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[发明专利]一种基于改进BP神经网络状态估计中不良数据的检测方法-CN201811440318.6在审
发明人：张海;黄博南;张辉;高凯;汪广明;刘鑫蕊;孙秋野;张瑶瑶;任冬霞 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;国网辽宁省电力有限公司;东北大学;国家电网有限公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进BP神经网络状态估计中不良数据的检测方法，涉及电力系统状态估计技术领域。该方法首先对传统的BP神经网络进行改进，然后将电力系统状态估计中的良好数据输入到改进的BP神经网络中，对改进的BP神经网络进行训练；再通过训练好的改进BP神经网络模型，筛选出电力系统中的可疑数据集；最后利用传统的四分位数法检测和辨识电力系统中的不良数据本发明提供的基于改进BP神经网络状态估计中不良数据的检测方法，采用改进的BP神经网络能够更好的对电力系统状态估计中所得数据进行检测和辨识，同时能够缩短检测数据的时间，有效的剔除不良数据，提高状态估计中数据的精度
不良数据状态估计改进电力系统状态估计检测电力系统传统的辨识分位数法检测数据数据集剔除筛选

[发明专利]一种鉴定水稻低直链淀粉含量基因Wx-hp基因型的分子标记及其应用-CN201811357954.2在审
发明人：刘毅;刘国兰;毕俊国;张安宁;王飞名;孔德艳;王加红;余新桥;罗利军 -专利权人：上海市农业生物基因中心
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： C12Q1/6895 文献下载
摘要：本发明公开了一种鉴定水稻低直链淀粉含量基因Wx‑hp不同基因型的四引物标记方法，设计四条分子标记引物，等量加入到同一PCR反应体系对不同水稻基因组DNA进行扩增，如果有665bp和382bp的两条特征条带，则表示所述样品为Wx‑hp基因纯合；如果有665bp和325bp的两条特征条带，则表示所述样品不含有Wx‑hp基因；如果同时存在665bp、382bp和325bp的三条特征条带，则表示所述样品为为Wx‑hp
低直链淀粉含量基因条带不同基因分子标记种鉴定水稻水稻基因组DNA 分子标记引物共显性标记水稻品质引物标记基因型纯合等量扩增引物杂合育种改良基因应用进程

[发明专利]基于LM-BP神经网络的光伏超短期功率预测方法-CN201310405590.1在审
发明人：王永杰;宋兴旺;陈向东;高峻;门浩;张黎元;李昕;王蓓;刘宪栩;沈妍;李晓永;孙洁;邹广宇 -专利权人：国家电网公司;国网天津市电力公司
申请日： 2013-09-09 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LM-BP神经网络的光伏超短期功率预测方法，包括以下步骤：根据环境因素建立LM-BP神经网络预测模型并确定输入层数据和输出层数据；LM-BP神经网络预测模型对输入的数据进行归一化处理；采用LM算法进行LM-BP神经网络训练，得到更新权值的LM算法；计算光伏电站的光伏功率得到预测结果。本发明将LM算法与BP神经网络结合在一起，在BP神经网络预测结构基础上，建立LM-BP神经网络的预测模型，采用LM算法进行光伏超短期功率预测，能够按照任意精度逼近任何连续的非线性函数，可快速准确地解决光伏功率预测这一动态随机问题
基于 lm bp 神经网络光伏超短期功率预测方法

[发明专利]临床路径制定方法及装置-CN201610424381.5在审
发明人：黄亦谦 -专利权人：北京千安哲信息技术有限公司
申请日： 2016-06-15 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种临床路径制定方法及装置，所述方法包括：对电子病历进行预处理操作，以获得临床路径数据；将所述临床路径数据作为输入样本和期望输出样本训练BP神经网络，以构建BP神经网络模型；根据所述BP神经网络模型中作为期望输出样本的临床路径数据，构建临床路径数据库；根据所述BP神经网络模型和所述临床路径数据库，分析预设疾病的临床路径。本发明的技术方案通过构建BP神经网络模型和临床路径数据库，最后根据所构建的BP神经网络模型和所述临床路径数据库，获得预设疾病的临床路径，使医护人员只要将某一疾病输入BP神经网络模型，即可获得相应的临床路径数据
临床路径制定方法装置

[发明专利]基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统-CN201611024047.7在审
发明人：蒋昌俊;闫春钢;丁志军;张亚英;许朴 -专利权人：同济大学
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统，包括获取信用卡用户的属性数据，并进行归一化处理，得到训练样本集和测试样本集；初始化训练样本的分布权值，确定BP神经网络结构，初始化BP神经网络的参数；利用训练样本，训练T个BP神经网络弱分类器；根据T个弱分类器得到强分类器，即用于信用卡用户违约预测的BP_Adaboost模型，以根据信用卡用户的属性数据预测是否会违约。本发明的基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统根据银行信用卡用户的历史信用信息进行数据分析、训练，建立BP_AdaBoost模型，提升了信用卡用户违约预测的准确度。
基于 bp_adaboost 模型信用卡用户违约预测方法系统

