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基于BP神经网络的矿井全通风网络火灾快速预测研究
摘要矿井火灾对井下安全构成严重威胁,快速预测火灾引发灾害对于及时救援至关重要。传统的计算流体动力学数值模拟精度高但耗时较长,且仅限于单一或局部巷道。本研究提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的全通风网络矿井火灾快速预测方法。建立了一个14分支的全通风网络矿井模型,并使用火灾
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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沙特阿拉伯可再生能源与非可再生能源使用中二氧化碳排放的可解释神经网络预测
摘要能源密集型经济体需要精确预测与能源使用相关的 CO₂ 排放量,以便为可持续性做好充分准备。本研究旨在利用人工神经网络 (ANNs) 开发一个精确的预测框架,用于对沙特阿拉伯的 CO2 排放量进行建模。编制并标准化了一个全面的全国数据集,涵盖了多年的可再生能源和非可再生能源
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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物理信息神经网络求解 Cahn-Allen、FitzHugh-Nagumo 和 Fisher–KPP 模型的新分析
摘要本文提出了一种面向非线性偏微分方程(PDEs)的混合半解析/深度学习框架,将新迭代法(NIM)与物理信息神经网络(PINNs)相结合。截断的 NIM 级数提供一个闭式基线解,精确满足初始条件,而神经网络仅需学习残差修正部分——该残差在幅度上比完整解小一到两个数量级,从而从
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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基于模糊逻辑和人工智能的输电线路故障检测与诊断
摘要
远距离电力传输线路容易因电压、自然或其他因素而发生物理故障。利用具有计算机辅助功能的现代算法,此类故障的检测已实现自动化。本文针对远距离电网输电线路提出了一种变异性依赖的故障检测模块(VFDM)。该模块根据输入/输出电压测量值,识别发送端与接收端之间的潮流变化及阻抗。
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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具有无界比例延迟的分数阶不确定Hopfield神经网络的新型自适应固定时间同步
摘要本文研究了具有比例时滞的分式阶不确定Hopfield神经网络(FOUHNNs)的固定时间同步问题。比例时滞不同于常时滞或有界变时滞,它是时变的且无界的,从而给分式阶主从系统的同步控制带来了挑战。为实现固定时间同步,我们提出了一种由多个模块组成的新型自适应控制器,其控制强度
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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并网微电网中基于 SA-GANN 的智能 UPQC 控制与优化直流链路调节
摘要本文提出了一种光伏(PV)辅助的统一电能质量调节器(UPQC),用于提升并网微电网的电能质量。其主要创新在于将序列感知门控注意力神经网络(SA-GANN)与混沌鹦鹉优化算法调优的PI(CPOA-PI)控制器相结合。与传统的UPQC控制器不同,所提出的SA-GANN直接学习
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-07
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急性脑血管疾病中氨基酸代谢的紊乱:诊断与病理生化视角
**摘要**
**引言:** 急性脑血管事件的早期鉴别诊断仍是一项关键的临床挑战,尤其是在超急性期。本研究旨在评估血浆氨基酸谱及其动态变化作为潜在生物标志物的价值,并评估其对诊断准确性的贡献。
**方法:** 这项前瞻性观察性临床和实验室研究纳入了29
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-07
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基于加速度计信号区分特发性震颤与肌张力障碍性震颤
背景:特发性震颤(ET)与肌张力障碍性震颤(DT)在临床表象上存在显著重叠。由于两者治疗策略不同,确立正确临床诊断十分关键。大规模时间序列特征提取与机器学习可客观分析振荡生物信号。目的:本研究比较多家学术中心ET与DT患者的震颤特征谱,以建立可泛化区分方法。方
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-07
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颅内支架成形术后重度颅内动脉粥样硬化性狭窄的形态学–血流动力学–灌注关系探索性分析
背景:颅内动脉支架成形术广泛用于治疗重度颅内动脉粥样硬化性狭窄(ICAS)。然而,支架术后形态学重塑、血流动力学恢复与灌注影像改变之间的关系仍不清楚。方法:这项回顾性单中心研究纳入131例接受颅内支架成形术的重度ICAS(70–99%)患者。血管形态学通过数字
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-07
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血浆FGF21与2型糖尿病患者颅内动脉粥样硬化性狭窄的相关性
摘要
引言:FGF21与动脉粥样硬化及冠状动脉疾病的解剖严重程度相关。目前尚无研究探讨FGF21与颅内动脉粥样硬化性狭窄(intracranial atherosclerotic stenosis, ICAS)的关系。本研究旨在探讨2型糖尿病(type 2
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-07