人工神经范文10篇

人工神经范文篇1

一、工作完成情况

（一）加强政治理论学习，提高自我的素养

参加工作以来，个人始终坚持政治理论学习不放松，紧密围绕在党组织的周围，加强自我学习力度，尤其是对党的理论政治知识的学习力度，通过参加集体学习和利用业余时间，个人较为系统的学习了党的十八大理论精神，尤其是关于“中国梦”相关理论的论述，坚定了自己的理想信念，让自己对党有了更加深刻的认识，也提升了自己的政治素养，增强了大局观和责任观。此外，个人还利用各种时间和培训机会，积极提升自我的专业技能知识，在这三年的时间内，自己的专业技能水平和能力得到了提高。

（二）心系病患，认真接诊每一位病人

作为一名医生，我深深的知道自己的职责和使命，作为一名医生，救助病患是我们义不容辞的责任，病人相信我们，我们就要尽自己最大的能力去帮助他们，为他们解决各种生理和心理上的问题。在神经外科接诊的过程中，我始终保持这种心态，认真的对待每位前来看病的病人，认真聆听他们的诉求，帮助他们根除病灶，将病人当亲人，在神经外科的接诊过程中，有很多病人得病的根源是由于工作压力大，同时缺少亲人的理解和安慰，久而久之，心理产生了疾病，出现了各种神经性的问题，因此，在具体治疗的过程中，我十分注重对其心理的治疗，一方面安慰他们的家属，让他们的家属能够宽心，另一方面，从心理的角度，耐心细致的帮助他们解除痛苦，通过自己不懈的努力，获得了病人及其家属的好评。截止目前，全年共接诊***次，未发生一起医疗事故，病人满意度达到***%。

（三）坚守职业道德，防腐拒变

在工作中，我深深知道作为一名医生在面对病人家属的“好意”时，必须要坚守职业道德，守住底线，救死扶伤是我们的职责，更是我们义务，因此，在实践中，一方面，我时刻牢记自己的使命和职责，不忘自己的本份，在思想意识上坚守底线，廉洁自律，不越红线；另一方面，在实践中，对于病人家属的每一次“好意”，我都坚守原则，不拿病人家属的一分一厘，清清白白行医，干干净净做人。

（四）理解病患，做好安抚

近年来，在全国医患之间的矛盾不断加大，在面对实践工作中的各种医患矛盾之时，按章办事，遵守法律，和谐稳妥的处理好医患之间的纠纷是我们每位医护人员的必须要遵守的原则，因此，当我遇到这类问题时，首先从病人得角度出发，安抚病人得情绪，理解病人；其次是有礼有节，按章办事，积极和谐的处理各种矛盾；此外，在业余时间，我还不断的加强自我的法律专业知识的学习，让自己知法，懂法，不断拓宽自己处理实际问题的能力。

（五）加强学习，提升技能

参加工作以来，个人努力加强专业技能方面的学习，先后参加了***、***等各类培训班，攻读***、***等课程，同时，注意学以致用，努力将自己所学的理论知识，运用到实践工作中去，不断提高自我的专业技能水平和临床医疗能力。多年，个人还先后撰写了***等多篇学术论文。

（六）严格贯彻医院的各项规章制度

在工作中，本人严格贯彻落实医院的各项规章制度，不迟到，不早退，努力学习前辈和各类先进的高尚医德医品，通过学习他山之玉，不断的提高自己。同时，目前全国各大公立医院正在开展医改，在工作中，我坚持拥护医改的各项措施，贯彻执行各项医改的政策制度。

二、存在的问题

三年来，虽然在本职岗位上，个人取得了一定的成绩，但与医院的要求，与领导的要求，与先进标杆，还有很大的差距，存在这一些不足之处，这些不足之处，主要体现在以下几个方面：

一是思想素质仍需提高。自己的政治觉悟，思想理论素养，大局观方面还有待于进一步提高。

二是专业知识技能方面还需要加强。尤其是要学习国内在神经外科方面的先进成果，前沿理论等方，不断的加强自我的专业技能水平。

三是创新力度不够。在工作实践中，受到传统思维的影响，工作的创新能力尚需加强。

三、2016年的工作计划安排

面对未来，在日后的工作中，我将积极加强以下几方面努力的力度。

（1）进一步加强思想理论素养和专业技能水平的提升。进一步认真系统强化学习党的理论知识、神经外科专业知识，让自己的综合素养和能力得到切实提高。

（2）进一步加强自我创新能力的提升。在工作实践中，勇于打破传统思维，不断拓宽自己的视野，提升创新能力，更好地服务本职工作的开展。

人工神经范文篇2

人工神经网络（AartificialNeuralNetwork，下简称ANN）是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法（BP算法，BackPropagation），它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用（其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制），在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（FuzzyLogic）的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络（ANN）理论的保护原理。

1、人工神经网络理论概述

BP算法是一种监控学习技巧，它通过比较输出单元的真实输出和希望值之间的差别，调整网络路径的权值，以使下一次在相同的输入下，网络的输出接近于希望值。

在神经网络投运前，就应用大量的数据，包括正常运行的、不正常运行的，作为其训练内容，以一定的输入和期望的输出通过BP算法去不断修改网络的权值。在投运后，还可根据现场的特定情况进行现场学习，以扩充ANN内存知识量。从算法原理看，并行处理能力和非线性功能是BP算法的一大优点。

2、神经网络型继电保护

神经网络理论的保护装置，可判别更复杂的模式，其因果关系是更复杂的、非线性的、模糊的、动态的和非平稳随机的。它是神经网络（ANN）与专家系统（ES）融为一体的神经网络专家系统，其中，ANN是数值的、联想的、自组织的、仿生的方式，ES是认知的和启发式的。

文献［1］认为全波数据窗建立的神经网络在准确性方面优于利用半波数据窗建立的神经网络，因此保护应选用全波数据窗。

ANN保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省的保护的特别要求进行（如反措）。到现场，还可根据该站的干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断的变电站内的高频保护。

3、结论

本文基于现代控制技术提出了人工神经网络理论的保护构想。神经网络软件的反应速度比纯数字计算软件快几十倍以上，这样，在相同的动作时间下，可以大大提高保护运算次数，以实现在时间上即次数上提高冗余度。

