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体外环境下C-Root BP材料根尖封闭性及抗力强度
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作者 周丽静 王双 +2 位作者 向谨姣 王会超 柴雪姣 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第26期6868-6872,共5页
背景:近年来,生物陶瓷材料因具有良好的生物相容性和封闭性能逐渐成为根尖倒充填的首选材料,其中生物陶瓷材料C-Root BP、iRoot BP Plus均具有良好的生物相容性和封闭性能。目的:对比体外环境下C-Root BP与iRoot BP Plus材料的根尖封闭... 背景:近年来,生物陶瓷材料因具有良好的生物相容性和封闭性能逐渐成为根尖倒充填的首选材料,其中生物陶瓷材料C-Root BP、iRoot BP Plus均具有良好的生物相容性和封闭性能。目的:对比体外环境下C-Root BP与iRoot BP Plus材料的根尖封闭性能及抗力强度。方法:于2022年6月至2024年6月期间,收集石家庄市第二医院口腔科因正畸或牙周病新鲜拔除的单根离体牙56颗,随机分4组处理:iRoot BP Plus组(n=16)、C-Root BP组(n=16)根管预备和消毒后分别采用iRoot BP Plus、C-Root BP材料进行根尖倒充填,阳性对照组(n=16)根管预备和消毒后使用蒸馏水进行根尖倒充填,阴性对照组(n=8)仅行根管预备和消毒(不进行根尖倒充填处理),采用染料渗透法检测根尖封闭性;制作根管细菌渗漏体外模型,评价细菌微渗漏发生情况;采用薄片推出实验检测填充材料与牙本质之间的粘连强度,并在显微镜下观察断裂形式。结果与结论:(1)染料染色7 d后,阳性对照组染料渗透长度大于iRoot BP Plus组、C-Root BP组(P<0.05),iRoot BP Plus组和C-Root BP组染料渗透长度比较差异无显著性意义(P>0.05);(2)经过90 d培养,阳性对照组细菌微渗漏发生率高于iRoot BP Plus组、C-Root BP组(P<0.05),iRoot BPPlus组和C-Root BP组细菌微渗漏发生率比较差异无显著性意义(P>0.05);(3)C-Root BP组填充材料与牙本质之间的粘连强度大于iRootBP Plus组(P<0.05),两组断裂面断裂形式比较差异无显著性意义(P>0.05);(4)结果表明,采用C-Root BP和iRoot BP Plus材料进行根尖倒充填可产生相似的根尖封闭效果,并且断裂形式也基本一致,但C-Root BP材料具有良好的粘连强度。 展开更多
关键词 C-Root bp iRoot bp Plus 根尖倒充填 根尖封闭性 抗力强度 细菌 根管治疗 生物材料
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基于多算法优化BP神经网络的机床主轴振动监控方法
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作者 孙文 郭磊磊 +2 位作者 曾威 席文奎 魏航信 《工具技术》 北大核心 2026年第1期102-109,共8页
针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解... 针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解算三轴振动传感器方法,将三轴振动传感器部署在机床主轴上,完成不同工况下机床主轴振动信号的采集。利用采集到的数据对BP神经网络进行训练和测试,并将统计学方法融入BP神经网络测试函数,提升监控模型的输出精度。结果表明,优化的监控模型训练初始误差降低40%~50%,训练时误差收敛速度高于未优化模型,其中粒子群算法能更好地提高BP神经网络的误差收敛速度。该研究结果为机床主轴振动监控和切削过程优化提供理论参考。 展开更多
关键词 机床主轴 bp神经网络 振动 传感器 监控
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基于WOA-BP-LSTM自编码器的CFRP薄壁C柱轴压响应预测
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作者 牟浩蕾 张贾 +1 位作者 冯振宇 白春玉 《航空学报》 北大核心 2026年第4期112-124,共13页
针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁... 针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁C柱准静态轴压试验验证了有限元模型可靠性,其轴压响应评价指标误差均小于10%,基于该模型构建了包含700组变截面几何参数的力-位移响应数据集。采用LSTM自编码器实现力-位移响应特征降维与重建,随后采用BP神经网络对力-位移响应进行预测,并采用WOA进行神经网络参数优化。结果表明,LSTM自编码器实现了力-位移响应的高精度重建,测试集初始峰值压溃力和能量吸收的重建误差均小于3%,80%样本误差小于1%;优化后预测模型的力-位移响应预测精度显著提升,测试集平均绝对误差(MAE)降低17.55%,均方误差(MSE)降低31.77%,均方根误差(RMSE)降低17.47%,初始峰值压溃力和能量吸收的预测误差均小于8%,80%样本误差小于5%。该智能预测模型实现了变截面CFRP薄壁C柱轴压响应的快速精准预测并降低了计算成本,为其轴压响应研究提供了一种高效的参数-性能映射工具。 展开更多
