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变量重要性-反向传播人工神经网络辅助激光诱导击穿光谱测定铁矿石中硅、铝、钙和镁含量

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光谱学与光谱分析 2023年第10期43卷 3132-3142页

作者：刘曙金悦苏飘闵红安雅睿吴晓红上海海关工业品与原材料检测技术中心上海200135 上海理工大学材料与化学学院上海200093

快速准确测定铁矿石中的硅、铝、钙、镁含量对铁矿石质量评价具有重要作用。受制于多变量分析方法过拟合现象以及不同种类样品基体效应,使用激光诱导击穿光谱(LIBS)准确测定铁矿石中硅、铝、钙、镁含量仍然是当前存在的挑战。采用变量... 详细信息

快速准确测定铁矿石中的硅、铝、钙、镁含量对铁矿石质量评价具有重要作用。受制于多变量分析方法过拟合现象以及不同种类样品基体效应,使用激光诱导击穿光谱(LIBS)准确测定铁矿石中硅、铝、钙、镁含量仍然是当前存在的挑战。采用变量重要性-反向传播人工神经网络(VI-BP-ANN)辅助LIBS定量分析铁矿石中硅(以SiO_(2)计)、铝(以Al_(2)O_(3)计)、钙(以CaO计)和镁(以MgO计)的含量。在这项研究中,收集了12种244批铁矿石代表性样品的LIBS光谱,优化了光谱预处理方法,使用随机森林(RF)对LIBS光谱特征的重要性进行了测量,使用袋外(OOB)误差优化RF模型参数,变量重要性阈值用于优化BP-ANN校准模型的输入变量。变量重要性阈值和神经元数量通过五折交叉验证(5-CV)的测定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)进行优化。结果显示测试样本SiO_(2)、Al_(2)O_(3)、CaO和MgO含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.3772 wt%、0.1339 wt%、0.0592 wt%和0.1411 wt%,R^(2)分别为0.9701、0.9554、0.9871、0.9975。相比于使用相同的预处理方法作为PLS、SVM、RF和BP-ANN四种模型的输入,VI-BP-ANN在校准集和预测集都显示出出色的预测能力。结果表明LIBS与VI-BP-ANN的结合有潜力在实际应用中实现铁矿石硅、铝、钙、镁含量的快速准确预测。

关键词：铁矿石反向传播人工神经网络变量重要性定量分析激光诱导击穿光谱

紫外可见吸收光谱结合主成分-反向传播人工神经网络鉴别真假蜂蜜

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分析化学 2011年第7期39卷 1104-1108页

作者：欧文娟孟耀勇张小燕孔猛华南师范大学生物光子学研究院

研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段25... 详细信息

研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段250～400 nm的吸光度值进行主成分分析(PCA),优选主成分作为反向传播人工神经网络(BPANN)的输入向量。输出结果显示,校准集和预测集的准确鉴别率均为100%;对应的均方根误差分别为8.523×10-3和8.961×10-3。研究结果表明,基于PCA-BPANN的紫外-可见吸收光谱技术能够方便、快速、准确地鉴别真假蜂蜜,为食品质量的快速检测提供可靠参考。

关键词：蜂蜜掺假紫外-可见吸收光谱反向传播人工神经网络主成分-反向传播人工神经网络

基于反向传播人工神经网络对SiC氧化反应行为的预测研究

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硅酸盐通报 2021年第10期40卷 3213-3218页

作者：赵春阳王恩会方志郭春雨段兴骏侯新梅北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心北京100083

以SiC为代表的非氧化物耐火原料作为高温结构材料重要组分,被广泛应用于冶金高温行业。在实际应用过程中,SiC的氧化行为加速了对应耐火材料的高温性能失效,导致其服役寿命大大缩短。因此明晰非氧化物耐火原料在高温环境下的氧化行为尤... 详细信息

以SiC为代表的非氧化物耐火原料作为高温结构材料重要组分,被广泛应用于冶金高温行业。在实际应用过程中,SiC的氧化行为加速了对应耐火材料的高温性能失效,导致其服役寿命大大缩短。因此明晰非氧化物耐火原料在高温环境下的氧化行为尤为重要,利用动力学模型分析氧化行为是目前最常用的手段。但动力学模型的建立往往需要大量的数据处理工作,且很难同时满足描述准确性高和模型参数简单两个条件。随着人工智能与大数据技术在材料领域的应用探索,反向传播人工神经网络(BP-ANN)有望在此方面取得突破。本文以典型非氧化物耐火原料SiC为例,通过建立神经网络,训练、预测SiC的氧化行为,预测结果与实验数据的相对误差均小于3%,用预测数据回归计算的反应活化能和反应速率常数与实验数据计算结果的相对误差低于4%,表明BP-ANN在研究非氧化物耐火原料的氧化行为方面具有巨大应用前景。

关键词：耐火材料高温结构材料非氧化物材料氧化 SiC 反向传播人工神经网络模型优化反应活化能

反向传播人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方的提取工艺

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世界中医药 2023年第11期18卷 1525-1529页