一套完整的ANN保护是需要有很多输入量的，如果对某套保护来说，区内、区外故障时其输入信号几乎相同，则很难以此作为训练样本训练保护，而每套保护都增多输入量，必然会使保护、二次接线复杂化。变电站综合自动化也许是解决该问题的一个较好方法，各套保护通过总线联网，交换信息，充分利用ANN的并行处理功能，每套保护均对其它线路信息进行加工，以此综合得出动作判据。每套保护可把每次录得的数据文件，加上对其动作正确性与否的判断，作为本身的训练内容，因为即使有时人工分析也不能区分哪些数据特征能使保护不正确动作，特别是高频模拟量。

神经网络的硬件芯片现在仍很昂贵，但技术成熟时，应利用硬件实现现在的软件功能。另外，神经网络的并行处理和信息分布存储机制还不十分清楚，如何选择的网络结构还没有充分的理论依据。所有这些都有待于对神经网络基本理论进行深入的研究，以形成完善的理论体系，创造出更适合于实际应用的新型网络及学习算法［5］。

参考文献

1、陈炳华。采用模式识别（智能型）的保护装置的设想。中国电机工程学会第五届全国继电保护学术会议，［会址不详］，1993

2、RobertE.Uhrig.ApplicationofArtificialNeuralNetworksinIndustrialTechnology.IEEETrans，1994，10（3）。（1）：371～377

3、LeeTH，WangQC，TanWK.AFrameworkforRobustNeuralNetwork-BasedControlofNonlinearServomechannisms.IEEETrans，1993，3（2）。（3）：190～197

人工神经范文篇3

人工神经网络(AartificialNeuralNetwork，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，BackPropagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制)，在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(FuzzyLogic)的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理。

1人工神经网络理论概述

BP算法是一种监控学习技巧，它通过比较输出单元的真实输出和希望值之间的差别，调整网络路径的权值，以使下一次在相同的输入下，网络的输出接近于希望值。图1是人工神经Ui的结构模型，图中Ui为神经元内部状态，Qi为门槛值，Yi为输出信号，Xi(i=1,2,…，n)为神经元接收信号。该模型可表示为：

式中Wji——连接权值。

BP算法的神经网络图形如图2所示，设网络的输入模块为p，令其作用下网络输出单元j的输出为Opj。如果输出的希望值是Tpj，则其误差为Dpj=Tpj－Opj。若输入模块的第i个单元输入为Ipi，则就输入模块p而言，输入接点I与输出接点j之间的权值变化量为：

ΔWpji=zDpjIpi

式中，z是某一个常数。当反复迭代该式时，便可使实际值收敛于目标值［6］。其中隐含层既有输入网线，又有输出网线，每一个箭头都有一定的权值。

在神经网络投运前，就应用大量的数据，包括正常运行的、不正常运行的，作为其训练内容，以一定的输入和期望的输出通过BP算法去不断修改网络的权值。在投运后，还可根据现场的特定情况进行现场学习，以扩充ANN内存知识量。从算法原理看，并行处理能力和非线性功能是BP算法的一大优点。

2神经网络型继电保护

神经网络理论的保护装置，可判别更复杂的模式，其因果关系是更复杂的、非线性的、模糊的、动态的和非平稳随机的。它是神经网络(ANN)与专家系统(ES)融为一体的神经网络专家系统，其中，ANN是数值的、联想的、自组织的、仿生的方式，ES是认知的和启发式的。

如图3所示，装置可直接取线路及其周边的模拟量、数字量，经模式特征变换输入给神经网络，根据以前学习过的训练材料，对数据进行推理、分析评价、输出。专家系统对运行过程控制和训练，按最优方式收集数据或由分析过程再收集控制，对输出结果进行评估，判别其正确性、一致性，作出最终判决，经变换输出，去执行机构。即使是新型保护，也会存在着某些功能模块不正确动作的可能，这时可以过后人为干预扩展专家系统数据库或由专家系统作出判别，作为训练样本训练ANN的这部分功能模块，改变其某些网线的权值，以使下次相同情况下减少不正确动作的可能。

下面是一个简单的ANN线路保护例子。当电力系统故障时，输电线路各相、各序电压、电流也随之发生变化，特别是故障后故障相的相电压和相电流，以及接地系统在接地故障的零序电流的变化有明显的代表性。比如选输入层神经元个数为14个，分别是Uar，Uai，Ubr，Ubi，UcrUci，Iai，Ibr，Ibi，Icr，Ici，Ior，Ioi(下标r和i分别代表实部与虚部)，选定输出层神经元个数为5个：YA(A相)，YB(B相)，YC(C相)，YO(接地)，YF(方向)，各输出值为1，代表选中；输出值为0，代表没选中(YF为0代表反向)。这5个输出完全满足线路方向保护的需求(没考虑正向超越)，隐含层神经元数目为2N+1(N为输入层神经元数目)。训练样本集包含14个输入变量和5个输出变量，而测试样本集中的样本则只有14个输入变量。选图4的双侧电源系统作研究对象，输电线路、系统的等值正、零序参数如图4所示。

考虑的故障类型包括单相接地(K1)，两相短路(K2)，两相接地(K1—1)，三相短路(K3)。

对图4所示的500kV双侧电源系统的各种运行方式和故障情况建立训练样本。

在正常状态下，令h∠δ=(EM)/(EN)，h=1，δ

随负荷变化，取为－60°，－50°，－40°，－30°，－20°，－10°，0°，10°，20°，30°，40°，50°，60°，有13个样本。故障情况下，δ取值为－60°，－30°，0°，30°，60°，故障点选反向出口(－0km)，正向出口(+0km)，线路中部(150km)，线末(300km)。接地电阻Rg取值0Ω，50Ω，100Ω，150Ω，200Ω，相间电阻Rp取值0Ω，25Ω，50Ω，则共有5×4×(5+3+5×3+3)=520个样本。每个样本的5个输出都有一组期望的输出值，以此作为训练样本。而实际运行、故障时，保护所测到的电流、电压极少直接与样本相同，此时就需要用到模糊理论，规定某个输出节点。如YA(A相)在某一取值范围时，则被选中。

文献［1］认为全波数据窗建立的神经网络在准确性方面优于利用半波数据窗建立的神经网络，因此保护应选用全波数据窗。

ANN保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省的保护的特别要求进行(如反措)。到现场，还可根据该站的干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断的变电站内的高频保护。