关键词 CFRP薄壁C柱 轴压响应 LSTM自编码器 鲸鱼优化算法 bp神经网络
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基于BP神经网络的成都砂卵石离散元模型细观参数标定研究
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作者 袁胜洋 练小莲 +3 位作者 周伟星 李城栋 谷耀 刘先峰 《铁道学报》 北大核心 2026年第1期140-150,共11页
砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用... 砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用凸包法生成不规则颗粒,利用三维离散元软件构建考虑砂卵石颗粒形貌特征的数值模型。基于不同细观参数试算得到的25组数据建立神经网络,采用BP神经网络反演方式标定模型参数,分别采用莱文贝格-马夸特方法、贝叶斯正则化方法和量化共轭梯度法对数据进行训练。使用后验差分析法评估3种方法预测的模型数据精度。结果表明:使用贝叶斯正则化方法得出的预测参数精度最高,确定的砂卵石土颗粒法切向刚度比k、摩擦系数f分别为1.633、0.831;基于该细观参数,对不同细粒含量的砂卵石三轴试验进行模拟,模型数据和试验数据误差基本都在±10%以内,表明BP神经网络可用于砂卵石模型颗粒法切向刚度比和摩擦系数标定。 展开更多
关键词 砂卵石 不规则颗粒 三维离散元 bp神经网络 细观参数标定
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基于GA-BP神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测
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作者 谢尊贤 马浩浩 +1 位作者 江松 武潇云 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第3期81-88,共8页
为提高矿山排土场边坡失稳预测的准确性与可靠性,构建一种基于改进遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测模型。利用GA全局优化BP神经网络的权值和阈值,并引入Levenberg-Marquardt(LM)算法以提升网络收敛效... 为提高矿山排土场边坡失稳预测的准确性与可靠性,构建一种基于改进遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测模型。利用GA全局优化BP神经网络的权值和阈值,并引入Levenberg-Marquardt(LM)算法以提升网络收敛效率;选取台阶坡面角、岩土内应力、台阶高度、地表位移、孔隙水压力等10个关键指标作为输入,以边坡安全系数为输出,并通过150组矿山案例数据进行模型训练与验证。结果表明:相较于传统BP模型,GA-BP模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低46.9%、25.4%和5.38%,预测值更贴近安全系数阈值(F_(s)=1.2),预测灵敏度和稳定性显著提升。皮尔森相关性分析进一步显示,地表位移与内部位移(0.98)、孔隙水压力与降雨量(0.75)呈强相关性,验证了输入指标的合理性。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 反向传播(bp)神经网络 露天矿山 排土场 边坡失稳预测 安全系数
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基于BP神经网络-滑动模态控制的多轴实时混合试验研究
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作者 张涛 谭平 +2 位作者 姚洪灿 上官跃坤 周惠蒙 《振动与冲击》 北大核心 2026年第7期56-66,共11页
针对多轴实时混合试验中耦合效应及时滞累积的问题,基于三层三跨钢框架的Benchmark控制问题,提出了反向传播(back propagation,BP)神经网络-滑动模态控制的补偿方法。BP神经网络通过数据归一化、隐含层输出计算及误差反馈调整权值阈值,... 针对多轴实时混合试验中耦合效应及时滞累积的问题,基于三层三跨钢框架的Benchmark控制问题,提出了反向传播(back propagation,BP)神经网络-滑动模态控制的补偿方法。BP神经网络通过数据归一化、隐含层输出计算及误差反馈调整权值阈值,实现非线性时滞的有效预测;而滑模控制器通过构造含积分项的滑模面函数与饱和控制律,可实现作动器的动态解耦并抑制抖振。在软件MATLAB中结合状态空间模型,集成神经网络训练结果与滑模控制模块,实现多轴协同控制及时滞补偿。所提出的方法显著降低了作动器间的耦合效应,增强了复杂工况下多自由度协同鲁棒性,为工程结构动力响应评估提供了新的有效手段。 展开更多
关键词 多轴实时混合试验 反向传播(bp)神经网络 滑动模态控制 时滞补偿方法
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基于BP神经网络构建儿童肺炎支原体混合腺病毒感染的重症肺炎预测模型