作者：王迪磊宋乃琪杨凯丽杨麒琳郭子硕肖五庆杨天姿李鹏跃杜守颖北京中医药大学北京102488

目的:使用反向传播(BP)人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方中药物的提取工艺,为药物的规范化生产和产业化形成提供可靠的研究基础。方法:采用水回流提取法提取,以荷叶碱的含量为评价指标,以正交试验设计筛选提取工艺,并将正交试验... 详细信息

目的:使用反向传播(BP)人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方中药物的提取工艺,为药物的规范化生产和产业化形成提供可靠的研究基础。方法:采用水回流提取法提取,以荷叶碱的含量为评价指标,以正交试验设计筛选提取工艺,并将正交试验层次分析法得到的实验数据作为反向神经网络的输入层,评价指标的综合得分作为网络的输出层,对主要影响因素进行仿真优化,得到最优提取工艺。结果:优化得到的提取工艺条件为12倍量水、提取3次、0.5 h/次。结论:BP人工神经网络结合正交试验方法可用于荷叶降脂方提取工艺的优化,科学合理,稳定可行,符合中药制剂研发的需求。

关键词：荷叶降脂方高脂血症荷叶碱提取工艺正交试验反向传播人工神经网络

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AHP-CRITIC混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络在芪志方提取工艺优化中的综合应用

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中国实验方剂学杂志 2024年

作者：兰群程怡李子安吴冰雨王锦玉刘德文仝燕中国中医科学院中药研究所

目的：基于层次分析法（AHP）-指标相关性的指标权重确定方法（CRITIC）混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络（BP-ANN），优化芪志方的水提取工艺，为芪志方制备工艺优化及质量标准的建立提供实验依据。方法：以黄芪甲苷... 详细信息

目的：基于层次分析法（AHP）-指标相关性的指标权重确定方法（CRITIC）混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络（BP-ANN），优化芪志方的水提取工艺，为芪志方制备工艺优化及质量标准的建立提供实验依据。方法：以黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志口山酮Ⅲ、3，6′-二芥子酰基蔗糖质量分数和干膏得率的综合评分为评价指标，采用L9(34)正交试验设计，结合AHP-CRITIC混合加权法确定各评价指标的权重系数，以直观分析、方差分析、灰色关联度分析考察提取次数、溶剂倍数、提取时间对黄芪远志水提工艺的影响，同时建立BP-ANN模型，反向预测芪志方的最优提取工艺参数，最后对优化的工艺参数进行验证。结果：AHP-CRITIC混合加权法确定5个指标成分黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志口山酮Ⅲ、3，6′-二芥子酰基蔗糖的质量分数、干膏得率的权重系数分别为25.7%，20.82%，16.41%，12.45%，15.96%，8.67%。优化的提取工艺参数为水提取3次，每次1 h，首次加8倍量水，后2次加6倍量水。BP-ANN检测样本的网络预测值和实际测量值的相对误差<1%。通过相关数学模型分析和预测所得的芪志方水提取工艺稳定可行，黄芪、远志有效成分的提取率明显升高，验证试验平均综合评分90.85分，相对标准偏差（RSD）为1.55%，具备可行性。结论：该研究系统优化了复方芪志颗粒的水提工艺，最终优选的提取工艺可有效提高黄芪、远志有效成分的提取效率，为临床经验方的提取制备工艺优化及质量标准的建立提供了新的思路和方法。

关键词：芪志方层次分析法(AHP) 指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC) 正交试验灰色关联度分析反向传播人工神经网络提取工艺

HPLC指纹图谱结合反向传播人工神经网络和判别分析鉴定不同的麻黄药材

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西南师范大学学报（自然科学版） 2012年第5期37卷 73-77页

作者：王丽琼范琦易珍奎王以武重庆医科大学药学院重庆400016

采用HPLC-UV测定36个麻黄药材的指纹图谱,应用化学计量学进行图谱预处理和数据预处理,建立并验证不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材的反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)和判别分析(di... 详细信息

采用HPLC-UV测定36个麻黄药材的指纹图谱,应用化学计量学进行图谱预处理和数据预处理,建立并验证不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材的反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)和判别分析(discriminant analysis,DA)判别模型.研究结果显示,所建BP-ANN模型的预测准确率为83.3%～94.4%、DA模型的性能指标为82.8%～88.5%,可见所建方法能有效判别不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材.该方法基于麻黄药材物质基础的整体性质,判断客观,为其他药材的分析提供了参考.

关键词：高效液相色谱法指纹图谱反向传播人工神经网络判别分析麻黄

变压器故障特征气体拉曼光谱检测反向传播人工神经网络定量方法研究

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变压器故障特征气体拉曼光谱检测反向传播人工神经网络定量方法研...