3结论

本文基于现代控制技术提出了人工神经网络理论的保护构想。神经网络软件的反应速度比纯数字计算软件快几十倍以上，这样，在相同的动作时间下，可以大大提高保护运算次数，以实现在时间上即次数上提高冗余度。

一套完整的ANN保护是需要有很多输入量的，如果对某套保护来说，区内、区外故障时其输入信号几乎相同，则很难以此作为训练样本训练保护，而每套保护都增多输入量，必然会使保护、二次接线复杂化。变电站综合自动化也许是解决该问题的一个较好方法，各套保护通过总线联网，交换信息，充分利用ANN的并行处理功能，每套保护均对其它线路信息进行加工，以此综合得出动作判据。每套保护可把每次录得的数据文件，加上对其动作正确性与否的判断，作为本身的训练内容，因为即使有时人工分析也不能区分哪些数据特征能使保护不正确动作，特别是高频模拟量。

神经网络的硬件芯片现在仍很昂贵，但技术成熟时，应利用硬件实现现在的软件功能。另外，神经网络的并行处理和信息分布存储机制还不十分清楚，如何选择的网络结构还没有充分的理论依据。所有这些都有待于对神经网络基本理论进行深入的研究，以形成完善的理论体系，创造出更适合于实际应用的新型网络及学习算法［5］。

参考文献

1陈炳华．采用模式识别(智能型)的保护装置的设想．中国电机工程学会第五届全国继电保护学术会议，［会址不详］，1993

2RobertE.Uhrig．ApplicationofArtificialNeuralNetworksinIndustrialTechnology.IEEETrans,1994,10(3)．(1):371～377

3LeeTH,WangQC,TanWK.AFrameworkforRobustNeuralNetwork-BasedControlofNonlinearServomechannisms.IEEETrans,1993，3(2)．(3)：190～197

4ChowMo-Yuen.TheAdvantageofMachineFaultDetectionUsingArtificialNeuralNetworksand

FuzzyLogicTechnology.IEEETrans,1992,5(6).(2)：1078～1085

人工神经范文篇4

人工神经网络(AartificialNeuralNetwork，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，BackPropagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制)，在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(FuzzyLogic)的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理。

1人工神经网络理论概述

BP算法是一种监控学习技巧，它通过比较输出单元的真实输出和希望值之间的差别，调整网络路径的权值，以使下一次在相同的输入下，网络的输出接近于希望值。图1是人工神经Ui的结构模型，图中Ui为神经元内部状态，Qi为门槛值，Yi为输出信号，Xi(i=1,2,…，n)为神经元接收信号。该模型可表示为：

式中Wji——连接权值。

BP算法的神经网络图形如图2所示，设网络的输入模块为p，令其作用下网络输出单元j的输出为Opj。如果输出的希望值是Tpj，则其误差为Dpj=Tpj－Opj。若输入模块的第i个单元输入为Ipi，则就输入模块p而言，输入接点I与输出接点j之间的权值变化量为：

ΔWpji=zDpjIpi

式中，z是某一个常数。当反复迭代该式时，便可使实际值收敛于目标值［6］。其中隐含层既有输入网线，又有输出网线，每一个箭头都有一定的权值。

在神经网络投运前，就应用大量的数据，包括正常运行的、不正常运行的，作为其训练内容，以一定的输入和期望的输出通过BP算法去不断修改网络的权值。在投运后，还可根据现场的特定情况进行现场学习，以扩充ANN内存知识量。从算法原理看，并行处理能力和非线性功能是BP算法的一大优点。

2神经网络型继电保护

神经网络理论的保护装置，可判别更复杂的模式，其因果关系是更复杂的、非线性的、模糊的、动态的和非平稳随机的。它是神经网络(ANN)与专家系统(ES)融为一体的神经网络专家系统，其中，ANN是数值的、联想的、自组织的、仿生的方式，ES是认知的和启发式的。

如图3所示，装置可直接取线路及其周边的模拟量、数字量，经模式特征变换输入给神经网络，根据以前学习过的训练材料，对数据进行推理、分析评价、输出。专家系统对运行过程控制和训练，按最优方式收集数据或由分析过程再收集控制，对输出结果进行评估，判别其正确性、一致性，作出最终判决，经变换输出，去执行机构。即使是新型保护，也会存在着某些功能模块不正确动作的可能，这时可以过后人为干预扩展专家系统数据库或由专家系统作出判别，作为训练样本训练ANN的这部分功能模块，改变其某些网线的权值，以使下次相同情况下减少不正确动作的可能。

下面是一个简单的ANN线路保护例子。当电力系统故障时，输电线路各相、各序电压、电流也随之发生变化，特别是故障后故障相的相电压和相电流，以及接地系统在接地故障的零序电流的变化有明显的代表性。比如选输入层神经元个数为14个，分别是Uar，Uai，Ubr，Ubi，UcrUci，Iai，Ibr，Ibi，Icr，Ici，Ior，Ioi(下标r和i分别代表实部与虚部)，选定输出层神经元个数为5个：YA(A相)，YB(B相)，YC(C相)，YO(接地)，YF(方向)，各输出值为1，代表选中；输出值为0，代表没选中(YF为0代表反向)。这5个输出完全满足线路方向保护的需求(没考虑正向超越)，隐含层神经元数目为2N+1(N为输入层神经元数目)。训练样本集包含14个输入变量和5个输出变量，而测试样本集中的样本则只有14个输入变量。选图4的双侧电源系统作研究对象，输电线路、系统的等值正、零序参数如图4所示。

考虑的故障类型包括单相接地(K1)，两相短路(K2)，两相接地(K1—1)，三相短路(K3)。

对图4所示的500kV双侧电源系统的各种运行方式和故障情况建立训练样本。

在正常状态下，令h∠δ=(EM)/(EN)，h=1，δ

随负荷变化，取为－60°，－50°，－40°，－30°，－20°，－10°，0°，10°，20°，30°，40°，50°，60°，有13个样本。故障情况下，δ取值为－60°，－30°，0°，30°，60°，故障点选反向出口(－0km)，正向出口(+0km)，线路中部(150km)，线末(300km)。接地电阻Rg取值0Ω，50Ω，100Ω，150Ω，200Ω，相间电阻Rp取值0Ω，25Ω，50Ω，则共有5×4×(5+3+5×3+3)=520个样本。每个样本的5个输出都有一组期望的输出值，以此作为训练样本。而实际运行、故障时，保护所测到的电流、电压极少直接与样本相同，此时就需要用到模糊理论，规定某个输出节点。如YA(A相)在某一取值范围时，则被选中。