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作者 姚国华 刘杰 +3 位作者 张雯 马翠安 魏博涛 高娜 《天津医药》 2026年第4期369-373,共5页
目的基于反向传播法(BP)神经网络构建儿童肺炎支原体(MP)混合腺病毒(ADV)感染的重症肺炎的临床预测模型。方法回顾性分析138例MP混合ADV感染的社区获得性肺炎患儿的临床、实验室及影像学资料,按7∶3将研究对象随机分为训练集(96例)和测... 目的基于反向传播法(BP)神经网络构建儿童肺炎支原体(MP)混合腺病毒(ADV)感染的重症肺炎的临床预测模型。方法回顾性分析138例MP混合ADV感染的社区获得性肺炎患儿的临床、实验室及影像学资料,按7∶3将研究对象随机分为训练集(96例)和测试集(42例),构建BP神经网络预测模型。训练集用沙普利加法解释量化临床特征贡献度,筛选出MP混合ADV的重症肺炎的预测因子。通过测试集的准确率、损失值、混淆矩阵对其进行验证。结果重症组发热持续天数、最高体温、中性粒细胞百分比(N%)、天冬氨酸转氨酶(AST)、乳酸脱氢酶(LDH)、白细胞介素-6(IL-6)、大片炎性实变、住院天数高于非重症组,淋巴细胞百分比(L%)、白蛋白低于非重症组(P<0.05)。基于BP神经网络研究的结果显示发热持续天数、AST、N%、最高体温、大片炎性实变、IL-6、L%、LDH是MP混合ADV感染所致重症肺炎的关键预测因子。在构建儿童重症MP混合ADV临床预测模型上,测试集显示准确率90.48%、损失值0.2332。结论基于BP神经网络成功构建的儿童MP混合ADV感染重症肺炎的预测模型筛选出8项关键预测因子,可为临床早期识别重症病例提供参考。 展开更多
关键词 肺炎 支原体 腺病毒 同时感染 模型 统计学 儿童 bp神经网络 沙普利加法解释
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基于CS-BP-PID算法的烟叶密集烤房温度控制系统
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作者 沈少君 闫九福 +4 位作者 卢雨 林晓路 杜超凡 朱荣光 孟令峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期95-102,共8页
烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经... 烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经网络PID控制器。通过模拟布谷鸟的寄生行为和莱维飞行特性,对BP神经网络的初始权重进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,以实现密集烤房温度的快速精准调控,降低了超调量,提高了响应速度。同时,基于树莓派4B搭建了密集烤房温湿度控制试验平台,并对控制器性能进行了验证。结果表明:CS-BP-PID控制器上升时间为79.35 s,峰值时间为180.00 s,调节时间为249.38 s,最大超调量为3.25%,相比常规PID控制器缩短了38.18%,调节时间缩短了47.05%,峰值时间和最大超调量减少了50%以上,满足系统温度控制需求。通过多阶段烟叶烘烤试验,上等烟比例提高了14.45%,经济效益得到了显著提升。该控制器综合性能优良,达到了精准控温控湿的效果。 展开更多
关键词 烟叶密集烤房 温度控制系统 CS-bp-PID算法
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基于感性工学与BP神经网络的电动修枝剪造型设计优化
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作者 杨梅 张帆 苏兆婧 《工业设计》 2026年第2期143-146,共4页
文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量... 文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量化数据,并进行归纳与分类;其次,对目标产品模型进行模块化分解,对各模块进行数字化编码,利用所获得的情感意象评价值与模型数据进行模型训练;最后,通过二次语义差异法问卷实验验证方法的有效性。在此基础上,基于BP神经网络预测情感评价最优的产品造型,并进行第二轮用户问卷评分,以检验模型精度。该方法有助于缓解农业工具设计实践中主观需求向客观设计转化过程中存在的匹配不足问题。 展开更多
关键词 工业设计 bp神经网络 遗传算法 感性工学 电动修枝剪
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基于SARIMA-BP组合模型的福州市气温预测
10
作者 刘威 拉穷 《现代信息科技》 2026年第3期146-150,共5页
