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基于神经网络模型的朝阳市生猪价格预测
1
作者 王艳华 《辽宁师专学报（自然科学版）》 2024年第1期10-14,共5页
选取2020年1月至2023年6月朝阳市生猪日价格和猪饲料中豆粕的日价格作为研究数据,分别建立BP神经网络模型和小波神经网络模型对朝阳市生猪价格进行预测.将前160周的价格数据作为BP神经网络模型和小波神经网络模型训练集数据,161~180周... 选取2020年1月至2023年6月朝阳市生猪日价格和猪饲料中豆粕的日价格作为研究数据,分别建立BP神经网络模型和小波神经网络模型对朝阳市生猪价格进行预测.将前160周的价格数据作为BP神经网络模型和小波神经网络模型训练集数据,161~180周的价格数据作为预测数据,通过图形显示预测值和实际值变化,计算2种神经网格模型的平均绝对误差和均方根误差.通过误差比较分析得出,在朝阳市生猪价格波动领域,小波神经网络模型优于BP神经网络模型,建议推广应用. 展开更多
关键词 BP神经网络模型 小波神经网络模型 生猪价格预测
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基于LSTM神经网络模型的铁矿石期货市场实证研究
2
作者 斯燕 陈艺 《中国集体经济》 2024年第2期100-103,共4页
随着国际大宗商品在金融和经济领域的影响力不断增强,会通过产业间的波及效应作用于物价水平,进而影响到国家的经济增长。近几年掀起了机器学习研究的热潮,基于机器学习的投资量化分析也越来越受到关注。文章基于LSTM神经网络模型,选取... 随着国际大宗商品在金融和经济领域的影响力不断增强,会通过产业间的波及效应作用于物价水平,进而影响到国家的经济增长。近几年掀起了机器学习研究的热潮,基于机器学习的投资量化分析也越来越受到关注。文章基于LSTM神经网络模型,选取了2021年9月至12月底的铁矿石主力合约高频数据建立了趋势预测模型。实验结果表明,该模型拟合良好,能够较好地预测铁矿石期货短期内的趋势。 展开更多
关键词 机器学习 LSTM神经网络模型 铁矿石期货 量化投资
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基于不同神经网络模型预测体测成绩
3
作者 刘建伟 董征宇 《信息技术》 2024年第1期65-70,76,共7页
为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处... 为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处理分析数据集的能力,提高预测的准确性。在长短期记忆神经网络中加入注意力机制构建另一个预测模型,使模型更加关注数据集中的关键信息。通过实验,预测模型输出的预测值与实际值的重合率高达90%以上,预测准确率整体在95%以上。 展开更多
关键词 体测成绩分析 神经网络模型 主成分分析 BP神经网络 脉冲神经网络
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神经网络模型在大学生在线学习预测中的应用研究
4
作者 叶梓 何国荣 牛甲 《自动化技术与应用》 2024年第4期173-176,共4页
为了较为准确地预测大学生在线学习效果,提出一套基于神经网络的学生在线学习行为分析模型。首先介绍该模型的输入项、输出项、数据处理方法以及整体拓扑结构。利用学生日常学习行为数据对神经网络模型进行训练,并通过该模型对学生的期... 为了较为准确地预测大学生在线学习效果,提出一套基于神经网络的学生在线学习行为分析模型。首先介绍该模型的输入项、输出项、数据处理方法以及整体拓扑结构。利用学生日常学习行为数据对神经网络模型进行训练,并通过该模型对学生的期末考试成绩进行预测。实验研究发现,所提出的神经网络模型在学生学习效果预测方面体现出了较为理想的准确度水平,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 学习预测 神经网络模型 算法设计
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基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究
5
作者 陈翔 王劲松 +3 位作者 王晓静 闫玥 李月祥 于艳丽 《现代化农业》 2024年第2期82-84,共3页
通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,... 通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。 展开更多
关键词 Probit回归模型 BP神经网络模型 宁夏滩羊 产量影响因素 产量预测
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SSA-Elman神经网络模型在建筑物沉降预测中的应用
6
作者 兰丽景 陈晓婷 毛洪孝 《测绘与空间地理信息》 2024年第4期203-206,共4页
为了提高建筑物沉降变形预测精度,最大限度地减少监测数据中非变形噪声分量对预测结果的影响,本文在Elman神经网络模型的基础上引入奇异谱分析方法,构建新的SSA-Elman神经网络模型。首先利用SSA方法提取沉降监测数据中的趋势分量与周期... 为了提高建筑物沉降变形预测精度,最大限度地减少监测数据中非变形噪声分量对预测结果的影响,本文在Elman神经网络模型的基础上引入奇异谱分析方法,构建新的SSA-Elman神经网络模型。首先利用SSA方法提取沉降监测数据中的趋势分量与周期分量,剔除噪声分量,提高监测数据信噪比;其次通过Elman神经网络模型分别对趋势分量、周期分量进行预测,得到对应分量预测结果;最后重构趋势分量与周期分量预测结果得到最终预测结果。通过实测建筑物沉降数据分别对Elman神经网络模型与SSA-Elman神经网络模型进行建模与预测,结果表明,SSA-Elman神经网络模型的预测精度更高,更适应长周期预测。 展开更多