文献［1］认为全波数据窗建立的神经网络在准确性方面优于利用半波数据窗建立的神经网络，因此保护应选用全波数据窗。

ANN保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省的保护的特别要求进行(如反措)。到现场，还可根据该站的干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断的变电站内的高频保护。

3结论

本文基于现代控制技术提出了人工神经网络理论的保护构想。神经网络软件的反应速度比纯数字计算软件快几十倍以上，这样，在相同的动作时间下，可以大大提高保护运算次数，以实现在时间上即次数上提高冗余度。

一套完整的ANN保护是需要有很多输入量的，如果对某套保护来说，区内、区外故障时其输入信号几乎相同，则很难以此作为训练样本训练保护，而每套保护都增多输入量，必然会使保护、二次接线复杂化。变电站综合自动化也许是解决该问题的一个较好方法，各套保护通过总线联网，交换信息，充分利用ANN的并行处理功能，每套保护均对其它线路信息进行加工，以此综合得出动作判据。每套保护可把每次录得的数据文件，加上对其动作正确性与否的判断，作为本身的训练内容，因为即使有时人工分析也不能区分哪些数据特征能使保护不正确动作，特别是高频模拟量。

神经网络的硬件芯片现在仍很昂贵，但技术成熟时，应利用硬件实现现在的软件功能。另外，神经网络的并行处理和信息分布存储机制还不十分清楚，如何选择的网络结构还没有充分的理论依据。所有这些都有待于对神经网络基本理论进行深入的研究，以形成完善的理论体系，创造出更适合于实际应用的新型网络及学习算法［5］。

参考文献

1陈炳华．采用模式识别(智能型)的保护装置的设想．中国电机工程学会第五届全国继电保护学术会议，［会址不详］，1993

2RobertE.Uhrig．ApplicationofArtificialNeuralNetworksinIndustrialTechnology.IEEETrans,1994,10(3)．(1):371～377

3LeeTH,WangQC,TanWK.AFrameworkforRobustNeuralNetwork-BasedControlofNonlinearServomechannisms.IEEETrans,1993，3(2)．(3)：190～197

4ChowMo-Yuen.TheAdvantageofMachineFaultDetectionUsingArtificialNeuralNetworksandFuzzyLogicTechnology.IEEETrans,1992,5(6).(2)：1078～1085

人工神经范文篇5

关键词：机器学习；神经网络；人工智能

1引言

预测模型在各种领域被用于分析和预测。预测模型都是从真实的数据样本中建立的，这些样本数据可以根据一系列规则进行预处理和转格式，普遍用于基于知识的专家系统，或者作为统计和机器学习的训练数据集。目前在机器学习中较受欢迎的是统计学习方法[1-3]和人工神经网路[4,5]。虽然这两种模型分别来自于统计学和计算机学，但同时也具有一定的相似性。在本文我们给出了统计学习方法和人工神经网络的在模式统计识别中共同点，并且说明为何神经网络可以看做是统计学习的总结。目前预测模型算法已经有不少现成的实现，既有免费的也有商业的软件可用于测试。通过测试发现所获取的结果主要依赖于三个因素：模型构建的数据集的质量、所调整的模型参数和用于计算模型处理结果的评价标准。在总结中，我们指出判断这些预测模型测试结果的好坏所影响的因素。

2统计学习中的典型算法

支持向量机和k近邻都是统计学习中的典型算法。支持向量机是从统计学习理论思想的一种实现，其工作是从数据集中建立具有一致性的评价器。支持向量机关系的问题是：一个模型如何根据仅仅给出的特征集和训练数据集在未知的数据集中进行预测？在算法上，支持向量机通过解决约束二次优化问题在数据集中建立最佳的分界线。通过使用不同的核心函数，可以使模型包含不同程度的非线性和灵活性。因为他们可以从不同的高级统计思想中衍生出来，并且在模型计算时不会出现统计错误，因此支持向量机在过去的几年都引起了大量的研究者的兴趣。支持向量机的劣势在于分类的是纯粹的二分法，不会给出潜在的其他类别。K近邻算法与其他方法不同的是k近邻算法把数据直接用于分类，而且并不需要预先构建模型。这样便不需要考虑模型构建的细节，并且在算法中需要考虑调整的参数只有k，其中k是在评估类别时候需要包含的近邻的数量：p(y|x)的计算值是在x的k近邻中属于y类别的成员数量的比值。通过改变k，模型的灵活性可以相对提高和降低。k近邻与其他算法相比的优势在于近邻可以提供分类结果的解释，在黑盒模型不足的时，这种基于实例的解释更具有优势。而k近邻的主要缺点在于近邻的计算中：为了计算近邻需要定义一个量度计算不同原子数据之间的距离。在大部分应用领域中，如何这种方式定义的量度并不清晰，只能通过尝试和失败，根据相对重要的并不确定是否能反应量度的数据来定义量度。

3人工神经网络与统计学习的对比总结

神经网络与统计学习方法不同的是神经网络需要进行模型的计算。神经网络的主要识别过程包括两个：训练模型和根据模型进行预测。与其他机器学习方法不同的是，神经网络具有非常特别的结构，在这个结构中，有输入层、输出层和至少一个隐藏层。但与其他机器学习方法一样的是：构建模型的目的都是找出其参数的最佳值。绝大部分机器学习的算法都是使用梯度下降法把损失函数的结果最小化并且在每次迭代的过程都能找到更合适的参数值。神经网络最重要的组成部分是“神经元”，每个神经元可以看做是一个函数，可以向神经元输入数据，神经元会输出相应结果，神经网络往往具有众多神经元。一种特殊情况是，当人工神经网络只有一个“神经元”，在这种情况下，神经网络与逻辑回归算法是一样的。

在应用上，神经网络往往用于多类别分类问题，例如给图片根据数字、字母、人物、汽车等等进行分类。而上述的支持向量机和k近邻算法都只能进行二值分类。

参考文献：

[1]HearstMA,DumaisST,OsunaE,etal.Supportvectormachines[J].IEEEIntelligentSystemsandtheirapplications,1998,13(4):18-28.