准确预测气温变化对人们的出行和各项活动的安排有着极为重要的意义。通过爬虫获取福州市2020年1月1日至2022年12月31日气温数据,由于一些年份的数据缺失过多且不同年份的数据具有相似性,最终选取2022年福州市共365个日气温数据进行预... 准确预测气温变化对人们的出行和各项活动的安排有着极为重要的意义。通过爬虫获取福州市2020年1月1日至2022年12月31日气温数据,由于一些年份的数据缺失过多且不同年份的数据具有相似性,最终选取2022年福州市共365个日气温数据进行预测分析。首先,分别构建SARIMA模型和BP神经网络模型预测福州市日平均气温,结果显示,BP神经网络模型相较于SARIMA模型有着更高的精确度;然后,通过构建SARIMA-BP组合模型预测福州市未来14天平均气温,得到模型的RMSE=1.34、MAE=0.86,均小于单一模型,表明SARIMA-BP组合模型能够充分提取福州市气温序列信息,有效地融合了SARIMA和BP神经网络两种模型的长处和特点,进而提高了气温预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 SARIMA模型 bp神经网络模型 SARIMA-bp组合模型 气温预测
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基于PSO-BP的水质监测系统设计
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作者 张凌飞 赵明玉 +2 位作者 赵展文 陈博行 陈洋洋 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期33-41,共9页
为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后... 为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后上传至云端物联网平台并实时下载到本地数据库,以支持网络模型处理和数据可视化分析,实现了多区域信息采集。再结合粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的水质参数预测模型,实现对水质参数的预测补充,以提高系统的鲁棒性。通过实验验证系统水质信息采集的准确性以及参数预测模型的可靠性,结果表明,粒子群优化算法优化的BP神经网络模型对于pH值、温度、TDS和ORP四个参数的预测平均绝对百分比误差分别降低0.8269%、1.9475%、1.1039%和0.3125%,能够满足监测系统的需求。 展开更多
关键词 水质监测 无线传输 LoRa技术 粒子群优化算法 bp神经网络 参数预测
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面向电主轴的TFOA-BP电阻辨识方法
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作者 李鹏 李鸿业 张丽秀 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第4期235-243,共9页
高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优... 高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺陷。针对以上问题,提出了一种基于改进果蝇优化算法(tent-chaos improved fruit fly optimization algorithm, TFOA)与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的定子电阻辨识方法(TFOA-back propagation, TFOA-BP),旨在提高辨识精度与鲁棒性。仿真实验结果表明,所提TFOA-BP方法的定子电阻辨识误差稳定在±0.004 6Ω,较传统BP神经网络误差降低68.2%;与多种主流方法对比,均方误差(mean squared error, MSE)平均减少了42.7%。所提方法在辨识精度、收敛速度及稳定性方面均具明显优势,对电机参数智能辨识具有理论参考与工程应用价值。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 Tent混沌映射 精英保留机制 bp神经网络 电主轴
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基于GA-BP神经网络的碳纤维复合芯导线压接缺陷识别方法
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作者 杜志叶 黄子韧 +2 位作者 俸波 岳国华 廖永力 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期315-328,共14页
碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出... 碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出一种碳纤维复合芯导线压接缺陷的漏磁检测信号缺陷特征提取方法。通过实验优化,以漏磁检测信号数据中7个峰值点的幅值、21个相对位置信息和7个波形类型信息作为缺陷判断特征值,有效地提高了缺陷种类和缺陷程度识别的准确度。对碳纤维芯导线进行磁性制备,并研制相对应的漏磁检测装置,生产106根不同类型、不同程度的碳纤维芯压接缺陷样品,得到613组漏磁检测信号数据并完成特征值提取,搭建基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络。实测数据表明,该方法可以有效地完成对碳纤维复合芯导线压接缺陷类型的识别,同时对缺陷程度的识别准确率可达到94.31%。 展开更多
关键词 碳纤维复合芯导线 缺陷识别 磁性制备 漏磁检测 遗传算法 bp神经网络