关键词 Elman神经网络模型 奇异谱分析 建筑物 沉降预测 去噪
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基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测研究
7
作者 刘珊珊 李根 管艺博 《成都工业学院学报》 2024年第1期52-56,共5页
针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网... 针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网络和人工神经网络构成的混合神经网络模型,利用卷积神经网络提取网络流量数据的图像提取特征,利用人工神经网络检测网络入侵类型。结果表明:提出方法的虚警率、漏警率低于Transformer入侵检测方法、栈式自编码-长短期记忆(SAE-LSTM)检测方法和萤火虫优化(GSO)-基分类器检测方法,尤其在入侵速率更低(2 Mb/s)的情况下,所表现出的检测能力更为突出,说明针对低速率网络入侵问题,基于混合神经网络模型的检测方法的检测能力更强,检测结果更为准确。 展开更多
关键词 混合神经网络模型 卷积神经网络 人工神经网络 低速率入侵 网络流量数据 入侵检测方法
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基于随机森林和神经网络模型的大学生精神内耗调查研究
8
作者 范英兵 陈莹 +1 位作者 林爽 张琦 《黑河学院学报》 2024年第2期16-18,共3页
精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少... 精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少精神内耗现象提出针对性建议。通过研究得到结论:第一,大学生们对完美追求的执着,往往会给自己造成心理压力,久而久之就形成了内耗加重的心理状况;第二,不同线城市的学校和不同专业的大学生群体中不同性格人群产生精神内耗的情况较多;第三,学校所在地、大学生所就读专业以及专业成绩排名是大学生产生精神内耗重要影响因素。最后提出缓解大学生精神内耗的建议。 展开更多
关键词 精神内耗 随机森林模型 神经网络模型
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糖尿病足溃疡复发风险预测模型的构建:基于Logistic回归和支持向量机及BP神经网络模型 被引量：1
9
作者 张娟 李海芬 +3 位作者 李小曼 姚苗 马惠珍 马强 《中国全科医学》 北大核心 2023年第32期4013-4019,共7页
背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支... 背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支持向量机(SVM)和BP神经网络(BPNN)模型在DFUs复发风险中的预测价值。方法选取2020年1月—2021年10月在宁夏医科大学总医院烧伤整形美容科、内分泌科和伤口造口门诊就诊的DFUs患者390例作为开发模型的研究对象。根据患者出院后1年内DFUs是否复发分为复发组116例(29.7%)和非复发组274例(70.3%)。收集两组患者的一般资料包括社会人口学特征、病史评估和临床病例资料并进行比较,采用糖尿病足部自我管理行为量表(DFSBS)评估患者糖尿病足部自我管理行为,采用慢性病风险感知问卷评估患者DFUs风险感知水平。采用多因素Logistic回归分析探讨DFUs患者出院后1年内DFUs复发的影响因素;将患者按照7∶3划分为训练集和测试集,运用Logistic回归变量筛选策略,分别建立Logistic回归、SVM和BPNN模型;绘制各模型预测DFUs复发风险的受试者工作特征(ROC)曲线。结果两组DFUs患者BMI、独居、糖尿病病程、吸烟史、饮酒史、受累足趾截肢史、足溃疡分级、踝肱指数、糖化血红蛋白、溃疡位置在脚底、足趾受累、足部存在行走障碍、骨髓炎、多重耐药菌感染、糖尿病周围神经病变、下肢动脉粥样硬化、足部自我管理行为、DFUs风险感知水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,BMI[OR=0.394,95%CI(0.285,0.546),P<0.001]、糖尿病病程[OR=1.635,95%CI(1.303,2.051),P<0.001]、吸烟史[OR=0.186,95%CI(0.080,0.434),P<0.001]、足溃疡分级[OR=2.139,95%CI(1.133,4.038),P=0.019]、糖化血红蛋白[OR=2.289,95%CI(1.485,3.528),P<0.001]、溃疡位置在脚底[OR=3.148,95%CI(1.344,7.373),P=0.008]、足部自我管理行为[OR=0.744,95%CI(0.673,0.822),P<0.001]和DFUs风险感知水平[OR=0.892,95%CI(0.845,0.942),P<0.001]是DFUs患者1年内DFUs复发的影响因素。