BP人工神经网络

摘要： [目的]针对过去对I型金属夹芯板的极限强度评估不完善的问题,提出一种采用BP人工神经网络的方法来定量确定各相关参数对I型金属夹芯板极限强度的影响。[方法]首先,采用非线性有限元法研究I型金属夹芯板在面内轴向压缩载荷条件下的极限强度;然后,构造BP神经网络以对不同面板柔度系数β_(p)、腹板柔度系数β_(w)和梁柱柔度系数λ下I型金属夹芯板的极限强度进行预测;最后,提出采用人工神经网络权值和偏置法预测I型金属夹芯板极限强度的公式。[结果]针对所计算的算例尺寸,显示采用BP神经网络方法的极限强度预测的均方差MSE和相关系数R分别为0.001 2和0.981 8,所构建的神经网络模型具有较好的预测精度,最大误差不超过10%。[结论]所得结论可为I型金属夹芯板在船体结构中的应用提供参考。

摘要： 为准确预测混凝土的碳化深度,开展了不同水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量混凝土的制备与碳化深度测试,进行了数据采集。根据数据及BP算法,建立了3-7-1型三层BP网络,包含三因子网络输入量(水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量)及单因子网络输出(碳化深度),提出了基于人工神经网络的混凝土碳化深度预测模型。采用最小二乘法建立了线性及伪线性两种预测模型与人工神经网络预测模型进行对比。结果显示:基于BP神经网络建立的混凝土碳化深度预测模型,相比较于常用的最小二乘法线性、伪线性模型更适用于多因素影响条件下的混凝土碳化深度预测,误差仅为线性模型的63.6%,伪线性模型的61.9%,采用BP神经网络能达到理想的预测结果。

摘要： 延河水质评价及个别水质指标预测分析对延河流域水污染防治具有重要意义。本文基于延河流域近3年水质的月监测数据,选取单因子指数法和水质综合污染指数法对延河水质进行评价,对比不同的评价方法对延河水质评价结果的异同。并通过建立BP(Back Propagation)人工神经网络首次对延河水质指标溶解氧(DO)进行预测。结果表明近年来突出污染因子为总氮(TN)和总磷(TP),但总体水质有好转趋势,BP人工神经网络对延河流域DO的预测变化趋势与实际变化趋势相符,预测误差率在可接受范围内,预测结果较为理想。

摘要： 基于临床路径的DRG支付机制,在一定程度上是对医院管理变革的升级。医院迫切需要加强医疗质量管理,降低成本,缩短住院天数,减少患者不合理的医疗费用支出。医院基于人工神经网络对临床路径与DRG数据进行融合分析,通过构建网络模型对各学科专业病组覆盖情况进行评价,全面了解和掌握了医院学科建设与发展现状,并在此基础上研发了临床路径DRG信息系统。实施成果充分论证了临床路径与DRG的融合发展及优化,可以有目地、有计划地规划学科发展,有助于医院整体医疗技术能力及精细化运营能力的提升。

摘要： 本文研究以美国近百年(1921年-2020年)历史音乐相关数据,利用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力和特点,建立音乐特征识别的模型。模型建立之后,进行预测,再抽取已有的实际数据来与预测数据进行比对进行误差分析,研究发现预测值与实际值的误差在15%左右,可以充分的说明模型的合理性。

摘要： 目的研究搅拌摩擦加工工艺改性的Ti-6Al-4V双相钛合金的超塑性变形行为。方法对360 r/min、30 mm/min工艺条件下搅拌摩擦加工处理的TC4钛合金在不同的变形条件下进行超塑性拉伸实验,在实验数据的基础上构建以变形温度、应变速率和晶粒尺寸为输入参数且以峰值应力为输出参数的3-16-1结构的BP人工神经网络模型。应用所构建的BP人工神经网络模型对不同变形条件的Ti-6Al-4V钛合金的超塑性行为进行预测。结果BP人工神经网络预测的精准度较高,实验应力值与预测应力值吻合度较高,相关系数R=0.9913,相对误差为1.91%~12.48%,平均相对误差为5.92%。结论该模型预测的准确性较高,能够客观真实地描述Ti-6Al-4V合金的超塑性变形行为。

摘要： 阿尔泰山作为干旱区典型的山地系统,其土壤温度的日、月、季节和年际动态及其影响因素研究,是深入理解干旱区山地森林生态系统能量循环过程的关键所在。基于阿尔泰山森林生态站2014年11月-2019年7月的气象因子和土壤温度数据,应用相关分析、回归分析和BP人工神经网络分析了阿尔泰山5、10、20 cm和30 cm深度土壤温度的动态变化及其对气象因子的响应,同时,应用多元线性回归和BP人工神经网络对土壤的温度进行了模拟。结果表明:1)近5 a各层土壤温度月均值年际变化一致,最低最高温度和日较差最大值均出现在20 cm,仅30 cm土壤温度的月变化出现自表层至深层滞后现象,年内月较差最大值出现在30 cm深度;各土壤层温度在春夏秋季变化较大,冬季变化较小;2)空气温度、气压和太阳辐射等与土壤温度的相关性达到极显著水平,其中与空气温度的相关性最强;3)回归模型和BP人工神经网络对20 cm土壤层的模拟结果最好,且BP人工神经网络模型的性能总体上优于回归模型。