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基于PSO-BP算法的近场地震动脉冲周期预测研究
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作者 惠迎新 宋颍浩 +2 位作者 周天一 刘俊绿 吕佳乐 《世界地震工程》 北大核心 2026年第2期1-16,共16页
脉冲周期是直接影响近断层桥梁地震响应分析与抗震设计关键参数之一。为准确预测近断层桥梁场地地震动方向性效应脉冲周期,克服传统经验公式仅考虑较少因素且难以反映其非线性关系的局限性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm opt... 脉冲周期是直接影响近断层桥梁地震响应分析与抗震设计关键参数之一。为准确预测近断层桥梁场地地震动方向性效应脉冲周期,克服传统经验公式仅考虑较少因素且难以反映其非线性关系的局限性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的BP神经网络模型。该模型综合选取震级、震中距和朝向场地破裂的断层区域的长度等地震动特征参数作为输入,通过优化神经网络的初始权重和阈值,提升了模型在处理非线性问题时的预测精度;选取了多组强震动台站记录数据作为训练和验证样本,对比分析了PSO优化BP神经网络与传统预测方法的性能差异。结果表明:PSO优化的BP神经网络模型在脉冲周期预测时具有更高的精度和更强的泛化能力,相较传统回归模型显著降低了误差,能够较准确地预测近断层地震动脉冲周期。研究成果为近场地震动脉冲周期的精准预测提供了新方法,为地震预测研究开辟了新的思路与方向。 展开更多
关键词 脉冲周期 近断层桥梁 粒子群优化算法 bp神经网络 地震动特征参数
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基于GOA-BP的海域蒸发波导智能预报方法
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作者 文凯 闫晓龙 廖希 《电波科学学报》 北大核心 2026年第1期187-196,共10页
面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型... 面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型(weather research and forecasting model, WRF)中尺度数值模式,获得区域环境气象参数;其次,结合美国海军研究生院NPS模型预报蒸发波导高度,构建出包含环境信息与蒸发波导高度预报值的联合数据集;再次,引入GOA优化BP神经网络的初始参数,显著增强模型的全局搜索能力和收敛速度,规避传统BP神经网络易于陷入局部最优解的缺陷;最后,经过训练得到GOA-BP模型。实验表明,GOABP模型决定系数达到0.972 1,验证均方根误差(root mean square error, RMSE)平均值为2.24 m,说明GOABP模型能够更准确有效地预报蒸发波导高度。本文方法可为超短波/微波超视距雷达和无线电通信系统规划和应用提供参考。 展开更多
关键词 蒸发波导预报 WRF NPS模型 反向传播(bp)神经网络 塘鹅优化算法(GOA)
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基于BP神经网络与遗传算法优化白芍产地加工与炮制生产一体化工艺研究
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作者 张喜红 王玉香 《安徽中医药大学学报》 2026年第2期98-103,共6页
目的解决白芍炮制生产一体化生产工艺参数寻优方法单一的问题,进一步优化白芍炮制工艺参数。方法以白芍炮制生产一体化工艺流程为研究对象,基于BP神经网络算法,选取煮制时间、干燥时间、干燥温度3项工艺参数为神经网络输入,以白芍主要... 目的解决白芍炮制生产一体化生产工艺参数寻优方法单一的问题,进一步优化白芍炮制工艺参数。方法以白芍炮制生产一体化工艺流程为研究对象,基于BP神经网络算法,选取煮制时间、干燥时间、干燥温度3项工艺参数为神经网络输入,以白芍主要成分含量的总评归一值为神经网络输出,构建质量评价预测模型。将所构建的质量评价预测模型与遗传算法相结合,构建时间与质量复合型适应度函数,进行工艺参数寻优研究。结果遗传算法-BP神经网络工艺参数寻优模型求得的最佳工艺参数为煮制时间13.956 min,干燥时间4.495 h,干燥温度52.498℃,总评归一值0.759。结论遗传算法-BP神经网络工艺参数寻优模型与Box-Behnken响应面法可相互验证,遗传算法-BP神经网络工艺参数寻优方法可作为单一响应面法寻优的有力补充,为白芍炮制领域工艺参数寻优提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 白芍 炮制工艺 bp神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络的混凝土热学参数反演方法及应用
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作者 田仲初 赵望 +2 位作者 张祖军 彭涛 林乐鑫 《交通科学与工程》 2026年第1期134-142,共9页
