Page 73 - 《中国医疗器械杂志》2025年第6期
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Chinese Journal of Medical Instrumentation                                         2025年 第49卷 第6期

                                                     临  床  医   学  工  程



                  功率预测研究[J]. 无线互联科技, 2025, 22(7): 111-114.      [19]   张和洪, 张文进, 陈建, 等. BP神经网络跟踪微分器在磁
              [8]   何叶荣, 吕畅, 范志豪. 基于GA-PSO-BP的装配式建筑                 浮列车悬浮控制中的应用[J]. 交通运输工程学报, 2025,
                  施工安全风险评价及实证研究[J]. 安徽工业大学学报                        25(1): 94-106.
                  (自然科学版), 2025, 42(3): 322-331.                [20]   张琳, 丁兵, 邓金运, 等. 基于BP神经网络的城市下垫面
              [9]   李雨, 王君, 张萌萌, 等. 基于PSO-BP模型的省域交通                 变化与径流系数响应研究[J/OL]. 长江科学院院报, 1-7.
                  运输碳排放多情景预测[J]. 华南师范大学学报(自然科                       [2025-04-23]. http://kns--cnki--net--https.cnki.shxk.
                  学版), 2025, 57(2): 12-22.                          lwnote.com:50004/kcms/detail/42.1171.TV.20250225.
              [10]   何健, 张瀚驰. 基于粒子群优化神经网络的光网络节点                     1208.012.html.
                  信号异常数据提取[J]. 激光杂志, 2025, 46(3): 181-186.      [21]   戴宜凌, 王少快, 尹凌峰. 面向冷弯型钢构件弹性屈曲
              [11]   胡春晖, 张黎明, 李鑫. 基于光谱分解和PSOBP组合模                  临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选[J]. 应用数
                  型的光谱重构研究[J]. 量子电子学报, 2024, 41(1): 47-56.          学和力学, 2025, 46(2): 129-141.
              [12]   邓峰, 郭巍. 基于PSOBPNN和NSGA-Ⅱ的微孔发泡工             [22]   刘浩, 袁佳佳, 杨晨, 等. 双通道BP神经网络在几内亚湾
                  艺参数多目标优化[J]. 塑料工业, 2019, 47(11): 49-54, 77.       海底地形反演中的应用[J/OL]. 大地测量与地球动力
              [13]   袁骏, 刘国海. 基于改进神经网络的两电机同步系统张                     学 ,  1-8.[2025-04-23]. http://doi.org/10.14075/j.jgg.2024.
                  力辨识[J]. 微特电机, 2016, 44(12): 77-80.                09.421.
              [14]   温廷新, 孙雪, 孔祥博, 等. 基于PSOBP-AdaBoost模型        [23]   张易, 牟达. 基于Back Propagation神经网络的增强现实
                  的瓦斯涌出量分源预测研究[J]. 中国安全科学学报,                        自由曲面棱镜光学系统设计[J]. 光学学报, 2025, 45(8):
                  2016, 26(5): 94-98.                               146-154.
              [15]   兰智, 吴江江. 基于改进粒子群优化BP神经网络的短期                [24]   张国浩, 王彩玲, 王洪伟, 等. 改进粒子群优化算法结合
                  光伏发电功率预测[J]. 科技与创新, 2025(4): 5-8.                 BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
              [16]   王晓曼, 吕建雄, 李贤军, 等. 基于PSO-BP神经网络模                [J]. 光谱学与光谱分析, 2025, 45(2): 394-402.
                  型的浸胶竹束干燥过程含水率预测[J]. 林业科学, 2025,               [25]   从明智, 陆红梅, 赵立伟. 基于IPSO-BP神经网络的预制
                  61(5): 187-198.                                   构件生产成本预测研究[J/OL]. 石河子大学学报(自然
              [17]   殷运童, 马剑, 白镇滔, 等. 基于改进PSO-BP神经网络                科学版), 1-9.[2025-04-23]. http://doi.org/10.13880/j.cnki.
                  的土遗址锚固力智能化预测研究[J]. 力学学报, 2025,                    65-1174/n.2025.21.002.
                  57(4): 867-882.                               [26]   赵汝进, 张启衡, 左颢睿, 等. 基于去离群点策略提高目
              [18]   张紫玥, 刘晓, 杜丽丽, 等. 基于随机蛙跳降维和PSO-                 标位姿测量精度[J]. 光学学报, 2009, 29(9): 2463-2467.
                  BPNN的高光谱水体总氮遥感反演[J/OL]. 激光与光电                 [27]   康燕艺, 张逸, 郑宗华. 基于负荷等值阻抗参数的居民
                  子学进展, 1-19. [2025-04-23]. http://kns--cnki--net--https.  谐 波 源 负 荷 模 型 [J/OL].  中 国 电 机 工 程 学 报 ,  1-14.
                  cnki.shxk.lwnote.com:50004/kcms/detail/31.1690.TN.  [2025-04-23]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2107.tm.
                  20250225.1516.052.html.                           20250324.1311.009.html.






































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