传算法(GA)-反向传播(BP)神经网络法优选关节止痛汤的提取工艺参数,并对2种方法所得工艺参数进行验证比较。结果:正交试验所得最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次,综合评分为90.21(RSD为1.38%);GA-BP神经网络优化得到的最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间1.5 h、提取4次,综合评分为99.26(RSD为0.09%),结合实际生产需求,最终确定关节止痛汤的最佳提取工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次。结论:采用正交试验结合GA-BP神经网络所优选的提取工艺参数稳定、可靠,可为后续研发提供参考。 展开更多
关键词 关节止痛汤 层次分析法-熵权法 正交试验 遗传算法-反向传播神经网络
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基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOH的估算方法研究 被引量:1
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作者 陈小兵 赵宝平 《汽车电器》 2025年第4期99-103,共5页
锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于G... 锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于GA-BP神经网络搭建电池SOH估计模型,借助遗传算法(GA)对误差逆传播(BP)神经网络予以优化,成功克服了BP神经网络收敛速度缓慢、全局搜索能力不足以及易陷入局部最小值等缺点。最终,利用NASA电池老化数据对该算法进行验证,结果表明,此算法能够契合动力电池SOH估算的实际需求。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 锂离子电池 SOH 估算方法 研究
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
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作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 ga-bp神经网络
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基于GA-BP模型与NSGA-Ⅱ的曲面约束角形喷嘴参数优化设计
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作者 代翔宇 李森 +2 位作者 徐艳 闫月娟 张井龙 《化工自动化及仪表》 2025年第4期562-570,共9页
为使空化水射流空化性能满足曲面约束下清洗的需求,提高清洗效率,对角形喷嘴结构和工作参数进行优化。建立以入口压力、收缩段角度、圆柱段直径、扩散段角度为输入,以靶面速度、气相体积分数和剪切力为输出的GA-BP神经网络模型;通过NSGA... 为使空化水射流空化性能满足曲面约束下清洗的需求,提高清洗效率,对角形喷嘴结构和工作参数进行优化。建立以入口压力、收缩段角度、圆柱段直径、扩散段角度为输入,以靶面速度、气相体积分数和剪切力为输出的GA-BP神经网络模型;通过NSGA-Ⅱ算法对角形喷嘴工作和结构参数进行优化,得到Pareto解集,对Pareto解集进行熵权TOPSIS决策分析,得到综合优化后的结构和工作参数组合。优化结果表明:当入口压力p=15 MPa、收缩段角度α=12.4°、圆柱段直径d=1.69 mm、扩散段角度β=66°时,角形喷嘴产生的空化射流作用在靶面上的速度为148.2 m/s、气相体积分数为98.3%、剪切力为98.4 kPa,有效提升了曲面约束条件下的清洗效率。可为喷嘴参数设计和空化射流的应用提供理论参考。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 NSGA-Ⅱ算法 角形喷嘴 空化射流 曲面约束 小靶距
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GA-BP神经网络在精准刻画场地地下水污染物扩散范围的应用研究
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作者 季佳运 肖霄 +2 位作者 杨品璐 刘洋 周亚红 《岩矿测试》 北大核心 2025年第3期406-419,共14页
自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范... 自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范围刻画不准确的问题。本文通过ArcGIS空间插值图展示某化工园区地下水溶质的空间分布,发现Mn^(2+)离子分布与其形成机制规律相差较大,且尝试使用GIS多种插值方法(如克里金法、反距离权重法、样条函数等插值方法)效果均不理想,其扩散方向与研究区地下水流向及形成机理不符,可能是由于其监测点位分布不均。因此以重金属Mn^(2+)为例,使用GA-BP神经网络与标准BP神经网络对园区各点位Mn^(2+)浓度进行回归预测,建立其浓度与空间分布的神经网络模型,选取拟合程度较好的神经网络模型对监测点位缺失区域进行浓度预测,并结合空间插值圈定化工园区中心Mn^(2+)的扩散范围,同时用Mn^(2+)的产生机制对扩散范围进行验证。结果表明:GA-BP神经网络的Mn^(2+)浓度预测效果最好,使用其补充监测点缺失位置的Mn^(2+)浓度并重新绘制Mn^(2+)浓度分布图,新Mn^(2+)分布图显示化工园区中心Mn^(2+)扩散范围为1.70×10^(6)m^(2),超出化工园区面积为2.13×10^(5)m^(2)。与优化前的扩散范围相比,校正后的扩散范围符合Mn^(2+)产生和运移规律。GA-BP神经网络对场地地下水污染物扩散范围的精确圈定有较好的辅助效果,可为环境污染评估提供更加科学有效的方法支持。 展开更多
关键词 地下水 化工园区 ga-bp神经网络 扩散范围
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基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化
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作者 杨洪浪 代钰霖 +1 位作者 龙红 刘达玉 《中国调味品》 北大核心 2025年第6期95-104,共10页
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到... 为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。 展开更多