Logistic回归、SVM和BPNN模型在测试集中预测DFUs复发风险的正确率分别82.43%、94.87%、87.17%,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.843、0.937、0.820。Logistic回归、SVM和BPNN模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC比较,差异有统计学意义(Z=2.741,P<0.05);SVM模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC高于Logistic回归和BPNN模型(Z=5.937,P=0.013;Z=3.946,P<0.001)。结论SVM模型预测DFUs患者出院后1年内DFUs复发风险的正确率、灵敏度、特异度、AUC等指标均较好,为相对最优的模型,建议进一步推广应用以验证预测模型的效能。 展开更多
关键词 糖尿病 足溃疡 糖尿病足 复发 LOGISTIC模型 支持向量机模型 BP神经网络模型 影响因素分析
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基于RBF神经网络模型的数控车床主轴箱优化设计 被引量：1
10
作者 乔雪涛 周世涛 +3 位作者 李优华 曹康 盛坤 张洪伟 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第5期98-104,共7页
针对复杂机床结构优化中,通常难以获得设计变量与性能目标之间显式函数关系式的问题,提出了一种基于RBF神经网络模型和组合优化策略的结构优化设计方法。以某型精密数控车床主轴箱为研究对象,通过有限元软件ANSYS Workbench和多学科优... 针对复杂机床结构优化中,通常难以获得设计变量与性能目标之间显式函数关系式的问题,提出了一种基于RBF神经网络模型和组合优化策略的结构优化设计方法。以某型精密数控车床主轴箱为研究对象,通过有限元软件ANSYS Workbench和多学科优化软件Isight联合仿真技术对主轴箱设计尺寸进行最优拉丁超立方实验设计和灵敏度分析,根据实验样本点构建RBF神经网络模型代替主轴箱有限元模型。采用多岛遗传算法(MIGA)和序列二次规划法(NLPQL)相结合的组合优化策略,对RBF神经网络模型进行优化设计。优化结果表明,在保证主轴箱静动态性能的前提下,质量减轻12.89%,达到了预期的效果。 展开更多
关键词 主轴箱 RBF神经网络模型 组合优化策略 最优拉丁超立方实验设计
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基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法
11
作者 苑希民 黄玉啟 +1 位作者 田福昌 曹鲁赣 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期8-15,共8页
为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。... 为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。利用该方法采用12场历史台风数据对小清河入海口风暴潮增水进行模拟预报,并将预报结果与LSTM神经网络、BP神经网络的预报结果进行对比。结果表明:相较于LSTM神经网络和BP神经网络,LSTM-GM神经网络模型的纳什效率系数分别提高了6.5%和11.4%,均方根误差分别降低了70.6%和72.2%,平均相对误差分别降低了50%和69.2%;LSTM-GM神经网络模型可有效处理风暴潮增水与各影响因素间的非线性关系,提高风暴潮增水预报的精度。 展开更多
关键词 风暴潮增水 LSTM-GM神经网络模型 GM误差修正 小清河入海口
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基于神经网络模型的预拌流态土剪切特性研究
12
作者 高磊 袁泽 +2 位作者 贺敬绪 刘永季 招松 《河北工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期45-51,共7页
为充分利用工程弃土,将其与固化剂和水充分拌和,制备一种回填后无需压实且工程性质良好的新型填筑材料。依托南京某基坑肥槽回填工程,对不同配比的预拌流态土进行直剪试验,研究预拌流态土的剪切特性,基于神经网络模型开展了预拌流态土... 为充分利用工程弃土,将其与固化剂和水充分拌和,制备一种回填后无需压实且工程性质良好的新型填筑材料。依托南京某基坑肥槽回填工程,对不同配比的预拌流态土进行直剪试验,研究预拌流态土的剪切特性,基于神经网络模型开展了预拌流态土剪应力-剪切位移预测研究。结果表明:预拌流态土剪应力-剪切位移曲线类型受水泥配合比、养护龄期和垂直压力影响;预拌流态土的抗剪强度和粘聚力受水灰比、垂直压力、养护龄期、水泥配合比影响;预拌流态土剪应力-剪切位移神经网络预测模型对抗剪强度的预测具有较高的精度。 展开更多
关键词 预拌流态土 直剪试验 神经网络模型 抗剪强度
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基于神经网络模型与多岛遗传算法的空心电抗器隔音装置优化设计 被引量：3
13
作者 袁发庭 姜发 +3 位作者 刘健犇 周兵 唐波 韩毅凛 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1213-1223,共11页