[发明专利]一种设备故障诊断装置及系统-CN201810161555.2在审
发明人：韩华;崔晓钰;徐玲;范雨强;武浩 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-02-26 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：根据本发明的设备故障诊断装置及系统，设备故障诊断装置包括管理用储存部、BP故障诊断器构建部、粒子维度确定部、粒子初始化部、PSO‑BP故障诊断器构建部、第一诊断结果生成部、粒子位置更新部、初步诊断模型构建部、最优粒子遴选部、最终诊断模型构建部以及故障诊断结果生成部，设备故障诊断装置采用了基于粒子群算法优化BP神经网络模型故障诊断方法,在传统BP神经网络的基础上，引入粒子群算法(PSO)，改变了原误差迭代计算方式可以将粒子群算法的全局搜索能力与BP神经网络的局部快速搜索能力相结合，避免结果陷入局部最优。从而建立PSO优化BP神经网络模型，优化网络结构，并利用PSO对BP神经网络的权值与阈值进行寻优，提高了诊断性能。
设备故障诊断粒子群算法粒子故障诊断器装置及系统模型构建构建优化故障诊断结果粒子位置更新全局搜索能力诊断初始化部迭代计算故障诊断快速搜索网络结构诊断结果诊断性能储存部维度寻优引入管理

[发明专利]基于改进BP神经网络的图像分割方法-CN201710965371.7在审
发明人：李灯熬;赵菊敏;李延涛 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及了一种改进BP神经网络算法来提高图像分割性能的方法，具体为一种基于改进BP神经网络的图像分割方法，包括以下步骤（1）在BP神经网络中应用AlexNet模型ReLu传输函数替代sigmoid传输函数，得到改进BP神经网络；（2）在BP神经网络中应用自适应学习率方法以加快收敛速度，得到改进BP神经网络；（3）用数学形态学算法对原始图像进行预处理，去除亮暗噪声；（4）对去除亮暗噪声后的图像进行初步分割，得到初步分割后的图像；（5）初步分割后的图像进行改进BP神经网络训练分割，即得到最终分割后的图像。
基于改进 bp 神经网络图像分割方法

[发明专利]一种基于BP神经网络的日平均电力负荷预测方法-CN201910456034.4在审
发明人：焦丰顺;李铎;李宝华;张瑞锋;陈掀 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于BP神经网络的日平均电力负荷预测方法，该方法包括如下步骤：获取预测日的多个主要气象因素对应的数值和预测日日期；根据预测日的主要气象因素和日期获取用于负荷预测模型训练的历史日数据；将用于训练的历史日数据输入BP神经网络，并对BP神经网络进行优化，获得优化后的BP神经网络模型；将预测日的所述主要气象因素以及预测日日期输入所述优化后的BP神经网络模型中，计算获得预测日的电力负荷。本发明使用相似日算法来获得训练数据，在保证预测精度的前提下加速网络的训练，同时通过使用遗传算法优化BP神经网络的权值，避免了BP神经网络在随机初始化中陷入局部极小值，难于收敛等问题，提高模型预测精度。
预测气象因素电力负荷预测优化负荷预测模型遗传算法优化随机初始化电力负荷加速网络模型预测日期获取训练数据算法收敛保证

[发明专利]一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法-CN202010025865.9在审
发明人：曾向阳;杨爽;王海涛;乔彦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法，提取水声信号的MFCC水声特征，水声特征作为BP神经网络分类器的样本；然后随机初始化遗传算法的种群，种群中的个体包含需要优化的BP神经网络的权值和阈值，权值和阈值作为遗传算法的目标优化函数，目标优化函数代入BP神经网络获得仿真误差，优化种群中每个个体的仿真误差，获得BP神经网络的最佳初始权重和阈值；最后利用遗传算法优化后的BP神经网络对水声特征进行训练和识别本发明使用遗传算法对水声目标的特征进行识别分类，用遗传算法优化后的BP神经网络训练和预测水声目标可获得更高的识别率，识别性能更稳定。
一种基于遗传算法优化 bp 神经网络目标识别方法

[发明专利]高稳定性强荧光发射的铁离子配位黑磷量子点的制备方法-CN202010267370.7在审
发明人：金辉;姜晓文;桂日军 -专利权人：青岛大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： C09K11/02 文献下载
摘要：本发明公开了高稳定性强荧光发射的铁离子配位黑磷量子点Fe@BPQDs的制备方法，在Fe离子存在下，采用超声辅助溶剂热处理黑磷BP晶体，制备Fe配位的少层Fe@BP纳米片。加入水溶性短链硫醇配体，采用溶剂热处理Fe@BP纳米片,制备硫醇稳定的Fe@BPQDs。由于过渡金属M可通过M–π相互作用自发地吸附在BP表面，钝化BP的孤对电子，使BP在空气和水中更稳定。在BP表面形成金属磷化物MxP，有效提高了Fe@BPQDs的稳定性与光学性能。
稳定性荧光发射离子黑磷量子制备方法

