摘要：离心泵安全操作需要严格按照一系列多环节的安全规程进行,否则将会出现机泵损坏、人身损伤等危险后果。依据国家标准建立了离心泵的三维模型,使用虚拟现实技术依据离心泵操作规程设计了交互系统。系统考虑了模型的实际物理状态:离心泵工作时电机会发热,外壳同时散热,依据电机生热与散热的数学模型,计算了电机生热与散热的情况,通过颜色随时间的变化关系将其反映在系统中,真实反映了离心泵电机的热特性变化;根据操作规程顺序、安全隐患点细节、操作的精准程度,采用神经网络中感知机模型,对一系列相关的操作步骤进行分组,按照重要性设置属性权重,根据操作错误的次数改变权重值,最终输出评价结果,建立了两级感知机数学模型,精准评价操作者的掌握准确度。

摘要：目的:探讨人工神经网络感知机模型判别医疗设备故障停机对医疗服务的影响。方法:参考世界卫生组织(WHO)对卫生系统绩效进行测评的反应性水平评估标准,以及人工神经网络的感知机模型和学习规划等资料,对人工神经网络感知机模型进行分析和研究,并对其进行模型构建和判别。通过正交实验设计,验证感知机模型判别医疗设备故障停机对医疗服务影响程度的分析,并通过社会类别、医疗类别和求医类3组训练输出值判别交通因子(Tr)、候诊因子(Td)和健康因子(H)是否给予关注。结果:患者在医疗设备停机时所受的影响程度可归结为最大关注和可以忽略;社会类别、医疗类别和求医类别3组训练输出值医疗服务满意度(y)均>学习期望值(d);设备停机时患者对交通因子(Tr)的影响可忽略,候诊因子(Td)不属最大关注,而患者对健康因子(H)的影响表示最大关注。结论:人工神经网络感知机模型判别结果可用于研究医疗设备维护期内影响医疗服务的满意度要素,验证感知机模型判别医疗设备故障停机对医疗服务影响程度的可行性,为大数据下智能化评价医疗服务满意度提供借鉴。

摘要：藏语语义依存分析是以藏语依存句法分析为基础的深层语义研究。该文从词法分析和句法分析等浅层研究出发,结合藏语自身语法结构和语义单位之间的关系特点,实现了藏语语义依存分析。在制定了藏语语义依存关系标注规范并设计了藏语语义依存关系特征模板的前提下,采用感知机进行了藏语语义依存分析模型的训练,经实验该模型在人工标注测试语料上的根准确率、依存弧准确率、依存弧类型准确率及完全准确率等4个指标分别达到了89.56%、78.63%、71.67%及32.32%,证实了该模型在藏语语义依存分析任务中具有良好的性能。