干式空心电抗器长期处于电磁–热–力等多物理场环境中,其噪音和温升问题一直是学者关注的热点问题。根据干式空心电抗器的设计参数,利用COMSOL有限元软件建立了3维电磁–结构–声场和流场–温度场多物理场耦合仿真模型,获得了加和未加... 干式空心电抗器长期处于电磁–热–力等多物理场环境中,其噪音和温升问题一直是学者关注的热点问题。根据干式空心电抗器的设计参数,利用COMSOL有限元软件建立了3维电磁–结构–声场和流场–温度场多物理场耦合仿真模型,获得了加和未加隔音装置下电抗器声场和温度场仿真结果。分析了电抗器声压级水平和温升分布特点,采用中心组合试验设计与有限元仿真相结合的方法,获得了在不同结构参数的隔音装置下电抗器声场和温度场仿真结果。在此基础上,构建了神经网络模型,该模型反映了电抗器测点声压级水平及最高温度与隔音装置结构参数间的响应关系,通过灵敏度分析技术获得结构参数对电抗器声压级水平和最高温度的影响程度。最后,基于多岛遗传优化算法,获得了最佳的隔音装置结构参数。优化结果表明:在最佳结构参数下,电抗器声压级水平和最高温度分别下降了13.9 dB和26.3℃,该优化方法对电抗器隔音装置的参数优化具有重要的参考意义。 展开更多
关键词 干式空心电抗器 多物理场耦合仿真 神经网络模型 灵敏度分析 多岛遗传算法
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基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法 被引量：3
14
作者 李成林 刘严松 +4 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 何博宇 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第13期5481-5492,共12页
滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的... 滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示:研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index,TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线精度分析,结果表明:基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重法,基于BP神经网络模型的栅格赋值法更适用于研究区的滑坡易发性评价。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 BP神经网络模型 栅格赋值法 因子权重法 蒲江县
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融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度
15
作者 王新 张良 +5 位作者 任晓龙 曾逸舟 司恒斌 陈曦 杨乐 张志宏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期102-110,共9页
随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究,将系统状态表示为向量用于学习的模式,其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题,提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先,将电-热-气... 随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究,将系统状态表示为向量用于学习的模式,其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题,提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先,将电-热-气综合能源系统建模为图结构数据,充分利用系统的拓扑信息。其次,提出了基于图神经网络架构的强化学习模型,使其可以充分利用图结构信息实现更快的训练速度,获得更大的探索空间。最后,将表示系统状态的图结构信息送入该模型进行训练,算例仿真验证了该方法的训练效率与探索能力。 展开更多
关键词 电-热-气综合能源系统 优化调度 深度强化学习 图神经网络模型
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基于改进RBF神经网络模型的土壤背景估计算法
16
作者 江晟 叶新 +3 位作者 刘妍秀 李开太 赵鹏 李野 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期577-582,共6页
针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连... 针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连续剥峰法和小波变换对背景估计的扣除效果和问题提出基于改进RBF神经网络的算法模型,然后从理论上证明该算法模型的有效性,并将该模型应用于实际的土壤能量色散型X射线荧光检测系统中,对国家标准土壤样品进行检测,对Cr,Zn和As等重金属元素的定量探测进行深入分析.实验结果表明,基于该土壤背景估计算法能更好地进行元素能量特征值提取,降低背景对元素特征峰和质量分数的影响,进而有效提升土壤元素的定量精度. 展开更多
关键词 能量色散型X射线荧光检测 土壤元素分析 径向基函数神经网络模型 背景估计
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基于神经网络模型和血常规指标的孕妇地中海贫血预测研究 被引量：1