关键词 卤猪大肠 剪切力 色差 感官评价 响应面 ga-bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的TA1晶粒度及分布激光超声检测研究
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作者 夏振鑫 殷安民 +6 位作者 刘高峰 何烨卿 马凯博 徐达 姜家政 卢代军 陈候 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期108-116,共9页
采用激光超声检测技术对经过热处理之后的16块TA1工业纯钛样品进行检测,获取激光超声信号。采用互补集合经验拟态分解(CEEMD)、变分拟态分解(VMD)、集合经验拟态分解(EEMD)三种降噪方式对信号进行降噪处理,提取频率下的超声衰减系数。... 采用激光超声检测技术对经过热处理之后的16块TA1工业纯钛样品进行检测,获取激光超声信号。采用互补集合经验拟态分解(CEEMD)、变分拟态分解(VMD)、集合经验拟态分解(EEMD)三种降噪方式对信号进行降噪处理,提取频率下的超声衰减系数。基于瑞利散射公式,利用10 MHz下衰减系数建立了晶粒度检测的模型,检测精度小于92.5%。将不同频率下的衰减系数作为输入,晶粒度作为输出,建立基于遗传算法优化的GA-BP神经网络晶粒度检测模型,模型检测精度大于97%。再将不同频率下的衰减系数作为输入,期望值μ和标准值σ作为输出,建立基于遗传算法优化的GA-BP神经网络晶粒尺寸分布检测模型,检测期望值μ和标准差σ的检测精度大于92.5%。 展开更多
关键词 激光超声 ga-bp神经网络 TA1工业纯钛 晶粒度 晶粒尺寸分布
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
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作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 ga-bp神经网络 热误差建模
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LATITUDES Network:提升证据合成稳健性的效度(偏倚风险)评价工具库
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作者 廖明雨 熊益权 +7 位作者 赵芃 郭金 陈靖文 刘春容 贾玉龙 任燕 孙鑫 谭婧 《中国循证医学杂志》 北大核心 2025年第5期614-620,共7页
证据合成是对现有研究证据进行系统收集、分析和整合的过程,其结果依赖于纳入原始研究的质量,而效度评价(validity assessment,又称偏倚风险评价)则是评估这些原始研究质量的重要手段。现有效度评价工具种类繁多,但部分工具缺乏严格的... 证据合成是对现有研究证据进行系统收集、分析和整合的过程,其结果依赖于纳入原始研究的质量,而效度评价(validity assessment,又称偏倚风险评价)则是评估这些原始研究质量的重要手段。现有效度评价工具种类繁多,但部分工具缺乏严格的开发过程和评估,证据合成过程中应用不恰当的效度评价工具开展文献质量评价,可能会影响研究结论的准确性,误导临床实践。为解决这一困境,2023年9月英国Bristol大学学者牵头成立了效度评价工具一站式资源站LATITUDES Network。该网站致力于收集、整理和推广研究效度评价工具,以促进原始研究效度评价的准确性,提升证据合成的稳健性和可靠性。本文对LATITUDES Network成立背景、收录的效度评价工具,以及评价工具使用的培训资源等内容进行了详细介绍,以期为国内学者更多地了解LATITUDES Network,更好地运用恰当的效度评价工具开展文献质量评价,以及为开发效度评价工具等提供参考。 展开更多
关键词 效度评价 偏倚风险 证据合成 LATITUDES network
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基于GA-BP的最优前置角滑模控制算法
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作者 宋炣 杜昌平 郑耀 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页
对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计... 对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计具体任务模型下的最优前置角。然后根据剩余时间的估计值设计分段滑模趋近律,得到分段改进滑模控制算法,以期提高制导控制过程的鲁棒性。进而构成完整的基于GA-BP最优前置角的分段改进滑模控制算法。最后对算法进行了仿真分析,结果表明:相较固定前置角的滑模控制算法,本算法平均可以减少约5%的任务时间和12%左右的总体过载,最高可以减少30%的任务时间,具有更高的优越性。 展开更多
关键词 制导 前置角 滑模控制 ga-bp 数据预测
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Application of virtual reality technology improves the functionality of brain networks in individuals experiencing pain 被引量:3
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作者 Takahiko Nagamine 《World Journal of Clinical Cases》 SCIE 2025年第3期66-68,共3页
Medical procedures are inherently invasive and carry the risk of inducing pain to the mind and body.Recently,efforts have been made to alleviate the discomfort associated with invasive medical procedures through the u... Medical procedures are inherently invasive and carry the risk of inducing pain to the mind and body.Recently,efforts have been made to alleviate the discomfort associated with invasive medical procedures through the use of virtual reality(VR)technology.VR has been demonstrated to be an effective treatment for pain associated with medical