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肾综合征出血热发病率的ANN预测模型
目的:探讨ANN时间序列预测模型在疾病发病率或死亡率预测上的应用前景.方法:利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法.结果:建立HFRS发病率的ANN预测模型,其预测精度高.结论:BP人工神经网络可以用于疾病发病率或死亡率的预测.
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基于BP神经网络的毛脉酸模根中白藜芦醇的动态规律研究
目的 利用BP神经网络方法 探索建立毛脉酸模根中白藜芦醇含量的动态模型的可行性.方法 采用HPLC色谱法,测定不同生长发育期毛脉酸模中7种生物活性成分(白藜芦醇苷、白藜芦醇、大黄酚苷、酸模素、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚)的含量.通过相关性分析找出与白藜芦醇相关性较好的因子用来建立网络.结果 通过利用根皮部的白藜芦醇的数据进行检验网络的泛化性能,发现网络的输出值与实际值吻合度较好.结论 BP人工神经网络预测白藜芦醇的动态规律比其他线性数值模拟预测具有较大的优势,为植物的生物活性成分随季节的变化趋势的建立提供了一种新的方法 .
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BP人工神经网络用于芳香族化合物结构参数和大鼠LD50构效关系研究
对结构参数采用主成分变换，再利用BP人工神经网络，采用LM算法作为迭代方法训练网络，预测检验集化合物的LD50。结果显示，BP人工神经网络可以用于定量毒性构效关系研究，含隐层的BP人工神经网络拟合能力明显优于传统方法，消除过度拟合后的多层BP网络预测能力也好于传统方法，可以用于预测。
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基于神经网络的血浆纤维蛋白原参考值与地理因素的关系
目的：分析我国健康成年人血浆纤维蛋白原参考值与地理因素之间的关系，为制定血浆纤维蛋白原的统一标准提供科学依据。方法收集了103个市县10701例健康成年人血浆纤维蛋白原参考值，运用相关分析方法研究其与地势、气候、土壤有关的18项地理因素之间的关系。选取与血浆纤维蛋白原参考值有相关性的地理因素进行BP神经网络建模，借用析取克里金插值法拟合出中国健康成年人血浆纤维蛋白原参考值的地理分布图。运用MATLAB软件，通过5层神经网络，选取含11个隐含层的2000次训练自学习建立模拟规则，用此规则模拟健康成年人血浆纤维蛋白原参考值与地理环境的神经网络模型。结果我国健康成年人血浆纤维蛋白原参考值与纬度、年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、表土石砾含量、表土（粉土）阳离子交换量8项地理因素呈显著相关的关系。我国健康成年人血浆纤维蛋白原参考值分布图呈现南高北低，东高西低的特征。结论若已知某地各项地理指标的值，则可通过构建神经网络模型或绘制地理分布图得出该区的健康成年人血浆纤维蛋白原参考值。
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广西道路交通事故BP人工神经网络预测模型的建立及效果评价
目的 构建广西道路交通事故BP人工神经网络预测模型,为研究广西道路交通事故提供新方法.方法 在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,选取人口数、客运周转量、民用车辆拥有量和公里里程数作为输入变量,交通事故发生数作为输出变量,应用BP人工神经网络技术,对2010年广西道路交通发生数进行预测.结果 2010年广西交通事故预测数为4 562次,实际发现4 351次,预测值与实际值误差为4.85%,建立的模型拟合效果较好.结论 BP人工神经网络模型适用于广西交通事故数的预测,为交通部门进行交通事故预测研究提供新方法.
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基于BP人工神经网络和遗传算法的葛根总黄酮提取工艺优化研究
目的 结合Bp人工神经网络与遗传算法优化葛根总黄酮提取工艺.方法 首先利用响应面试验设计获得数据优化Bp人工神经网络模型各参数,建立相应网络模型;然后结合遗传算法通过网络进行极值寻优,获得提取工艺的佳条件.结果 Bp人工神经网络模型的拟合度和葛根总黄酮获得率的预测结果表明,本文算法性能优于使用多元非线性回归算法性能.结论 结合遗传算法和Bp人工神经网络可优化葛根总黄酮提取工艺.