17
作者 龙尧水 白文学 《国际检验医学杂志》 CAS 2023年第20期2447-2452,共6页
目的运用神经网络模型,研究重庆市江津区地中海贫血(简称地贫,即珠蛋白生成障碍性贫血)孕妇的血常规指标对地贫的预测效果。方法收集2016年1月至2022年12月该院9652例产前检查孕妇的临床资料、血常规及地贫基因检测结果。在9652例孕妇中... 目的运用神经网络模型,研究重庆市江津区地中海贫血(简称地贫,即珠蛋白生成障碍性贫血)孕妇的血常规指标对地贫的预测效果。方法收集2016年1月至2022年12月该院9652例产前检查孕妇的临床资料、血常规及地贫基因检测结果。在9652例孕妇中,检出地贫基因阳性847例,阴性8805例。在地贫基因阳性和阴性孕妇中分别随机抽取424例和4402例作为试验组,剩余423例地贫孕妇与4403例阴性孕妇作为对照组。构建随机森林模型、Logistic回归模型分析地贫预测效果较好的血常规指标,建立神经网络模型区分地贫类型为α或β。结果847例地贫阳性孕妇中,α地贫阳性569例(5.90%),β地贫阳性267例(2.77%),α合并β地贫阳性11例(0.11%)。通过随机森林模型筛选出对诊断地贫重要性较高的5项血常规指标平均红细胞体积(MCV)、平均血红蛋白含量(MCH)、红细胞体积分布宽度变异系数(RDW-CV)、平均血红蛋白浓度(MCHC)、红细胞计数(RBC),采用Logistic回归模型进行验证,受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,5项指标的曲线下面积(AUC)分别为0.906、0.904、0.785、0.783、0.780,模型AUC为0.906。采用随机森林筛选的血常规指标,建立神经网络模型预测α地贫、β地贫并优化,得出α、β地贫预测值均为100%。结论该研究建立的基于血常规指标的神经网络模型对α、β地贫预测率较高,可为地贫的早期筛查提供了新的思路。 展开更多
关键词 地中海贫血 血常规指标 神经网络模型 孕妇
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基于LASSO-BP神经网络模型的滆湖组黏性土抗剪强度预测
18
作者 顾春生 许书刚 +3 位作者 杨鹏 唐鑫 张其琪 李浩民 《世界地质》 CAS 2023年第3期577-587,共11页
为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:... 为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:①滆湖组黏性土的黏聚力、内摩擦角与液性指数、压缩系数呈反相关,与塑性指数、饱和重度呈正相关;②确定液性指数、塑性指数、压缩系数、颗粒比重、饱和重度等5个参数为抗剪强度的预测参数,建立了基于LASSO-BP神经网络算法的滆湖组黏性土抗剪强度预测模型;③黏聚力预测模型的拟合优度R=0.92,平均绝对误差<5.4 kPa;内摩擦角预测模型的拟合优度R=0.75,平均绝对误差<1.7°。模型预测精度及可靠性总体较高,能够对滆湖组黏性土抗剪强度进行有效预测。预测模型引入LASSO算法,为运用数学方法研究土体参数间关系提供参考。 展开更多
关键词 LASSO算法 BP神经网络模型 滆湖组黏性土 工程地质特性 抗剪强度
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基于双重注意力机制的图神经网络模型的会话推荐
19
作者 张晓梅 张志伟 陈黎黎 《宿州学院学报》 2023年第6期23-27,68,共6页
针对会话推荐场景,同一个会话中的用户行为具有内在联系。将用户会话行为的上下文信息引入会话,并对会话中的行为建模;同时导入注意力机制,构建基于双重注意力机制的会话推荐模型,从多维视角去提取用户会话数据中可能隐含的潜在用户长... 针对会话推荐场景,同一个会话中的用户行为具有内在联系。将用户会话行为的上下文信息引入会话,并对会话中的行为建模;同时导入注意力机制,构建基于双重注意力机制的会话推荐模型,从多维视角去提取用户会话数据中可能隐含的潜在用户长期喜好与短期兴趣信息。该双重注意力机制可通过给用户不同的输入行为数据赋予不同的权重,从而达到对当前推荐任务关键信息的聚合,提升推荐效果和用户体验。所构建的模型在两个公开数据集上分别进行了实验,与基准模型相比较,该模型在各评价指数上都有所提高,证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 双重注意力机制 图神经网络模型 用户会话推荐
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深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述
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作者 夏道勋 王林娜 +1 位作者 宋允飞 罗星智 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第5期1799-1811,共13页
近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核... 近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。 展开更多
关键词 数字水印 版权保护 深度神经网络模型 深度神经网络攻击和防御
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