[发明专利]基于改进BP神经网络的网络安全态势感知模型和方法-CN201910597740.0在审
发明人：李京昆 -专利权人：湖北央中巨石信息技术有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进BP神经网络的网络安全态势感知模型及方法，该模型包括数据预处理模块、态势计算模块、参数优化模块和态势预测模块，该方法包括：收集不同来源的数据集，提取用于态势感知的主成分信息，得到资产攻击威胁数据和系统状态数据；根据网络设备的资产攻击威胁数据计算风险值，并评估整个网络的安全态势；利用L‑M优化算法对BP神经网络进行改进，优化BP神经网络的权值参数，并经过多次迭代后得到最优的权值参数，将最优权值参数代入BP神经网络本发明有效的避免了BP神经网络陷入局部最优解的问题，很大程度上提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力，使BP神经网络在态势预测中能取得良好的效果。
网络安全态势权值参数态势预测感知数据预处理模块参数优化模块系统状态数据成分信息多次迭代计算模块数据计算态势感知网络设备优化算法整个网络改进数据集最优解攻击优权收敛威胁资产评估预测优化安全

[发明专利]基于BP神经网络的拉曼放大器增益值计算方法及系统-CN202110366963.3在审
发明人：巩稼民;刘芳;吴艺杰;张运生;朱泽昊;雷舒陶 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BP神经网络的拉曼放大器增益值计算方法及系统，方法包括：获取数据集；将数据集划分为训练数据以及检验数据；根据训练数据确定BP神经网络模型的拓扑结构，得到初始BP神经网络模型；利用训练数据对初始BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；根据训练好的BP神经网络模型计算当前泵浦光的波长数据和当前泵浦光的功率数据下的拉曼放大器增益值。本发明根据训练数据确定BP神经网络模型的拓扑结构，得到了最佳的学习模型，使得模型更准确、快速地映射泵浦光参数与拉曼放大器增益值之间的关系，进而快速、准确地计算拉曼放大器增益值。
基于 bp 神经网络放大器增益计算方法系统

[发明专利]一种BP神经网络的光伏发电量预测系统和方法-CN202110333911.6在审
发明人：于军琪;高娇娇;赵安军;惠蕾蕾;王鹏柱;聂己开;冉彤;段佳音;赵啸 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种BP神经网络的光伏发电量预测系统和方法，选取影响T时刻光伏发电量的输入变量，利用关联度分析法分析所述输入变量与T时刻光伏发电量的相关性，剔除关联度低于设定值的输入变量，保留剩余输入变量；根据保留的输入变量的个数以及T时刻光伏发电量建立BP神经网络；利用和声搜索算法优化建立的BP神经网络；利用优化后的BP神经网络进行发电量预测，得到预测值。本发明利用和声搜索算法的全局搜索能力找到BP神经网络的最优权值和阈值，克服了BP神经网络在权值选择上的随机性，提高了BP神经网络的收敛速度和学习能力。
一种 bp 神经网络发电量预测系统方法

[发明专利]基于优化的BP神经网络的光伏发电输出功率预测方法-CN202110414576.2在审
发明人：刘延龙;徐明宇;关万琳;陈晓光;荣爽;穆兴华;郝文波;尤超;雷雪婷;于浩;赵翔宇;刘智洋;宋柏越 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：基于优化的BP神经网络的光伏发电输出功率预测方法，属于新能源功率预测领域。本发明的目的是为了解决现有的光伏发电功率预测方法存在预测精度低的问题。步骤1、根据光伏电站的历史气象数据与历史光伏发电输出功率，建立历史数据集；步骤2、建立BP神经网络预测模型，所述BP神经网络预测模型的输入为气象数据，所述BP神经网络预测模型的输出为光伏发电输出功率；步骤3、利用多种群遗传算法和历史数据集，优化BP神经网络预测模型中的权值和阈值，得到优化后的BP神经网络预测模型；步骤4、当向优化后的BP神经网络预测模型中输入当前时刻的气象数据时，输出当前时刻预测的光伏发电输出功率
基于优化 bp 神经网络发电输出功率预测方法

[发明专利]一种基于BP神经网络功率分配优化系统及优化方法-CN202011594645.4在审
发明人：李昌泉;郝义国;魏永琪 -专利权人：武汉格罗夫氢能汽车有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： B60L58/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络功率分配优化系统及优化方法，包括制动踏板模块、VCU模块、BP神经网络模块和PID调节模块，所述制动踏板模块的信息输出端连接VCU模块，所述VCU模块的信息输出端连接BP神经网络模块，所述BP神经网络模块的信息输出端连接PID调节模块；所述制动踏板模块，踩压制动踏板，根据制动踏板采集需求功率的大小值；所述VCU模块，接受需求功率的命令，将需求功率值下发到BP神经网络模块该基于BP神经网络功率分配优化系统及优化方法，需求功率协调分配燃料电池输出功率、超级电容输出功率和NiH电池输出功率，采用BP神经网络有利于很好的预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率。
一种基于 bp 神经网络功率分配优化系统方法