基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。
提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。
针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。
由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。
因而我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。
同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。
最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。
针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。
也可以使用bp神经网络来求解。
不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。
最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。
针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

电子病历基基础数据字段，共74维度数据患者基本信息子集（27字段）基本健康信息子集（13字段）卫生事件摘要子集（24字段）医疗费用记录子集（7字段）门（急）诊病历子集（43字段）急诊留观病历子集（71字段）门（急)诊处方基本数据集西药处方子集中药处方子集检查检验记录基本数据集检查记录子集检验记录子集一般治疗处置记录基本数据集治疗记录子集—般手术记录子集麻醉术前访视记录子集麻醉记录子集麻醉术后访视记录子集输血记录子集助产记录基本数据集待产记录子集分娩记录子集剖宫产手术记录子集护理操作记录基本数据集一般护理记录子集病危（重）护理记录子集手术护理记录子集生命体征测量记录子集出入量记录子集高值耗材使用记录子集护理评估与计划基本数据集入院评估记录子集护理计划记录子集出院评估与指导记录子集知情告知信息手术同意书子集麻醉知情同意书子集输血治疗同意书子集特殊检查及特殊治疗同意书子集病危（重）通知书子集其他知情同意书子集住院病案首页住院病案首页子集西医住院病案首页西医住院病案首页子集入院记录入院记录子集

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