[2]TaravatA,DelFrateF,CornaroC,etal.Neuralnetworksandsupportvectormachinealgorithmsforautomaticcloudclassificationofwhole-skyground-basedimages[J].IEEEGeoscienceandremotesensingletters,2015,12(3):666-670.

[3]WeinbergerKQ,BlitzerJ,SaulLK.Distancemetriclearningforlargemarginnearestneighborclassification[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2006:1473-1480.

[4]WanEA.Neuralnetworkclassification:ABayesianinterpretation[J].IEEETransactionsonNeuralNetworks,1990,1(4):303-305.

人工神经范文篇6

水工隧洞一般都有过水要求，加上其复杂的地质条件，因此正确的进行围岩分类后采取相应的支护措施将对保证隧洞稳定性起决定性的作用。围岩分类是一类非线性的综合判定问题，用人工神经网络方法来判别水工隧洞围岩类别是一种新的尝试和新的方法。

1．围岩分类的判定依据

水工隧洞围岩工程地质分类应以控制围岩稳定的岩石强度、岩体完整程度、张开度、地下水力状态和主要结构面产状等五项因素综合评分为依据，围岩强度应力比为限定依据，见表1。

表1围岩工程地质分类依据

指标名称评价因素

岩石强度（A1）采用岩块的单轴抗压强度（MPa）

岩体完整程度（A2）采用完整性系数Kv

张开度（A3）考虑结构面的连续性、粗糙度和充填物

地下水状态（A4）考虑地下水的发育程度，用单位洞长单位时间的涌水量

主要结构面产状（A5）采用结构面走向与洞轴线的夹角

以上五个因素是控制围岩稳定性的主要因素，围岩的分类标准见表2。

表2围岩工程地质分类标准

评价因素围岩类别

Ⅰ（稳定）Ⅱ（基本稳定）Ⅲ（局部稳定性差）Ⅳ（不稳定）Ⅴ（极不稳定）

A1（MPa）>200100~20050~10025~50<25

A20.9~1.00.75~0.90.5~0.750.25~0.5<0.25

A3（mm）<0.50.5~11~33~5>5

A4(L/min·10m)<2525~5050~100100~125>125

A5(o)90~7575~6060~4545~30<30

2.水工隧洞围岩分类的人工神经网络模型

神经网络系统是由大量的、简单的处理单元广泛的互相连接而形成的复杂的网络系统。人工神经网络模型最基本的有两大类：一类是以Hopfield网络模型为代表的反馈型模型，它具有非线性和动态性；另一类是以多层感知器为基础的前馈模型。其中BP(BackPropagation)网络是目前应用最广泛的多层前馈神经网络模型。本文采用BP网络模型。

2．1BP神经网络模型及其算法

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层三层感知器组成，每层由若干个神经元组成。输入层接受信息，传入到隐含层，经过作用函数后，再把隐结点的输出信号传到输出层输出结果。节点的作用函数选用Sigmoid函数，即：

（1）

BP神经网络采用误差逆传播反学习算法。学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信号由输入层经隐含层处理后传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到一个期望的输出，则转向反传播，将输出信号的误差按原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小，得到合适的网络连接权后，便可对新的样本进行识别。BP网络学习过程具体步骤如下：

（1）初始化，设置网络结构，赋初始权值；

（2）为网络提供一组学习样本，包括M个样本对（），输入向量，输出向量，n、m分别为输入层和输出层神经元个数，；

（3）对每个学习样本P进行（4）~（8）；

（4）逐层正向计算网络各节点的实际输出：

(2)

其中，为神经元i、j之间的权值；为前层第i个神经元的实际输出，为式（1）给出的函数；

（5）计算网络输出误差：

第P个样本的输出误差为(3)

其中，，分别为输出层第j个神经元的期望输出和实际输出。

网络总误差为；(4)

（6）当E小于允许误差或达到指定迭代次数时，学习过程结束，否则进行误差逆向传播，转向（7）；

（7）逆向逐层计算网络各节点误差：

对于输出层，(5)

对于隐含层，(6)

其中代表后层第个神经元。

（8）修正网络连接权：，其中为学习次数，为学习因子，值越大，产生的振荡越大。通常在权值修正公式中加入一个势态项，变成：

(7)

其中，a称为势态因子，它决定上次学习的权值变化对本次权值更新的影响程度。

2．2围岩分类的BP模型

在以表2中数据为基础进行网络训练前，须对表中指标作如下处理：Ⅰ、Ⅴ类对应的指标取其界限值或平均值；Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类对应的指标取其平均值。作上述处理后，可以得到网络训练模型的5个学习样本，如表3。

表3围岩类别识别模型的学习样本

类别样本类别A1A2A3A4A5

P1Ⅰ2000.950.52582.5

P2Ⅱ1500.8250.7537.567.5

P3Ⅲ750.62527552.5

P4Ⅳ37.50.3754112.537.5

P5Ⅴ250.25512530

以上表中5个类别样本作为神经网络的学习样本，在输入层和隐含层各设置一个特殊单元作为阈值单元，其值设为1。模型结构如下图1所示。

图1围岩类别分类的BP网络模型

设围岩类别为P1、P2、P3、P4、P5这5个类别样本的预期输出矢量，各分量定义为

网络训练时，当所有样本在网络输出节点的实际输出与网络期望输出之间的最大误差小于预先给定的常数，即时学习结束。

网络经过15000次训练，每个样本的网络输出与期望输出最大误差为0.2，绝大部分在0.1之内。应用训练后的BP模型划分新的围岩类别样本，等判定围岩类别样本W经网络变换后输出O与各期望输出比较，设，。

如果，则，，即隧洞围岩类别样本属于级。

3．沙湾隧洞的围岩分类应用实例

东深供水改造工程沙湾隧洞位于深圳市北东面内15公理处，区域地势东高西低。工程区域周围沉积岩、岩浆岩和变质岩三大岩类均有出露。隧洞线路地带分布的地层，除洞口沟谷部位为第四系松散堆积层外，其余均为侏罗系中统塘夏群碎屑岩，基本为单斜构造，但末端因受深圳断裂带影响，岩层产状较为紊乱，地质条件复杂多变。