摘要： 红旗泡水库是大庆市的重要水源地之一,以供应石油化工用水为主,兼顾农业灌溉、渔业养殖、生活用水等。BP人工神经网络能够很好地处理模糊的非线性关系,对于具有随机、非线性特点的水质评价和预测等复杂问题具有很好的适应性,目前被广泛应用。以红旗泡水库为研究对象,根据2016—2020年水质监测数据,以总氮、总磷、叶绿素a、高锰酸盐指数和透明度为评价指标,应用BP人工神经网络模型对水库富营养化状况进行评价。结果表明,2016—2020年红旗泡水库多处于中度富营养状态,但富营养化程度逐年降低。BP人工神经网络模型可靠性强、运行稳定、方便快捷,能够快速、准确评价湖库富营养化状况。

摘要： 为了准确获得压缩机输气系数,搭建了复叠式高温热泵系统试验台,对此开展理论及试验研究。建立了压缩机输气系数的机理模型、拟合关联式模型、BP人工神经网络模型和优化后的BAS-BP人工神经网络模型,通过4种模型分别对压缩机输气系数进行预测,结果表明:其经过优化后的BAS-BP人工神经网络模型预测高、低温压缩机输气系数结果平均误差为1.61%和1.02%,较BP人工神经网络模型误差降低了1.01%和0.75%,较机理模型误差降低了4.56%和6.87%,较拟合关联式模型误差降低了1.63%和2.16%;RMSE都为0.0086,R2分别为1.0008,1.0908,在4种模型中拟合性能最佳,表明优化后的BAS-BP人工神经网络模型比机理模型和拟合关联式模型对压缩机输气系数有着更好的测算能力和良好的泛化能力。

摘要： 利用人工神经网络技术研究Ti-6Al-4V合金离子氮化层厚度、硬度与热处理工艺参数之间的关系。以钛合金离子氮化工艺试验为基础,构建以离子氮化温度、保温时间、压力为输入参数,离子氮化层厚度、硬度为输出变量的3层BP神经网络模型,探究模型学习训练过程的最优化算法与神经元个数,预测合金离子氮化层厚度与硬度值。预测结果表明,该模型的综合复相相关系数为0.978 45,网络预测值与样本值相似度较高。获得该合金最优化离子氮化工艺区间,温度为850~880°C,保温时间为16 h,压力为200~300 Pa,合金氮化层厚度大于85μm,硬度大于1 000HV。从而可为钛合金复杂零件离子氮化工艺-组织-性能控制研究提供新的方法与思路。

摘要： 本文在行业标准的指引下，参照已有研究成果，采用3S技术，应用遥感数据、高程数据、统计年鉴等数据资料，建立了生态环境脆弱性评价指标体系。在MATLAB平台上构建了BP人工神经网络生态环境脆弱性评价模型，采用随机样本数据，对模型的效果进行了显著性检验。选择最佳隐含层神经元数量的BP-ANN模型对研究区的生态环境脆弱性进行了客观的评价，研究成果对认清本区生态环境脆弱性现状具有重要的意义，为国家、省市有关部门制定生态环境保护政策和生态修复工程提供重要的决策依据。

摘要： 本文在行业标准的指引下，参照已有研究成果，采用3S技术，应用遥感数据、高程数据、统计年鉴等数据资料，建立了生态环境脆弱性评价指标体系。在MATLAB平台上构建了BP人工神经网络生态环境脆弱性评价模型，采用随机样本数据，对模型的效果进行了显著性检验。选择最佳隐含层神经元数量的BP-ANN模型对研究区的生态环境脆弱性进行了客观的评价，研究成果对认清本区生态环境脆弱性现状具有重要的意义，为国家、省市有关部门制定生态环境保护政策和生态修复工程提供重要的决策依据。

摘要： 本文在行业标准的指引下，参照已有研究成果，采用3S技术，应用遥感数据、高程数据、统计年鉴等数据资料，建立了生态环境脆弱性评价指标体系。在MATLAB平台上构建了BP人工神经网络生态环境脆弱性评价模型，采用随机样本数据，对模型的效果进行了显著性检验。选择最佳隐含层神经元数量的BP-ANN模型对研究区的生态环境脆弱性进行了客观的评价，研究成果对认清本区生态环境脆弱性现状具有重要的意义，为国家、省市有关部门制定生态环境保护政策和生态修复工程提供重要的决策依据。