作者：王稼轩重庆大学

学位级别：硕士

变压器故障特征气体(CO、CO、H、CH、CH、CH、CH)的含量与组分是诊断电力变压器故障及老化的重要特征量,准确检测变压器故障特征气体的含量及组分对分析早期潜伏性故障、保障变压器安全运行具有重要意义。拉曼光谱气体检测技术已呈现良... 详细信息

变压器故障特征气体(CO、CO、H、CH、CH、CH、CH)的含量与组分是诊断电力变压器故障及老化的重要特征量,准确检测变压器故障特征气体的含量及组分对分析早期潜伏性故障、保障变压器安全运行具有重要意义。拉曼光谱气体检测技术已呈现良好的应用前景,但准确定量方法缺乏深入研究。现有的光谱预处理过程依赖人工选取参数,大量处理时缺乏一致性和准确度;拉曼光谱定量未考虑包括激光功率、温度等对峰强的影响,且多是建立峰强与浓度之间的线性关系,准确度亟待提高。论文开展基于反向传播人工神经网络的变压器故障特征气体拉曼光谱检测定量方法研究,主要内容如下:1)研究将基线建模为低通信号的基线校正方法和基于高斯拟合的谱峰拟合方法,建立关键参数自选取的拉曼光谱峰强计算方法,有效降低人为因素对光谱预处理的影响。2)基于搭建的空芯反谐振光纤增强拉曼光谱检测平台,检测七种变压器故障特征气体(CO、CO、H、CH、CH、CH、CH),获得其拉曼光谱特征;研究各气体的拉曼特征峰的气体分压、激光功率及温度特性;结果表明:气体的拉曼峰强(峰高及峰面积)随气体分压及激光功率呈良好的线性关系;在实验温度范围内(20℃至90℃)各气体的峰强及频移随温度的升高而近似线性降低;建立了变压器故障特征气体拉曼光谱峰强样本库。3)建立了基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)的变压器故障特征气体拉曼光谱定量分析模型;通过比较不同的优化函数、损失函数和网络连接方式,选取优化函数为Adamax、损失函数为Smooth L1loss、2层隐含层且神经元分别为50和100个的组合,对七种变压器故障特征气体在定量分析模型下的误差进行分析,发现测试集的误差最小值在未进行Z-Score标准化时分别为0.3、1.25、0.77、10.4、0.14、0.09、0.58;在进行Z-Score标准化后的测试集误差最小值分别为4.69×10、1.44×10、5.29×10、1.92×10、1.81×10、5.35×10、1.50×10;七种变压器故障特征气体在100 Pa分压下,各气体的定量准确度平均为91.1%,在500 Pa分压下,各气体的定量准确度平均为95.4%。论文研究的拉曼光谱反向传播人工神经网络定量分析方法具有较高的准确度,为变压器故障特征气体拉曼光谱准确检测奠定了基础。

关键词：变压器故障特征气体拉曼光谱检测反向传播人工神经网络定量方法

正交试验联合反向传播人工神经网络优选熄风止动颗粒提取工艺

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儿科药学杂志 2022年第1期28卷 27-30页

作者：王娣陈娟鲁文静杨智峰陕西省中医药研究院陕西西安710003

目的:优选熄风止动颗粒的提取工艺。方法:采用正交试验联合反向传播人工神经网络(BP-ANN)的方法,以天麻素含量与干膏率的综合评分为指标,对熄风止动颗粒提取工艺的加水量、提取次数及提取时间进行优化,最终确定最佳提取工艺。结果:筛选... 详细信息

目的:优选熄风止动颗粒的提取工艺。方法:采用正交试验联合反向传播人工神经网络(BP-ANN)的方法,以天麻素含量与干膏率的综合评分为指标,对熄风止动颗粒提取工艺的加水量、提取次数及提取时间进行优化,最终确定最佳提取工艺。结果:筛选得到最佳提取工艺为处方量药材加水浸泡1 h后,回流提取2次,第1次提取加水14.4倍量(按干药材质量计),第2次提取加水11倍量,每次提取75 min。结论:正交试验联合BP-ANN优选出的提取工艺提取效率高、能耗低、稳定可靠,可为熄风止动颗粒的工业化生产提供实验依据。

关键词：熄风止动颗粒天麻素正交试验反向传播人工神经网络提取工艺

用变化的降雨—径流资料通过反向传播人工神经网络模拟径流

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水资源研究 2006年第2期27卷 45-49页

作者： R．D．辛格[印度] 陈志斌（译）钱卓州（校）

用变化较大的、精度不高的数据组建立多层反向传播神经网络（BPANN）模型，用以模拟印度纳尔默达河两个小流域Banjar～Hridaynagar和Narmada-Manot的3种时间尺度（周、10d、月）的降雨径流过程。采用梯度下降优化技术建立BPANN径流模型... 详细信息

用变化较大的、精度不高的数据组建立多层反向传播神经网络（BPANN）模型，用以模拟印度纳尔默达河两个小流域Banjar～Hridaynagar和Narmada-Manot的3种时间尺度（周、10d、月）的降雨径流过程。采用梯度下降优化技术建立BPANN径流模型，并通过交叉检验进行概化。用变化相对较大、精度不高的数据资料建立起来的BPANN，在几乎所有情况下，计算迭代次数较少，概化程度较高。计算结果表明，BPANN模型的性能优于线性转换函数模型（LTF）。

关键词：反向传播人工神经网络降雨径流模拟转换函数模型