人工神经网络在中医脉象信号检测中的应用

人工神经网络是在结构上模仿生物神经连接的连接型网络,经训练的网络可用来进行模式分类,信号处理与检测等.针对海洛因吸食者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异,成功地应用BP网络对15例海洛因吸食者和15例正常人的脉象信号进行了识别.为此,建立了一个40～20～1的二层BP网络模型,选取每一例脉象信号的一段特征信号作为网络的输入信号,采用了训练样本和加噪声的训练样本分别训练网络的方法.论文还比较了共轭梯度法与基本BP算法训练网络的快慢问题.实验结果除1例正常人被误判外,吸毒病人全被检测出来,网络达到了96.7%的识别率,其结果说明训练的网络对检测脉象信号是十分有效的.     

降雨型滑坡诱发电网连锁故障风险评估模型研究

针对我国西部地区极端降雨型滑坡灾害诱发高压输电线路停运的现状,分析了极端降雨气象导致电力设施所处位置发生滑坡地质灾害的特点和影响线路故障率的途径。基于降雨历史数据与滑坡致灾机理,建立输电线路失效概率的混合模型;同时提出降雨气象诱发电网线路群发性故障集筛选原则,并根据效用理论和风险理论建立降雨型滑坡导致电网连锁故障的风险评估模型。最后,以我国西南某地质多发区域电网进行仿真分析,通过仿真结果比较分析,验证了所提方法的合理性。