摘要： 本文在行业标准的指引下，参照已有研究成果，采用3S技术，应用遥感数据、高程数据、统计年鉴等数据资料，建立了生态环境脆弱性评价指标体系。在MATLAB平台上构建了BP人工神经网络生态环境脆弱性评价模型，采用随机样本数据，对模型的效果进行了显著性检验。选择最佳隐含层神经元数量的BP-ANN模型对研究区的生态环境脆弱性进行了客观的评价，研究成果对认清本区生态环境脆弱性现状具有重要的意义，为国家、省市有关部门制定生态环境保护政策和生态修复工程提供重要的决策依据。

摘要： 本文通过搜集含有Cr、Al、Si、B铁素体耐热合金成分的实验结果,采用BP人工神经网络建立合金成分与硬度、氧化速率之间的关系模型,预测合金的硬度和氧化速率,探究成分与性能的关系,并优化耐热衬板合金的成分.

摘要： 本文通过搜集含有Cr、Al、Si、B铁素体耐热合金成分的实验结果,采用BP人工神经网络建立合金成分与硬度、氧化速率之间的关系模型,预测合金的硬度和氧化速率,探究成分与性能的关系,并优化耐热衬板合金的成分.

摘要： 本文通过搜集含有Cr、Al、Si、B铁素体耐热合金成分的实验结果,采用BP人工神经网络建立合金成分与硬度、氧化速率之间的关系模型,预测合金的硬度和氧化速率,探究成分与性能的关系,并优化耐热衬板合金的成分.

摘要： 本文通过搜集含有Cr、Al、Si、B铁素体耐热合金成分的实验结果,采用BP人工神经网络建立合金成分与硬度、氧化速率之间的关系模型,预测合金的硬度和氧化速率,探究成分与性能的关系,并优化耐热衬板合金的成分.

摘要： 本文通过搜集含有Cr、Al、Si、B铁素体耐热合金成分的实验结果,采用BP人工神经网络建立合金成分与硬度、氧化速率之间的关系模型,预测合金的硬度和氧化速率,探究成分与性能的关系,并优化耐热衬板合金的成分.

摘要： 现阶段,"管道泄漏"已经成为了一个敏感词汇,由于其造成的人员财产损失日益增大,所以开发一套较完整的管道泄漏监测系统对此类灾害进行预防尤显重要.本文以音波信号为基础,采用经遗传算法及模糊逻辑优化的BP网络作为泄漏判定算法,结合Visual Basic、MATLAB、Access数据库混合编制了一套用于输气管道在线泄漏检测的应用型系统软件,并验证了监测系统的泄漏判断准确性、稳定性以及泄漏定位的精确性.

摘要： 本发明提供了一种用于人工神经网络的突触器件，所述人工神经网络包括多个神经元，所述多个神经元之间通过突触器件阵列相互连接，所述突触器件阵列包括多个突触器件，所述突触器件包括：两个、三个或更多个并联连接的突触单元。本发明还提供了一种包括这种突触器件的人工神经网络。

摘要： 根据本发明的分布式处理用人工神经网络运算加速装置可以具有：外部主存储器，存储针对输入神经元的输入数据和突触权重；内部缓冲存储器，存储构成所述人工神经网络运算的各个循环所需的突触权重和输入数据；DMA模块，用于与所述外部主存储器及内部缓冲存储器直接发送和接收数据；神经网络运算装置，针对构成人工神经网络运算的各个循环重复地处理以下一系列顺序过程：读取存储在所述内部缓冲存储器的突触权重和输入数据、执行人工神经网络运算、将运算结果存储在所述外部主存储器；CPU，用于控制在所述外部主存储器和内部缓冲存储器存储针对输入神经元的输入数据和突触权重的操作和所述神经网络运算装置的运行；及通用通信中介块，可以与无关集成电路的类型地以物理方式连接的其他加速装置发送和接收针对所述输入神经元的输入数据和突触权重以及在所述神经网络运算装置执行的运算结果。

摘要： 一种对根据来自旧任务的数据训练的人工神经网络进行再训练的方法，包括：利用来自不同于旧任务的新任务的数据对人工神经网络进行训练，在利用新任务对人工神经网络进行训练期间，利用S l i ced Wasserste i nD i stance计算一系列隐藏层节点的激活分布中的漂移，基于激活分布中的漂移计算要添加到至少一个隐藏层的附加节点的数量，将输入层节点、隐藏层节点和输出层节点之间的连接权重重置为在利用来自新任务的数据对人工神经网络进行训练之前的值，将附加节点添加到至少一个隐藏层，以及利用来自新任务的数据对人工神经网络进行训练。

