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反向传播人工神经网络文献资料
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B超图像复杂性特征分析方法诊断脂肪肝
目的利用复杂性分析研究脂肪肝患者B超图像纹理改变,进而诊断脂肪肝.方法通过分析正常肝脏与脂肪肝B超图像的复杂度,近似熵和近远场灰度比特征,组成特征矢量,利用反向传播人工神经网络对脂肪肝进行计算机辅助诊断.结果用80例样本建立识别模型,用50例样本进行验证,对正常肝的识别率达到100%,脂肪肝识别率达到100%.结论复杂性分析能较好地描述脂肪肝超声图像的特征,对脂肪肝的识别有着较好的性能.
关键词： 脂肪肝 复杂性分析 图像识别 反向传播人工神经网络 -
基于AHP和BPNN结合模型优化当归烟熏加工工艺
目的:建立不同烟熏条件加工当归的层次分析(AHP)和反向传播人工神经网络(BPNN)结合模型,优化当归烟熏加工工艺.方法:测定烟熏当归药材中5种指标性化学成分(阿魏酸、Z-藁本内酯、正丁基苯酞、正丁烯基苯酞、亚油酸)以及醇溶性浸出物含量,采用建立的AHP与BPNN结合模型优化当归烟熏加工工艺.结果:AHP模型优化工艺为50℃烟熏8h,AHP与BPNN结合模型优化工艺为46.5℃烟熏8.8h,后者工艺优于前者.结论:AHP与BPNN结合模型优化的当归烟熏工艺有利于减少能耗及保存有效成分,有一定实用价值.
关键词： 当归 层次分析 反向传播人工神经网络 烟熏加工 高效液相色谱
