简介：旨在引入神经网络算法以提高加速度计活动强度的预测准确性，以44名大学生（男女各22名）为样本，让其同时佩戴气体代谢分析仪CosmedK482和加速度计（Actigraph—GT3X）进行3类11项体力活动（每项活动5rain），使用Matlab7．0软件运用留一法交叉验证BP神经网络模型，通过其与Hendleman模型和Crouter模型在RMSE、Bias和B—A图上的横向比较评估其效度。结果显示3—18—1的三层神经网络模型（参数误差率O．001、初始学习率0．02、动量常量0．7）的RMSE为1．08，在B—A图上一致性区间之外的点占总数的4．3％、一致性界限差值的绝对值为2．7，每分钟活动强度（除骑行外）的分类准确性分别为84．3％（小强度）、83．2％（中等强度）和89．8％（大强度），神经网络模型在整体强度和各个活动项目强度的预测上的准确性均好于Hendleman和Crouter模型，并且在活动强度分类准确性上更优。未来应进一步探究机器学习中其它算法在该领域的应用，优化整合指标体系和各类模型之间的关系。

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简介：摘要：目的：探讨产生神经精神活动的神经元功能。方法：依据神经精神活动的表现特点，结合神经元所具有的4种信息接收处理功能的不同表现和特点进行分析研究。结果与结论：在神经元所具有的4种信息接收处理的功能中，只有经配体门控离子型受体介导的信息接收处理功能（神经元的功能特性）是产生神经精神活动的神经元功能。

简介：摘要： 在我国大力提倡退耕还林的前提下 ,森林资源得到了有效地保护。由于近几年来森林火灾不断发生 ,导致森林资源受到巨大的破坏 ,影响了人们正常的生活以及社会发展。做好目前的森林防火工作 ,是保护自然生态环境最有效的手段。

简介：摘要卷积神经网络在自然语言处理中的应用是近年的研究热点。文章通过对几项典型工作的分析，研究了卷积神经网络在各项自然语言处理任务中的性能与效果。并对卷积神经网络语言模型的改进规律进行了总结。

简介：神经病理性疼痛动物模型的不断发展极大地促进了对神经病理性疼痛机制的研究。但是，目前的动物模型仍有很多缺陷，需要不断地完善，对疼痛的观察方法也需要改进。

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简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：摘要基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络的学习算法。本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面，简要介绍优化算法，对模型未来的发展方向进行展望。

简介：古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。

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简介：利用BP神经网络局部搜索快速性、自适应及自学习的优点，设计了基于BP神经网络的危机预警模型，突破传统的危机预警模式，有效克服了当前危机预警机制中缺乏智能化自我学习等缺陷，为研究智能化公共危机预警提供了一条可行的有效途径。

简介：阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。

简介：摘要混凝土抗压强度是保证混凝土工程质量最重要的检验指标，然而混凝土抗压强度的检验评定通常是在浇筑后28d进行的，即使试验结果不能满足规定强度，混凝土强度也不能提高。因此混凝土抗压强度早期预测具有重要研究意义。本文应用神经网络技术建立了混凝土强度预测模型，并将预测结果与实验室测试结果进行对比较。研究表明神经网络在预测混凝土的抗压强度方面有较高的精确度，将该技术应用于混凝土配合比设计，有助于保证混凝土工程质量。

简介：认知神经美学研究的对象是进行审美活动的人脑,认知神经美学研究的目标是获取审美的神经机制的认识,美学的研究也开始注重于审美认知机制的研究