摘要： 一种人工神经网络(ANN)的存储器系统包括：处理器，其用于处理人工神经网络模型；以及ANN存储器控制器，其被配置为控制存储在存储器中的ANN模型的数据的重新排列并且基于ANN模型的ANN数据局部性信息以读取突发模式操作存储在存储器中的ANN模型的数据。ANN存储器控制器可以接收预先生成的ANN数据局部性信息，或者处理器可以按顺序生成多个数据访问请求，使得ANN存储器控制器可以通过监控多个数据访问请求来生成ANN数据局部性信息。ANN存储器控制器基于人工神经网络数据局部性在接收来自处理器的请求之前准备数据，以减少存储器向处理器提供数据的延迟。

摘要： 一种人工神经网络存储器系统包括：至少一个处理器，其被配置为生成与人工神经网络操作对应的数据访问请求；以及至少一个人工神经网络存储器控制器，其被配置为依次记录数据访问请求，以生成人工神经网络操作的人工神经网络数据局部性模式，并且基于人工神经网络数据局部性模式生成预测由至少一个处理器生成的数据访问请求的下一数据访问请求的提前数据访问请求。

摘要： 本发明涉及用于应用有多任务能力的人工神经网络（KNN）的经改善的可能性。尤其是，本发明提出一种用于训练有多任务能力的KNN（110）的方法。在此，为通过KNN（110）的第一信息流提供第一路径（P1），其中所述第一路径（P1）将所述KNN（110）的输入层（120）与所述KNN（110）的至少一个跨任务中间层（130）耦合，所述跨任务中间层对于所述KNN（110）的多个彼此不同的任务是共同的，并且所述第一路径（P1）将所述至少一个跨任务中间层与来自多个彼此不同的任务（A，B）的相应的任务特定的KNN分段（140）耦合。此外，经由所述输入层（120）和所述第一路径（P1）输送用于训练跨任务参数的第一训练数据，所述跨任务参数对于所述KNN（110）的多个彼此不同的任务是共同的。此外，为通过所述KNN（110）的与所述第一信息流不同的第二信息流提供至少一个任务特定的第二路径（P2），其中所述第二路径（P2）将所述KNN（110）的输入层（120）与来自多个彼此不同的任务的任务特定的KNN分段（140）中的仅一部分耦合，并且经由所述第二路径（P2）输送用于训练任务特定的参数的第二训练数据。

摘要： 公开了一种数据缓存或数据管理设备，其用于在至少一个处理器和至少一个存储器之间高速缓存数据，并且支持由至少一个处理器执行的人工神经网络(ANN)操作。数据高速缓存设备或数据管理设备可以包括内部控制器，该内部控制器用于基于ANN操作的ANN数据局部性来预测下一数据操作请求。内部控制器从在至少一个处理器和至少一个存储器之间实际做出的数据操作请求中监视与ANN操作相关联的数据操作请求，从而提取ANN操作的ANN数据局部性。

摘要： 描述了一种电子设备，该电子设备包括处理逻辑，所述处理逻辑被配置为接收输入图像数据并使用人工神经网络模型来生成具有与输入图像数据不同的格式的输出图像数据。人工神经网络模型包括多个编码层单元，所述多个编码层单元分别包括位于多个级别的多个层。人工神经网络模型还包括多个解码层单元，所述多个解码层单元包括多个层并且被配置为与处于相同级别的多个编码层形成跳跃连接。第一级别的第一编码层单元接收第一输入特征图并将基于第一输入特征图的第一输出特征图输出到随后的编码层单元和处于第一级别的解码层单元。

摘要： 一种用于借助训练数据组来训练人工神经网络、尤其贝叶斯神经网络的方法，该方法具有根据损失函数来匹配人工神经网络的参数的步骤，其中，该损失函数包括第一项，该第一项表示对训练数据组的通过人工神经网络的分类与训练数据组的期望分类之间的距离的下边界的估计。此外，损失函数包括第二项，该第二项构型成使得通过人工神经网络的不同样本来调节训练数据组中的偶然不确定性的差异。

摘要： 本发明提供一种人工神经网络芯片及配备人工神经网络芯片的机器人，所述芯片包括硅衬底和3D存储阵列，在所述硅衬底和所述3D存储阵列之间设置有外围逻辑电路和人工神经网络电路；所述芯片基于3D非易失性存储器工艺制备；采用前道工艺制程实现所述3D非易失性存储器的外围逻辑电路以及所述人工神经网络电路；所述机器人包括所述人工神经网络芯片。本发明提出的人工神经网络芯片以3D非易失性存储器作为存储机制，具有超大容量的数据存储能力，而且即使掉电后数据依然能够保存。因此，本发明这种配备人工神经网络芯片的机器人灵活性高，学习能力强，动态可调节，这是传统机器人无法办到的。