procedures,as well as for chronic pain conditions for which no effective treatment has been established.The precise mechanism by which the diversion from reality facilitated by VR contributes to the diminution of pain and anxiety has yet to be elucidated.However,the provision of positive images through VR-based visual stimulation may enhance the functionality of brain networks.The salience network is diminished,while the default mode network is enhanced.Additionally,the medial prefrontal cortex may establish a stronger connection with the default mode network,which could result in a reduction of pain and anxiety.Further research into the potential of VR technology to alleviate pain could lead to a reduction in the number of individuals who overdose on painkillers and contribute to positive change in the medical field. 展开更多
关键词 Virtual reality PAIN ANXIETY Salience network Default mode network
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基于GA-BP神经网络对生物医药企业价值评估
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作者 李钰荷 李明 李骅 《商业观察》 2025年第20期16-20,共5页
文章针对生物医药企业价值评估难题,提出GA-BP神经网络模型。该行业研发周期长、投入高、风险大,评估复杂。文章选取461家2023年A股生物医药公司,构建含14项指标的BP模型,并用遗传算法优化。结果显示,GA-BP模型预测市值误差仅3.7%,远低... 文章针对生物医药企业价值评估难题,提出GA-BP神经网络模型。该行业研发周期长、投入高、风险大,评估复杂。文章选取461家2023年A股生物医药公司,构建含14项指标的BP模型,并用遗传算法优化。结果显示,GA-BP模型预测市值误差仅3.7%,远低于BP模型。对比实验中,GA-BP平均误差率0.012%,远低于BP模型的-0.386%。文章为生物医药企业评估提供高效方法,助投资者明智决策,降低风险,提升效率。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 企业价值 遗传算法
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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证 被引量:1
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作者 林煌旭 孔选 +3 位作者 陆将男 周华江 朱国常 朱浩伟 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺... 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。 展开更多
关键词 汽车前端框架 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 GA遗传算法 BP神经网络模型
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基于GA-BP神经网络的造纸输送机CST故障诊断模型研究 被引量:1
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作者 闫旭 徐森生 《造纸科学与技术》 2025年第6期82-88,共7页
为提升造纸生产中皮带输送机可控启动传动装置(CST)的故障识别效率,构建融合多源监测与智能优化的遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BP)诊断模型。通过布设振动与油液传感器采集运行数据,采用北方苍鹰算法优化变分模态分解(VMD)参数,提... 为提升造纸生产中皮带输送机可控启动传动装置(CST)的故障识别效率,构建融合多源监测与智能优化的遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BP)诊断模型。通过布设振动与油液传感器采集运行数据,采用北方苍鹰算法优化变分模态分解(VMD)参数,提取振动信号特征;结合油液粘度、清洁度和含水率等指标构建多源特征集,并通过主成分分析法(PCA)实现降维融合。在构建BP神经网络基础上,引入遗传算法优化权值与阈值。仿真结果表明,模型平均分类准确率达96.25%。在实际部署中,系统预警准确率达94.52%,响应时间小于0.4秒,具备良好的实时性与稳定性。研究验证了该模型在CST装置智能运维中的应用价值,具有良好的行业推广前景。 展开更多
关键词 CST传动装置 故障诊断 ga-bp神经网络 造纸输送机
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基于GA-BP神经网络的退役动力锂电池健康状态快速分选模型研究 被引量:1
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作者 原佳林 刘得星 《科技创新与应用》 2025年第3期29-32,共4页
针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建G... 针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建GA-BP神经网络模型,预测准确率提高到97.72%,模型平均绝对百分比误差MAPE降低到2.28%,均优于标准BP神经网络。结果表明,采用GA遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值可以改善模型精度,提高该模型的预测准确率。 展开更多
关键词 退役动力锂电池 梯次利用 ga-bp神经网络 遗传算法 锂电池SOH
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