隧洞开挖后，测得三种围岩地段的力学性质和环境条件，取三个样本为a、b、c。用BP人工神经网络判定该工程隧洞围岩类别。

根据水利水电工程地质勘察规范，隧洞围岩类别分为5级：Ⅰ（稳定）、Ⅱ（基本稳定）、Ⅲ（局部稳定性差）、Ⅳ（不稳定）、Ⅴ（极不稳定）。对照学习样本各特征变量，用训练好的BP模型对a、b、c三个样本进行判定，其结果见表4。

表4沙湾隧洞三组样本实测指标与围岩类别判定结果

指标名称实测指标值

abc

岩石强度（A1）2845100

岩体完整程度（A2）0.220.50.55

张开度（A3）341

地下水状态（A4）1208025

主要结构面产状（A5）305060

围岩类别判定结果ⅤⅣⅢ

4．结论

水工隧洞围岩类别判定，不仅影响因素多，而且具有很大的模糊性和不确定性。人工神经网络是一门新兴的交叉学科，它具有联想、记忆功能和判别识别的模糊性等优点，用它来进行围岩类别分类，不需对输入输出指标的关系作任何假设，这种关系是神经网络从实例中自适应学习而获得的，大大减少了人为因素的影响，省去了事后的经验判断。实践证明，它在理论和应用上都是可行的和有实际意义的。

参考文献

人工神经范文篇7

现通过对时用水量变化规律的研究，提出以神经网络法预测城市短期用水量。

1城市供水管网用水量变化规律

在我国城市供水系统中，用水量一般包括居民生活用水、工矿企业生产用水和公共事业用水等。同一城市在一天内的不同时段，用水量会发生显著变化。

虽然城市用水量的变化受气候、生活习惯、生产和生活条件等诸多因素的影响，变化情况也较为复杂，但通过分析不难发现：城市用水量曲线呈现三个周期性的变化，即：一天(24h)为一个周期、一星期(7d)为一个周期、一年(365d)为一个周期，并受增长因素(人口增长，生产发展)的影响。若将预测时段取为1h，则季节因素和增长因素的影响就显得十分缓慢，因此管网时用水量的变化具有两个重要特征：随机性和周期性。

2人工神经网络模型

采用目前应用最广泛的多层前馈神经网络模型(BP模型)来预测用水量。BP网络由输入层、输出层及隐含层组成，隐含层可有一个或多个，每层由若干个神经元组成。最基本的三层BP神经网络的结构如图1所示。隐含单元与输入单元之间、输出单元与隐含单元之间通过相应的传递强度逐个相互联结，用来模拟神经细胞之间的相互联结［1～4］。

BP神经网络采用误差反馈学习算法，其学习过程由正向传播(网络正算)和反向传播(误差反馈)两部分组成。在正向传播过程中，输入信息经隐含单元逐层处理并传向输出层，如果输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播过程，将实际值与网络输出之间的误差沿原来的联结通路返回，通过修改各层神经元的联系权值而使误差减小，然后再转入正向传播过程，反复迭代，直到误差小于给定的值为止。

假设BP网络每层有N个处理单元，训练集包括M个样本模式对(Xk，Yk)。对第p个训练样本p，单元j的输入总和记为netpj,输出记为Opj，则：

如果任意设置网络初始权值，那么对每个输入模式p，网络输出与期望输出一般总有误差，定义网络误差EP：

式中dPj——对第p个输入模式输出单元j的期望输出

可改变网络的各个权重Wij以使EP尽可能减小，从而使实际输出值尽量逼近期望输出值，这实际上是求误差函数的极小值问题，可采用梯度最速下降法以使权值沿误差函数的负梯度方向改变。

BP算法权值修正公式可以表示为：

式中δpj——训练误差

t——学习次数

η——学习因子

f′——激发函数的导数

η取值越大则每次权值的改变越剧烈，这可能导致学习过程发生振荡，因此为了使学习因子的取值足够大而又不致产生振荡，通常在权值修正公式中加入一个势态项［5］，得：

式中α——常数，势态因子

α决定上一次学习的权值变化对本次权值新的影响程度。

3时用水量预测

3.1方法

利用BP神经网络预测时用水量分为三大步骤：第一步为训练样本的准备和归一化，第二步为神经网络的训练，第三步是利用训练后的神经网络对用水量进行预测［6］。

由于用水量的数值较大，应对其进行一定的预处理，一般可采用初值化、极值化或等比变换。通过这些变换可有效地缩短神经网络训练时间，从而加快网络收敛速度。

3.2实例

采用华北某市2000年24h用水量的实测数据进行预测。在应用神经网络预测模型预测时用水量时，建立了时用水量数据库，共收集了240个样本，每个样本包括24h的时用水量资料。

通过选取不同的输入样本数及不同的隐层单元个数来比较其训练与预测结果的最大相对误差、均方差、程序运行时间以决定网络的结构。经过比较，最后决定采用一个隐层、12个隐层单元、24个输出单元的BP网进行训练,训练过程中均采用24h的时用水量作为输入与输出节点(即Opi与Opj)。

由于时用水量变化具有趋势性、周期性及随机扰动性的特点，故预测样本的变化规律将直接影响预测结果的变化趋势，所以在预测时应根据预测对象的情况，选择适当的样本进行预测。

①预测次日24h的时用水量(或某一时刻的用水量)

a.如果这一天处于工作日则选取上一工作日的用水量作为输入样本进行训练，然后预测次日的时用水量。预测结果见图2，与实际用水量的相对误差为-0.02%～0.01%。

b.如果预测日为周末(即周六或周日)则选取前一周(包括上周周末)的实测数据进行训练以使预测更加准确，预测结果见图3。与实际用水量的相对误差为-2%～1%。

②预测一个月的时用水量

可以选取上个月的数据进行训练，也可以选取去年或连续几年同月的时用水量进行预测，不过训练样本数越大、训练时间越长则预测精度越高。预测结果见图4，与实际用水量的相对误差在±1%以内。

3.3预测效果比较

为了考察神经网络模型对城市时用水量的预测效果，同时采用时间序列三角函数分析法、灰色系统理论预测法、小波分析法对上述实例进行了预测，结果表明：时间序列三角函数分析法的预测误差一般为±5%～±7%；灰色系统理论预测法的预测误差大一些，为±5%～±50%；小波分析法误差范围为0%～±25%；而神经网络的最大误差不超过±1%。

可见，神经网络方法对城市时用水量的预测效果明显好于其他方法。

4结语

人工神经网络是一门新兴的交叉学科，利用BP网络进行预测能拟合任意的非线性函数并且具有准确、简单等特点，实际应用结果表明，用它来预测时用水量是可行的。

参考文献：

［1］HaganMT,MenhajMB.TrainingfeedforwardnetworkswithMarquartalgorithm［J］.IEEETransonNeuralNetworks,1994,5(6):989-993.

