简介：本文应用山仔水库2003～2006年叶绿素a浓度、总磷浓度、总氮浓度、水温、溶解氧浓度、高锰酸盐指数、pH值7个参数监测数据对人工神经网络模型进行训练，在此基础上应用1997—2002年除叶绿素a浓度外其他6个参数监测数据，推算出1997～2002年间缺失的叶绿素a浓度，并对1997—2006年春末夏初的叶绿素a浓度动态进行分析，结果表明：山仔水库1997年建库初期，叶绿素a浓度处于较高水平，2000年以后叶绿素a浓度开始降低，近几年基本保持稳定．2003—2006年叶绿素a浓度呈季节周期性变化，春末经夏季到初秋，叶绿素a浓度持续升高，冬季下降明显，春季又开始回升；说明近几年山仔水库水体春末夏季秋初处于富营养化水平，秋末冬季处于中营养水平．本研究结果将为山仔水库的富营养化防治提供科学依据．

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简介：摘要：目的：探讨影响高血压脑出血（HICH）患者手术治疗后近期预后不良发生率及其相关危险因素。 方法：选 取 2019 年 1 月至 2021 年 12 月咸阳市第一人民医院收治的 100例 HICH 患者进行随访，依据术后 3 个月的预 后情况，将其分为预后不良组（30例）和预后良好组（70 例）；比较两组间年龄、性别、糖尿病、冠心病史、高血压 病史、术前 GCS 评分、术前血肿量、出血部位、脑室积血、手术时机、手术方式、脑室外引流术、术后肺部感染、术后 再出血、脑疝等因素分布；再采用多因素 logistic 回归法筛选影响 HICH 患者术后预后不良的相关危险因素。 结 果：100 例 HICH 患者术后 3 个月的预后不良发生率为 37.91%（69/182）；多因素 logistic 回归结果显示：影响HICH 患 者手术治疗后预后不良的危险因素包含年龄（OR=2.869）、术前 GCS 评分（OR=4.811）、术前血肿量（OR=3.536）、 手术时机（OR=3.294）、开颅手术（OR=4.137）、术后肺部感染（OR=3.885）、术后再出血（OR=3.083）。 结论：HICH 患 者术后近期预后不良发生率高达 38%，且影响其近期预后不良的高危因素较多，应早期进行预防和治疗，降低预 后不良发生率，改善 HICH 患者的预后。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：摘 要： 针对输电线路工程前期项目比选种类繁多，如何利用少量信息获取更准确的工程造价的问题，结合BP神经网络算法构建输电线路工程造价预测模型。将工程造价的影响因素作为BP神经网络的输入，通过三层网络结构得到输电线路工程造价的估算值。最后，利用实际工程数据对提出的输电线路工程造价预测模型进行了仿真。实验结果表明，该模型能够准确估算项目成本，适用于评估项目前期比较方案的优劣。

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：摘要基于人工神经网络的汽油机故障诊断技术，是指通过对汽油机故障信息和诊断经验的训练与学习，用分布在网络内部的连接权值来表达所学习的故障诊断知识。本文首先指出采用神经网络进行故障诊断的必然性和可行性。然后利用BP网络对电控汽油机进行故障诊断和MATLAB软件进行程序调试。

简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：滩坝砂储集体具有分布较广、厚度较薄、空间分布不连续的特征。地震剖面上,通常是多个砂体以复合波的形式出现,很难形成单独的反射。滩坝砂储层信息的弱信号常被背景信息淹没,无法准确识别储层。针对滩坝砂储层的地震反射信号特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对地震资料进行弱信号分离,并将算法应用到识别滩坝砂储层中,解析出砂体（组）在地震剖面上的展布特征。通过对理论模型及实际资料的试算,处理后的地震资料可以较好地展示储层展布特征,有利于滩坝砂体的识别。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

简介：摘要：在2018年发布的《神经重症康复中国专家共识（中）》意识康复技术部分中提到正中神经电刺激与经颅直流电刺激均可以促进患者意识神经网络恢复重建，目前对于经颅直流电刺激结合正中神经电刺激的研究较少，本文通过对经颅直流电刺激和正中神经电刺激在意识障碍方面的应用进行讨论，希望能够为意识障碍患者的康复治疗提供新思路。

简介：摘要：在多个行业中技术人员常会用到钢印与金属铭牌字符识别技术，钢印及金属铭牌字符主要刻打在各类硬质外表面上，多具有字符与背景颜色相近、背景易反光、字符印迹不明显、字符倾斜等特征。因此，使用传统方法对钢印及金属铭牌字符进行检测时，容易受到各类因素的干扰导致检测准确率低，此外传统方法的效果优化操作复杂且实现度较差。本文提出采用基于神经网络的金属序列号识别技术，有助于解决以上问题。

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简介：海底沉积物中稀土元素的分布特征受很多影响因子的影响,很难定量分析.北部湾沉积物稀土元素（ΣREE）与物源、水动力、沉积物粒度和粘土矿物百分比等关系定性分析显示,本区的ΣREE的物源主要由陆源岩石控制,弱水动力和细粒度都对应较高含量的ΣREE.结合北部湾海底沉积物的位置、砾石含量、砂含量、粉砂含量、粘土含量和粘土矿物含量训练出来的BP神经在控制变量的情况下定量分析它们与ΣREE的关系,获得单个影响因子与ΣREE的关系曲线.这些关系曲线揭示了北部湾沉积物中稀土元素与各影响因子的联系,所获得的结果与定性分析的结果基本一致,该方法能够通过自主学习,自动判断并定量计算,有助于识别每一个因子对稀土元素含量影响的大小,是如何控制ΣREE的分布,从而根据曲线的变化规律结合实际情况去推断区域的环境变化及地质演变,对稀土元素的富集和分散提供有益的理论指导.

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。