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4种模型对我国某地区肺结核发病率的预测
[目的]对我国某地区的肺结核年发病率进行预测. [方法]采用2000～2005年的年发病率建立GM(1,1)模型.采用2000～2005年月发病率建立ARIMA(P,d,q) (P,D,Q)s模型,并结合同期气象因素,建立多元线性回归模型和BP人工神经网络模型.以2006年的实际年发病率验证4种模型的预测效果,评价指标为相对误差.选取相对误差小的预测模型为佳预测模型. [结果]GM(1,1)模型、ARJMA模型、多元线性模型、BP人工神经网络模型对2006年肺结核年发病率的预测值分别为126.18/10万、126.84/10万、98.95/10万和111.19/10万.以上4个模型的相对误差依次为19.84%、20.49%、5.39%和4.86%.BP人工神经网络模型为佳预测模型. [结论]对于肺结核发病率的预测,应同时拟合几种模型,并选择其中拟合效果好的一种模型.
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应用BP神经网络模型预测福州市山区细菌性痢疾流行
[目的]探索BP神经网络在细菌性痢疾预测模型的应用,为细菌性痢疾的预防控制措施提供科学依据.[方法]用Matlab7.2软件包中的神经网络工具箱,以1988～2007年的资料建立福州市山区菌痢流行的BP神经网络模型,并以2008年的资料验证其预测成功率.[结果]神经网络经学习和训练,训练误差下降并趋于稳定,回代相关系数为0.815,模型的预测成功率为10/12.[结论] BP神经网络在气象要素与菌痢发病之间建模是可行的,可以作为预测菌痢流行的一种新方法.
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噁唑烷酮类化合物的定量构效关系
目的 研究新型全合成抗菌药噁唑烷酮类化合物的定量构效关系.方法 计算118个噁唑烷酮类化合物的量子化学和分子连接性指数等描述符,用偏小二乘(PLS)对其进行筛选,得到9个对抗菌活性有重要影响的分子描述符,然后分别用PLS方法和改进的人工神经网络(ANN)方法建立这些描述符及其抗菌活性之间定量结构活性关系的模型.结果 比较ANN模型与PLS模型的结果,证明了化合物结构与活性之间的非线性关系.结论 所建立的定量构效关系模型能有效地进行噁唑烷酮类化合物的小抑菌浓度值的预测,为新药开发提供新的参考和思路.
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基于图像复杂性特征分析的宫颈炎症诊断
目的 利用图像复杂性特征分析研究患者阴道镜宫颈图像的纹理改变,进而诊断宫颈炎症.方法 通过分析正常宫颈与病变宫颈图像的复杂度、近似熵和多尺度复杂度,组成特征矢量,利用BP人工神经网络对宫颈炎症进行计算机辅助诊断.结果 用90例样本建立识别模型,用60例样本进行验证,对正常宫颈的识别率达95%,轻度宫颈炎症识别率达85%,重度宫颈炎症识别率达90%.结论 复杂性分析能较好地描述宫颈图像的特征,对宫颈炎症的识别有着较好的性能,如再结合医生的临床经验能大大提高诊断的准确性.
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基于“三年化疫”理论探讨百日咳发病与前期气象因素的相关性并建立预测模型
目的:探讨北京地区百日咳发病与前期(1～3年前)气象因素的关联性,并建立BP人工神经网络医疗气象预测模型.方法:收集北京地区1970-2004年35年的气象资料和百日咳发病资料,采用BP人工神经网络方法,分别从1年前、2年前、3年前3个不同时间维度,建立百日咳发病的气象预警模型.结果:1)百日咳发病与前期(1～3年前)气象因素具有相关性,其中关系密切的气象因素是1～3年前的平均相对湿度;2)利用前期气象因素皆可成功建立百日咳发病的预测模型,以1年前气象因素建模的预测效果佳.结论:1～3年前的气候可能会影响某些传染病的发病,今后对传染病发病的研究应注意考虑前期的气象变化.
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BP人工神经网络在章鱼外来水测定中的应用
章鱼通过泡水获得其自身正常水分之外的水使章鱼产品重量增加,影响出口产品的品质.长期以来,章鱼外来水的测定没有很好的方法.由于很难了解章鱼吸水的具体机制,无法建立传统数学模型进行外来水量的计算.而神经网络的学习功能和记忆特性能记忆章鱼的正常重量、正常含水量、外来水量等信息,当输入新的试验数据时,神经网络会根据构建的神经网络计算外来水量.本文建立的BP人工神经网络输出值相对于期望值的误差大不超过6g,外来水量计算误差绝对值均值为2.02g,标准差1.53g,适用于章鱼外来水的测定.
