【摘 要】
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为了实现人工心脏泵的无传感器温度预测方法，该文研究了应用BP神经网络和遗传算法预测其温度的方法。针对人工心脏泵在植入人体后所受到的环境限制，研究通过体外较易测量的参数
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275287）：上海交通大学科技创新专项资金（YG2011ZD03）
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为了实现人工心脏泵的无传感器温度预测方法，该文研究了应用BP神经网络和遗传算法预测其温度的方法。针对人工心脏泵在植入人体后所受到的环境限制，研究通过体外较易测量的参数预测泵体运行温度。对比了BP神经网络的预测精度与遗传算法优化后的BP网络预测精度。经实验验证，出现误差大于1%的概率为1.84%。
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