人教版高中生物必修3第2章 动物和人体生命活动的调节第3节 神经调节与体液调节的关系习题(1)

用人工神经元方法分析IF钢性能与成分、加工工艺之间关系.通过实验与现场数据训练1个前向网络的考核结果表明，该方法是用于大生产中IF钢成分与工艺设计的有效方法

● 中风是急诊 ● 专业化、标准化治疗 ● 溶栓治疗的利与弊 ● 抗血小板药与抗凝药 ● 降纤治疗 ● 神经保护剂 ● 颅内高压与脱水剂 ● 血糖的调控 ● 血压的调控 ● 下调脑区的激活

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

尾砂胶结充填体作为一种水泥基多相复合材料,其单轴抗压强度与超声波波速受水泥含量、固体质量分数、试件形态等因素影响.通过制备三种形态(7.07 cm×7.07 cm×7.07 cm立方体,Φ5 cm×10 cm圆柱体和Φ7 cm×14 cm圆柱体)的试件并进行单轴抗压强度试验和声波波速测试,对充填体强度和波速受水泥含量、固体质量分数和试件形态影响的规律进行了灰色-关联度分析.结果表明:水泥含量是影响强度的关键核心因素,关联度为0.837;固体质量分数是影响波速的关键核心因素,关联度为0.712.建立了充填体强度-波速指数函数预测模型和BP神经网络预测模型,通过对两种预测模型进行统计分析的F检验和t检验验证了两种方法在充填体强度预测的可行性,为胶结充填体的强度预测提供了新方法

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性