［2］KanadChakraborty,ChilukuriKMohan.Forecastingthebehaviorofmultivariatetimeseriesusingneuralnetworks［J］.NeuralNetworks,1992，(5)：961-970.

［3］SietsmaJ，DowRJF.Backpropagationnetworksthatgeneralize［J］.NeuralNetworks,1999，(12)：65-69.

［4］邵良彬，高树林.基于人工神经网络的投资预测［J］.系统工程理论与实践，1997，17(2)：67-71.

人工神经范文篇8

1评价体系建立的原则依据化工行业的安全评价体系依赖于化工行业的生产实际情况，利用模糊评判模型方法及层次分析法进行综合分析。综合分析依赖于3个方面：（1）化工企业安全文化评价指标；（2）化工企业安全文化指标；（3）化工企业安全文化指标权重。对于要构建的化工企业安全管理评价指标体系这样一个复杂的工程，要求涵盖现在化工企业安全管理的多方面内容。我们这里从六个方面来构建：（1）企业安全物质文化；（2）企业安全行为文化；（3）企业安全制度文化；（4）企业安全观念文化；（5）企业系统文化的持久性；（6）企业系统文化的开放性来建立安全管理评价体系，该管理评价体系又从这6个方面细化为多个条款，依据现有的法律、法规以及国家规范对每个评价指标做了阐释，确定各个条款在这个评价体系中占的权值。2建立化工企业评价指标的意义和方法现代化工企业和其他行业一样处于各行各业飞速发展的信息时代，安全评价体系建设工作是直接影响化工行业发展的大事。安全评价指标体系的完善程度关系化工企业的发展，现代化管理是否达标跟上时代步伐，因此建立化工企业评价指标体系意义重大。（1）理论分析化工企业安全评价体系的特点，论述神经网络技术在该评价体系中的可行性，提出建立基于人工神经网络的化工企业安全评价体系方法。（2）充分考虑化工生产企业的多种因素，确定评价指标各细则条目，条目要求囊括生产过程的所有相关因素。（3）在认真总结前人研究的基础上，结合所构建的安全评价指标体系，以及采集到的各生产工段的安全状况数据，构建了适于化工企业安全评价的基于神经网络技术的BP网络非线性模型。

二、人工神经网络在化工企业安全管理评价体系中的体现

1人工神经网络技术在化工企业安全评价中的可行性人工神经网络的基础单元是神经元，网状连接的神经元模拟人的大脑活动方式来处理数据信息，这些信息是并行出来的，其网络结构像一个复杂局域网的拓扑图，进行非线性的信息处理和传输。人工神经网络就像人的大脑一样进行活动，接受外界来的信息后训练神经网络，这些神经网络模型边学习、边适应、联想记忆，模拟的神经网络模型避开复杂的数学运算，在非完善数学模式的状态下取得较为理想的分析效果。如今神经网络技术在多个领域受到学术研究和技术应用的青睐，应用在模式识别、智能控制、虚拟技术、人工智能等多个领域。我们知道互联网络拓扑分为多种结构，神经网络模型与之类似也存在多种拓扑连接方式。2BP神经网络结构在评价体系的设计体现BP神经网络模式是最常用的神经网络拓扑方式。BP网络模型模拟人的神经网络处理信息的机理是：当信号m进入输入单元，通过隐单元作用到输出单元，中间含非线性变换的过程，从输出单元输出信号n，神经网络训练任一样本，样本包括输入信号m和期盼的输出值k，k与n之间必然存在差异，通过隐单元的作用减小k和n之间的差异，使误差降低最低。神经网络多次进行这种训练过程，差异到最小时训练终止。BP网络模型由4个模型组成，输入输出模型、变换函数模型、计算误差模型和自我训练模型。BP神经网络在安全评价体系中的应用：首先确定神经网络的拓扑结构，该结构的层级是多少，输入层节点、输出层节点以及隐含层的节点到底有多少，信息做到具体化。将神经网络与安全管理评价体系中的相关参数关联，与评价体系关联的参数的种类、数量以及特征都有拓扑结构建立对应关系，确定各参数在管理评价体系中的状态及表达方式。筛选学习样本提供给神经网络进行训练，尽量将样本采集全面，样本越多越能全面的供神经网络学习，尽量把样本选择多样化且有代表性，样本代表企业安全生产过程的各自安全状态，样本的训练过程其实也是对网络中节点间的权值修正和误差拉近的过程。为了降低整个网络的负责度级别，尽量避免选择高难度的函数来作为处理函数，一般选择非线性复杂低的函数作为神经网络的作用函数。安全评价知识库是建立安全评价体系的集中点，输入节点、输出节点以及隐含节点是安全评价知识库的要素，赋予网络节点间的权值也是安全评价知识库的要素，这些要素构成了系统安全评价知识库，为神经网络活动提供支持。联系实际安全生产情况，神经网络不能脱离实际情况，在学习和训练过程都要将实际模拟过程的特征值导入到神经网络。依靠前面建立的系统安全评价知识库多次进行培训学习，每次学习的结果数据作为新的样本充实安全评价知识库，整个过程形成良性循环。3人工神经网络在评价体系中的优点（1）评价处理速度快，基于神经网络的特征，物理结构是并行的，信息处理方式为并行处理，通过选择所有安全评价体系中的指标内容，克服只是片面评价的弊端，全面对化工企业安全管理评价体系和所有影响参数的状态进行评价。（2）优越的自我学习能力，利用神经网络事先构建的知识库和所具有的自适应能力，通过不断训练和学习，结合历史的案例和现在的新技术新知识，建立适应当前生产实际的安全管理评价体系。（3）人工神经网络理论具有很强的容错能力，只有作用函数和数据结构选择恰当才能利用神经网络的特性进行分析处理，得到当前系统安全状态的评价值。基于神经网络的评价方式虽然有很多优点，但是一些有代表性的评价方法如AHP方法，Fuzzy评价方法也具备其存在的空间和价值。基于神经网络的评价方法是通过这些传统有代表性的评价方法总结学习达到目的的。如果评价指标体系中某个参数发生变化时，先利用传统的评价方式获得评价样本，神经网络借助于这些评价样本进一步通过学习训练达到建立完善安全管理评价体系的目的。

