基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究

随着人工智能技术的不断进步,基于机器学习的研究方法逐渐被应用于解决车用发动机性能优化问题。本文提出了一种基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法,并进行了案例研究:通过利用台架试验数据,建立了遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)预测模型,对发动机功率和有效燃油消耗率(BSFC)实现了较为准确的预测,误差率仅分别为1.58%和1.72%。此外,采用交叉遗传-粒子群(CMPSO)算法对功率和BSFC进行了多目标优化,将最优控制参数输入到台架试验中,得到的功率和BSFC的实际运行值与优化值基本一致。研究结果证明了本文提出的方法的有效性。该方法在保证一定精度的前提下,大幅减少了时间和经济成本的投入,为发动机性能优化研究提供了一种新的工作思路。     

冠心病术后患者自我护理的康复指南

<正>引言冠心病在全球具有较高的发病率和死亡率，会严重增加患者、家庭以及社会的经济负担。经皮冠状动脉介入术能够快速灌注患者已经闭塞的血管，最大程度上挽救患者的生命，但是无法使患者已经患病的冠脉得到逆转。患者经过临床治疗之后仍然需要接受良好的居家自我管理，仍然需要对疾病进行预防和控制，避免再次发生危险事件。根据研究可知，自我能够有效管理则需要掌握良好的相关知识与技能，医护人员则需要给予患者良好的理论和技术支持。本次研究主要分析自我效能、自我管理以及护理支持的现状，分析影响因素以及相关性。