基于GHz电化学阻抗谱的后向传播(BP)神经网络识别细胞溶液浓度方法研究

目的GHz电化学阻抗谱(GHz electrochemical impedance spectroscopy,GHz-EIS)虽然可以实现对细胞溶液的快速,无标记检测,但在复杂样本的GHz电阻抗数据解析方面仍然面临诸多挑战,限制了该技术在细胞研究中的有效应用.为此,本研究提出了一种融合GHz电化学阻抗谱与深度学习算法的方法,旨在提升对细胞溶液浓度的精准识别与量化能力,从而为GHz电化学阻抗谱数据的解析提供一种高效且准确的全新解决方案.方法首先通过GHz-EIS细胞溶液介电特性提取方法,从实验得到的细胞溶液电化学阻抗谱(EIS)中获取不同浓度细胞溶液的介电特性数据,构建包含浓度标签的数据集,随后设计具有Relu,Lrelu等特定激活函数的后向传播(BP)神经网络模型,通过数据训练实现对细胞溶液介电特性的智能提取与分析,从而实现细胞溶液体积分数的精准识别.结果通过与传统的离心法结果对照,可以观察到细胞悬浊液的浓度识别值与离心法所得结果十分接近,细胞悬浊液浓度识别值的相对误差均小于5%.对于高浓度的样本,误差相对更小,表明本文提出的细胞悬浊液浓度自动识别方法可以准确快速地计算未知样本细胞悬浊液的浓度.结论结合GHz-EIS和BP神经网络算法可以实现对未知样本细胞悬浊液的浓度细胞浓度的准确高效识别,为构建便捷的在线细胞分析平台奠定了基础,展示出重要的应用前景.

国产孔探仪的AI融合与智能管理平台构建研究

航空发动机作为飞机的"心脏",其健康状态直接关系着飞行安全与运营效率.孔探检测是发动机内部损伤检查的核心手段,但传统检测模式依赖进口设备与人工经验,存在微小缺陷易漏检,历史数据利用率低,三维量化能力不足等突出问题.本文基于国家"十五五"规划对民航数字化转型的战略要求,提出构建国产孔探仪与人工智能技术深度融合的发动机智能孔探管理平台.该平台采用"采集+算法+应用+提升"四位一体闭环架构,集成YOLOX-nano与MobileNet-v2双模型缺陷识别算法,多视角三维点云重建技术,AR辅助增强诊断系统,叶片智能计数与定位模块,实现发动机损伤的智能识别,精准量化与趋势预测.实验验证表明,系统缺陷检出率达100%,分类准确率95%,三维测量精度优于0.01mm,叶片计数准确率100%,检测效率提升50%以上,新员工培训效率提高40%.平台的成功构建为航空发动机防空停体系的智能化升级提供了可行技术路径,对推动民航维修领域自主可控发展具有重要意义.