三、结语

人工神经范文篇9

大家好，在这岁末迎新的时刻，我就担任神经内科护士长这两年的工作，做如下总结：

一、在科主任及护理部的领导下，全面负责产房的行政管理和护理质量管理工作。

二、按护理部及产科质量管理要求，负责制订护理工作计划并组织实施，定期或不定期督促检查各项规章，各班岗位职责以及各项护理技术操作规范的执行落实情况，并及时总结讲评，不断提高护理质量。

三、根据产房的工作任务和助产士的具体情况，优化护理力量的组合，进行科学合理的排班，制定各班岗位职责。

四、组织业务学习和专业技能的培训，定期提问或采用其它形式考核，并做好奖惩考核工作。

五、督促所属人员严格执行消毒隔离及无菌操作，按计划和要求定期进行产房无菌区域的空气、物品和工作人员手的细菌培养，并鉴定消毒效果。

六、及时传达护理部的工作要求，督促、指导产房各项工作，主持晨会，了解中夜班工作情况，不定期检查中、夜班、节假日的工作情况。

七、参加并组织危重患者的抢救工作以及疑难、危重病例的讨论，了解各级医生对护理工作的要求。

八、做好产房内各类物品、仪器及急救用品的管理工作，指定专人负责，保证供应并定期检查，做好记录。

人工神经范文篇10

1、对各级护理人员按“三基三严”培训计划进行规范化培训，强化轮转护士低年资护士的培训，月考评、季度考评及年终考评均达到质量要求，其中优秀人，良好人，合格人。

2、每周晨会提问2次，内容为基础理论知识、院内感染知识和专科知识回答合格率在95%以上。

3、进一步完善并反复强化学习《护理紧急风险预案》，并运用于实际工作中，对每一次应急处理工作之后都进行了回顾性评价，总结经验教训，使全科护士的应急能力有了明显提高。

4、组织全科护士学习医院护理核心制度并进行了考核，参加医院组织的3次核心制度考核全员合格，同时加强护理相关法律法规的学习。

5、有2名护士参加了护理自学考试，在排班上给予方便考虑，2人共有10门课程合格。

6、强化了急救技术的训练，每个护士都能熟练掌握心肺脑复苏技术，并重点对呼吸机、除颤仪的技术操作进行了培训，专科急救技术有了明显的提高，医院组织的心肺脑复苏技术操作考核合格率100%。

7、加强护理人才的培养，为护理人才的成长创造有利条件，送1名护士到上级医院进修ICU护理及管理，把上级医院新的护理技术、新的管理理念带回来，有力的促进了科室各项工作的开展。

8、各级护理人员参加科内、医院组织的理论考试、院感知识考试、技术操作考核，参加率100%，考核合格率100%

二、以病人为中心，加强护患沟通，改善服务流程，服务质量明显提高

1、对一般轻症、择期手术的病人责任护士能热情接待病人，并把病人送至床边，主动向病人或者家属介绍病区环境，作息时间、规章制度及主治医师等，及时发放护患联系卡，了解病人入院后的心理状态与需求。

2、对急症、危重病人能迅速组织抢救，减轻病人痛苦，同时安慰病人及家属，减轻其恐惧心理。

3、在生活上为病人提供了各种便利条件，对出院病人半月内主动询问病人的康复情况并记录访问内容，广泛听取病人及陪护对护理服务的意见，对存在的问题查找原因，提出整改措施并及时进行了整改。

4、全年病人及家属无投诉，医院组织的服务质量调查病人满意率100%，科内发放护理服务质量调查表120份，病人满意率100%，提名表扬服务态度最好的护士人次，其中次，次，次，次，次，次，次。

三、完善各项护理规章制度及操作流程，加强护理风险管理，护理安全得到保证。

1、列举神经外科护理风险29项及相应的防护措施，组织全科护士进行了分析讨论学习。

2、每周护士会进行安全意识教育，查找工作中的不安全因素，提出整改措施，消除差错事故隐患，认真落实各项护理规章制度及操作流程，发挥科内质控小组作用，定期和不定期检查各项护理制度的执行情况。

四、.护理文书书写，力求做到准确、客观及连续。护理文书即法律文书，是判定医疗纠纷的客观依据，书写过程中要认真斟酌，能客观、真实、准确、及时、完整的反映病人的病情变化，不断强化护理文书正规书写的重要意义，使每个护士能端正书写态度，同时加强监督检查力度，每班检查上一班记录有无纰漏，质控小组定期检查，护士长定期和不定期检查及出院病历终末质量检查，发现问题及时纠正，每月进行护理文书质量分析，对存在问题提出整改措施，并继续监控。

五、规范病房管理，建立以人为本的住院环境，使病人达到接受治疗的最佳身心状态。病房每日定时通风，保持病室安静、整洁、空气新鲜，对意识障碍病人提供安全有效的防护措施，落实岗位责任制，按分级护理标准护理病人，落实健康教育，加强基础护理及重危病人的个案护理，满足病人及家属的合理需要，全年护理住院病人人，其中手术病人人，抢救病人人，气管切开病人人，特护人,一级护理人共天。

六、急救物品完好率达到100%。急救物品进行“四定”管理，每周专管人员进行全面检查一次，护士长每周检查，随时抽查，保证了急救物品始终处于应急状态。

七、按医院内感染管理标准，重点加强了医疗废物管理，完善了医疗废物管理制度，组织学习医疗废物分类及医疗废物处理流程，并进行了专项考核，院感小组兼职监控护士能认真履行自身职责，使院感监控指标达到质量标准。

工作中还存在很多不足：

一、基础护理不到位，依赖病人家属，个别班次新入院病人卫生处置不及时，病人卧位不舒服。

二、病房管理有待提高，病人自带物品较多，物品放置杂乱。

三、个别护士无菌观念不强，无菌操作时不带口罩，职业暴露防范意识差，生活垃圾、医疗垃圾时有混放。

四、主动学习风气不够浓厚，尤其年轻护士学习专业知识积极性不高；学术风气不够，只有一篇学术论文。