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【中文期刊】 屈宇萌 李君轶 等 《生态学报》 2026年46卷6期 3236-3250页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 针对陕北黄土高原典型区域榆林市榆阳区水资源空间分布不均、供需矛盾突出的问题,基于2005-2020年多源数据,结合In VEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoff...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 蔡露昭 史松卓 《北华大学学报（自然科学版）》 2026年27卷2期 323-333页ISTICCA
【摘要】 电池荷电状态(state of charge,SOC)估计值是电池管理系统(battery management system,BMS)重要的检测指标,对于防止电池过度充电及过度放电、进行高效的能量管理和精准预测剩余里程具有重要意义.考虑电...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 瞿依钥 高梦伟 等 《食品研究与开发》 2026年47卷12期 144-156页ISTICCA
【摘要】 为优化桑黄多糖提取工艺并评价其抗肺癌活性,采用热水回流法提取多糖,结合单因素与正交试验确定关键参数,构建粒子群优化-反向传播神经网络(particle swarm optimization-back propagation neural n...
【关键词】 桑黄多糖；提取工艺优化；粒子群算法优化-反向传播神经网络(PSO-BPNN)；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 刘林镛 马军 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷6期 14-19页ISTICCA
【摘要】 目的:为解决全膜法制药用水设备因水源、环境温度及设备间歇性工作等因素导致的产水电导率控制精度差、周期长等问题,对现有的全膜法制药用水设备产水电导率控制系统进行优化设计.方法:优化后的产水电导率控制系统主要由加碱计量泵、电导率传感器、可编程逻...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨丽娜 李春新 等 《北京生物医学工程》 2025年44卷1期 61-67页ISTIC
【摘要】 目的 手术资源的分配问题非常复杂,要综合考虑患者、手术室、医生以及时间等因素,传统的排班方法往往难以应对突发情况,同时容易受困于局部最优解,无法实现资源的最优合理配置.本文提出了一种新颖且智能的手术排班方法,以期科学合理地安排医疗资源.方法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李航 黎盛强 等 《南京中医药大学学报》 2024年40卷1期 18-25页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 构建粒子群反向传播(Particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络对中药复方颗粒剂安慰剂制备着色剂的用量进行预测,为中药复方颗粒剂安慰剂颜色的模拟提供一种新思路.方法 ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 熊志强 王嘉汉 等 《昆虫学报》 2024年67卷4期 572-581页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 [目的]褐飞虱Nilaparvata lugens种群监测的自动化和智能化尚未实现.本研究旨在探究水稻受褐飞虱危害后冠层光谱和温度以及叶片叶绿素相对含量与为害虫量的关系,建立基于高光谱、热成像和叶绿素等多信息融合的误差反向传播(back p...
- 概要：
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【中文期刊】 马乐蓉 李珊珊 等 《天津职业技术师范大学学报》 2024年34卷3期 21-26页
【摘要】 针对癫痫的传统药物治疗方法可能产生耐药性和手术治疗的非通用性等问题,提出一种基于计算模型的癫痫预测和分类算法.该算法从目前公认的癫痫发作机制的研究出发,采用计算模型生成具有特异性的癫痫数据,采用粒子群优化(particle swarm op...
【关键词】 癫痫预测和分类；特异性；粒子群优化-长短期记忆网络；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张沁宇 胡志刚 等 《食品安全质量检测学报》 2023年14卷22期 200-209页ISTICCA
【摘要】 目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型.方法 采集连续冷藏 6 d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析.选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-...
- 概要：
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【中文期刊】 刘晶晶 邵亮 《医疗卫生装备》 2023年44卷12期 7-13页ISTICCA
【摘要】 目的:提出一种基于CT图像特征提取及改进支持向量机(support vector machine,SVM)算法的肺结节诊断方法,以提高肺结节自动识别的准确性和效率.方法:采用融合深度学习特征提取与传统手工提取的级联特征提取方法进行CT图像特...
- 概要：
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