【目的】解决大体积混凝土温度场仿真计算中热学参数与施工现场实际情况不符的问题。【方法】采用BP神经网络对温度场仿真计算所需的热学参数进行反演分析,首先通过均匀设计理论与温度场有限元法分析,构造BP神经网络的训练样本以及测试... 【目的】解决大体积混凝土温度场仿真计算中热学参数与施工现场实际情况不符的问题。【方法】采用BP神经网络对温度场仿真计算所需的热学参数进行反演分析,首先通过均匀设计理论与温度场有限元法分析,构造BP神经网络的训练样本以及测试样本;然后通过L-M算法优化BP神经网络,拟合出测点温度与热学参数的非线性关系;最后,将施工现场实测温度值输入优化后的网络,实现多个热力学参数的同步反演分析,在巴洛河主墩承台大体积混凝土施工中反演绝热温升、导热系数与表面放热系数。【结果】基于L-M算法优化后的BP神经网络能加快网络收敛速度,且反演参数对应的温度计算值与温度实测值吻合良好。【结论】将均匀设计理论引入BP神经网络反演分析中能有效地提高反演分析的效率,该研究成果能够为大体积混凝土施工温度场仿真计算提供指导,进而辅助温控施工。 展开更多
关键词 桥梁工程 大体积混凝土 bp神经网络 均匀设计 热力学参数 参数反演
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基于BP神经网络的木窗密封胶涂胶嘴的优化设计
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作者 任长清 姚康康 +1 位作者 曲文 丁禹程 《林业机械与木工设备》 2026年第2期43-48,55,共7页
在木门窗加工过程中,密封胶涂刷是影响产品防水防腐性能的关键工序。为提高密封胶涂刷质量,针对现有施胶嘴结构进行优化。优化过程以出胶均匀性作为评价指标,基于有限元方法,首先使用正交实验设计方法缩小优化范围,再使用BP神经网络方... 在木门窗加工过程中,密封胶涂刷是影响产品防水防腐性能的关键工序。为提高密封胶涂刷质量,针对现有施胶嘴结构进行优化。优化过程以出胶均匀性作为评价指标,基于有限元方法,首先使用正交实验设计方法缩小优化范围,再使用BP神经网络方法对胶嘴结构参数进一步优化。最终优化得到胶嘴结构参数分别为角度60°、长度20.6 mm、锥度12°。通过木框涂胶实验验证,优化后的胶嘴显著改善了涂胶质量,为提升木门窗密胶涂刷质量提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 施胶嘴 有限元 结构优化 正交试验设计 bp神经网络
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基于BP神经网络和Mamdani模糊推理系统的盾构隧道施工风险评估
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作者 李明 李宁博 +2 位作者 张学朋 魏国帅 何磊 《水利规划与设计》 2026年第4期70-80,91,共12页
随着我国运输里程的增加和地下空间的广泛开发,隧道工程得到迅速发展。近年来,盾构法愈发成为隧道施工的主流,而多样的地理环境、复杂的地质条件和不完善的管理体系导致隧道施工事故频发。为准确评估盾构隧道施工项目的事故风险,文章基... 随着我国运输里程的增加和地下空间的广泛开发,隧道工程得到迅速发展。近年来,盾构法愈发成为隧道施工的主流,而多样的地理环境、复杂的地质条件和不完善的管理体系导致隧道施工事故频发。为准确评估盾构隧道施工项目的事故风险,文章基于BP神经网络和Mamdani模糊推理系统提出一种兼顾专家评判和客观实据的风险评估模型。利用已有施工项目作为样本对BP神经网络进行训练,通过神经元之间的权值系数获取风险单元权重,避免了传统评估方法中权重获取过于主观的问题。选取盾构施工准备、盾构始发接收、一般盾构掘进段、联络通道和盾构施工沿线5个方面的14个评估指标,对盾构隧道施工风险进行定量评估和风险分级。最后,选取10个施工区间样本进行评估,评估结果准确率相较于AHP-PI矩阵法提升28.57%,论证了该模型在盾构隧道施工风险评估中应用的可行性。 展开更多
关键词 盾构隧道 施工安全 风险评估 bp神经网络 Mamdani模糊推理系统
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基于改进BP神经网络的物联网安全态势感知方法
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作者 陈伟伟 《计算机应用文摘》 2026年第5期225-227,共3页
针对现有物联网安全态势感知方法在精准度与稳定性方面的不足,文章提出一种基于改进BP神经网络的安全态势感知方法。首先,构建安全态势感知模型,对不同应用场景下的攻击概率进行量化分析,准确定位安全薄弱环节。其次,引入LM(Levenberg-M... 针对现有物联网安全态势感知方法在精准度与稳定性方面的不足,文章提出一种基于改进BP神经网络的安全态势感知方法。首先,构建安全态势感知模型,对不同应用场景下的攻击概率进行量化分析,准确定位安全薄弱环节。其次,引入LM(Levenberg-Marquardt)算法对BP神经网络进行改进,增强其对复杂非线性网络安全态势的辨识能力。在此基础上,设计安全态势评分函数,实现对系统整体安全态势的量化评估。测试结果表明,该模型对各类攻击场景的预测准确率较高;实验组的态势值始终维持在较低水平,且波动幅度较小,表明该方法在有效控制安全态势值、提升感知稳定性方面具有明显优势。 展开更多
关键词 bp神经网络 物联网 态势感知 算法改进 安全
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