基于ESB总线技术的医院数据集成平台的建设方案和研究随着信息化大幅度发展，医院的管理和服务质量要求也越来越高。一个医院往往会拥有多个不同的系统，为了使这些系统之间可以相互交流，进行数据共享，提高信息化的水平和工作效率，很多医院开始采用ESB总线技术来实现医院数据集成平台的建设。本文将以基于ESB总线技术的医院数据集成平台的建设方案和研究为题，从以下几个方面进行阐述：一、关于ESB总线技术ESB是企业服务总线的简称，是一种基于服务的架构模式，可以在不同的应用系统之间实现数据、消息、服务等的传输和交换。ESB

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2024-12-05

基于BP神经网络预测的微网系统dq轴谐波阻抗的主动测量策略基于BP神经网络预测的微网系统dq轴谐波阻抗的主动测量策略摘要：随着微网系统的快速发展，电力质量问题日益凸显，其中谐波是主要的影响因素之一。准确预测微网系统中dq轴谐波阻抗对谐波限制和有源功率过滤器设计具有重要作用。本文提出基于BP神经网络的主动测量策略，利用神经网络模型预测微网系统中dq轴谐波阻抗，并通过对网络结构和参数进行优化，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该策略可以提供准确的dq轴谐波阻抗预测结果，为谐波控制和滤波器设计提供有效的

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基于Alexnet卷积神经网络的加密芯片抗功耗攻击方法摘要随着信息时代的到来，数据的保护与安全显得更加重要。近年来，由于加密芯片的广泛应用，加密芯片的安全性成为了一个热门话题。其中，功耗分析攻击是一种十分有效的攻击方式。本文提出了一种基于Alexnet卷积神经网络的加密芯片抗功耗攻击方法，旨在提高加密芯片的安全性。关键词：加密芯片；功耗分析攻击；卷积神经网络；Alexnet1.引言加密芯片随着其在金融、通信和电子商务等领域的迅速发展，越来越成为商业中的一个重要安全保障。然而，加密芯片的安全性受到了严重的威

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基于FPGA的卷积神经网络加速器动态余数处理映射模型基于FPGA的卷积神经网络加速器动态余数处理映射模型摘要：随着深度学习技术的迅速发展，卷积神经网络（CNN）已成为许多计算机视觉和图像处理任务的主流模型。然而，由于深度神经网络的计算密集型特性，其在计算和存储方面的要求往往超出了传统的处理器能力。因此，研究者们借鉴了现代可编程逻辑器件的能力，提出了使用场可编程门阵列（FPGA）来加速CNN的方法。本论文提出了一种基于FPGA的卷积神经网络加速器动态余数处理映射模型，该模型可以在CNN运算中实现处理器资源的

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基于BP神经网络的油气管道环焊缝失效风险预测系统研究标题：基于BP神经网络的油气管道环焊缝失效风险预测系统研究摘要：随着石油和天然气的不断开发利用，油气管道安全问题日益突出。焊缝失效是导致管道事故的主要原因之一，因此，开展油气管道环焊缝失效风险预测研究具有重要意义。本文采用BP神经网络方法，构建了油气管道环焊缝失效风险预测系统，通过实际数据的训练和测试，验证了系统的可行性和准确性。研究结果表明，BP神经网络模型能够有效预测油气管道环焊缝的失效风险，为管道安全管理和维护提供了一种可行的方法。1.研究背景随着

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基于BP神经网络和多属性决策的投标预测模型一、引言在市场经济体制下，为了有效地推进工程建设和经营管理，投资方常常需要公开招标，以选择最优秀的投标商。然而，在实际操作中，如何准确地预测中标价格和中标商，成为招标人亟需解决的问题。因此，本文构建了基于BP神经网络和多属性决策的投标预测模型，以提高预测准确性，降低投标成本和风险。二、相关理论1.BP神经网络BP神经网络是一种前馈式人工神经网络，它通过梯度下降法不断调整输入和输出之间的权值，获得较好的分类和回归效果。BP神经网络的理论基础是误差反向传播算法，它可以

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基于GRA-LSTM神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型随着城市化进程的加快，能源需求呈现不断增长的趋势，而传统的能源系统已经无法满足日益增长的需求。因此，区域综合能源系统成为了能够解决能源供应和环境保护问题的一种可行方案。在区域综合能源系统中，能源的供需具有复杂性和不确定性，为了保障能源的平衡供应和需求，提高电网的安全性和可靠性，必须对负荷进行短期预测。因此，基于GRA-LSTM神经网络的多元负荷短期预测模型成为了研究的热点。一、研究背景区域综合能源系统是当前解决能源危机和环境问题的一种重要途

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基于FireModule卷积神经网络的手写变造数字检测Title:HandwrittenAdversarialDigitDetectionusingConvolutionalNeuralNetworkswithFireModuleAbstract:Handwrittendigitrecognitionhaswitnessedsignificantadvancementsinrecentyears,withconvolutionalneuralnetworks(CNNs)emergingasthestate

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基于BP神经网络的聚偏氟乙烯聚丙烯梯度复合滤料工艺优化基于BP神经网络的聚偏氟乙烯聚丙烯梯度复合滤料工艺优化摘要：聚偏氟乙烯聚丙烯（PVDF-PP）梯度复合滤料在膜分离领域具有广泛的应用前景。为了提高滤料的分离性能，本文采用BP神经网络进行工艺优化。首先，通过实验测定了不同工艺参数对滤料分离性能的影响，并建立了BP神经网络模型。然后，利用该模型进行工艺参数的优化。最后，通过对优化后的工艺参数进行实验验证，结果表明，优化后的工艺参数能够显著提高滤料的分离性能。关键词：聚偏氟乙烯聚丙烯；梯度复合滤料；BP神经

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基于BP神经网络的复合储能式装载机工况识别及控制器匹配摘要：本文针对复合储能式装载机的工况识别及控制器匹配问题开展研究。首先，根据工况的特点和需求，建立了针对该装载机的BP神经网络模型，并利用该模型实现对工况的识别。然后，通过对复合储能式装载机的结构和特点进行分析，设计了适用于该装载机的控制器并实现了控制器的匹配。实验结果表明，本文所提出的BP神经网络模型和控制器匹配方法能够有效地识别复合储能式装载机的工况并实现控制效果的优化和提高。关键词：BP神经网络；复合储能；装载机；工况识别；控制器匹配1.绪论随着

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基于CMTS接入模式下的RFoG网络升级改造方案探讨标题：基于CMTS接入模式下的RFoG网络升级改造方案探讨摘要：本论文探讨了基于CMTS（CableModemTerminationSystem）接入模式下的RFoG（RFoverGlass）网络升级改造方案。首先，简要介绍了CMTS和RFoG技术的基本原理和特点。然后，分析了RFoG网络升级改造的需求和挑战。最后，提出了一种基于CMTS接入模式的RFoG网络升级改造方案，并对其进行了详细的工程实施、性能分析和优化指导。第一章：引言1.1研究背景1.2研

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基于BP神经网络的西北太平洋柔鱼资源丰度时空变化研究基于BP神经网络的西北太平洋柔鱼资源丰度时空变化研究摘要：西北太平洋是全球最重要的柔鱼资源之一。柔鱼资源的丰度时空变化对于生态系统的稳定和捕捞活动的管理具有重要意义。本研究基于BP神经网络，对西北太平洋柔鱼资源的丰度时空变化进行了研究。通过收集相关的数据、预处理数据并建立BP神经网络模型，得出了一套预测西北太平洋柔鱼资源丰度时空变化的方法。实验结果表明，该方法能够有效地预测柔鱼资源的丰度时空变化，并为资源管理者提供了重要的决策依据。关键词：西北太平洋、柔

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基于BP神经网络的绝缘子污秽度在线诊断研究随着电力系统的大规模建设和运行，高压绝缘子已经成为电力系统中不可或缺的重要组成部分。但是在运行过程中，高压绝缘子会受到各种环境因素的影响和污染，导致绝缘性能下降，严重影响输电线路的安全运行。因此，高压绝缘子的在线诊断和故障诊断技术已经成为电力系统领域一个热门的研究方向。本文主要基于BP神经网络的绝缘子污秽度在线诊断研究展开讨论。1.绝缘子污秽度的检测方法绝缘子污秽度的评价可以根据国家标准GB/T5582-2005《高压绝缘子和电器外绝缘子污秽度的评定》进行定量评价

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2024-12-05

基于J-SBM三阶段DEA模型的区域低碳创新网络效率研究区域低碳创新网络效率研究摘要：随着全球能源危机和气候变化问题的日益突出，推动低碳创新已经成为各国政府和企业的共同目标。在这样的背景下，构建高效的区域低碳创新网络成为一种重要的战略选择。本文基于J-SBM三阶段DEA模型，针对区域低碳创新网络效率进行研究，旨在分析网络节点的创新效率、网络合作效率以及整体网络效率，并提出相应的政策建议。1.引言随着经济全球化和科技进步的快速发展，低碳经济成为了全球的热点话题。推动低碳创新不仅可以降低环境污染，提高资源利用

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基于eSIM技术实现物联网设备通信多运营商间自动切换基于eSIM技术实现物联网设备通信多运营商间自动切换摘要：随着物联网技术的发展，越来越多的设备需要通过互联网进行通信。然而，不同的地理位置和通信环境可能需要不同的运营商来进行通信。为了实现设备在多个运营商之间自动切换，提升通信的可靠性和稳定性，本文提出了一种基于eSIM技术的解决方案。通过在物联网设备中集成eSIM卡，实现设备在不同运营商之间的自动切换，并对其进行了性能测试和评估。实验结果表明，该方案能够有效提升物联网设备通信的可靠性和稳定性。关键词：物

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基于BP神经网络的农林产值预测基于BP神经网络的农林产值预测随着经济的发展，农林业在国家的战略中越来越重要，而农林产值作为一个重要的经济指标，对于国家的农林业发展和产业结构转型起着至关重要的作用。但是，受到自然环境、市场需求、政策和技术等因素的影响，农林产值预测变得越来越困难，这就需要一种可靠的预测方法来帮助各级政府部门决策。神经网络作为一种模拟人脑神经系统，具有学习能力和自适应性的特点，以及对非线性问题的较好处理能力，在农林产值预测中显得尤为重要。其中，BP神经网络模型是神经网络的一种经典模型，其对于非

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基于D5000的源网荷储系统多元协调调度功能建设方案基于D5000的源网荷储系统多元协调调度功能建设方案摘要：随着电力系统规模的不断扩大和可再生能源的大规模接入，电力系统的运行可靠性和经济性面临着越来越大的挑战。源网荷储系统作为一种新的电力系统调度模式，具有调剂电力供需关系、提高供能可靠性和响应能力的潜力。本文针对D5000源网荷储系统，提出了多元协调调度功能的建设方案，包括分析系统需求、设计系统架构、优化调度策略和性能评估等。1.引言随着全球能源问题和环境问题的日益严重，可再生能源逐渐成为电力系统发展的

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基于BP神经网络的风电机组钢混组合式塔架结构频率预测基于BP神经网络的风电机组钢混组合式塔架结构频率预测摘要：风力发电是一种清洁、可再生的能源，而风电机组的结构频率对其稳定性和使用寿命有着重要的影响。本文基于BP神经网络方法，对风电机组的钢混组合式塔架结构的频率进行预测和分析。首先，我们对塔架的结构特性进行了相关研究，包括材料、几何尺寸、地基条件等。然后，我们收集了大量的实际测量数据，包括风速、风向，材料参数等，并建立了BP神经网络模型进行数据训练和预测。最后，我们对模型进行了验证，并分析了预测结果的准确

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基于BP-LSTM双输入网络的大钩载荷与转盘扭矩预测一、引言在建筑工程和机械领域中，对于大钩载荷和转盘扭矩的准确预测具有重要意义。大钩载荷和转盘扭矩的预测能够帮助工程师在设计和操作过程中进行合理规划，并提高工程的安全性和效率。然而，由于大钩载荷和转盘扭矩受到多种因素的影响，例如天气、材料和构造等，预测这些参数具有一定的挑战性。本文提出了一种基于BP-LSTM双输入网络的大钩载荷与转盘扭矩预测方法。该方法利用BP-LSTM网络结合两个输入变量，即天气和构造参数，来进行大钩载荷和转盘扭矩的预测。通过对历史数据

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基于BP神经网络的黑龙江漠河段冰坝预测标题：基于BP神经网络的黑龙江漠河段冰坝预测摘要：随着全球气候变暖，冰川融化速度加快，对冰坝的预测变得至关重要。本论文旨在利用BP神经网络模型来预测黑龙江漠河段冰坝的情况。通过收集历史冰坝数据以及相关气象数据，我们训练和优化BP神经网络，建立了一个预测模型。实验结果显示，该模型能够准确地预测冰坝的厚度和稳定性，为冰坝管理和保护提供了参考意见。1.引言冰坝是由冰川积累形成的堤坝，储存着大量的冰川水资源。随着全球气候变暖，冰川融化速度加快，冰坝的破坏风险也随之增加。为了预

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