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摘要:
目的:针对当前医疗设备预防性维护(preventive maintenance,PM)中存在的问题,基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络实现医疗设备精准PM.方法:以医疗设备的运行数据、仪器使用率、工作时长、历史维护情况等作为输入数据,建立3层的BP神经网络,以BP神经网络经过训练得出的连接权值系数作为决策模型,预测医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目.结果:可以预测出医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目等,实现了医疗设备精准PM.结论:BP神经网络可以根据医疗设备运行参数及信息化平台上的数据学习决策,提高医疗设备PM的精准度,从而预防在诊断或治疗过程中因医疗设备故障带来的不良事件.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的医疗设备精准预防性维护
来源期刊 医疗卫生装备 学科 医学
关键词 神经网络 BP神经网络 医疗设备 精准预防性维护 医疗设备故障
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 学术论坛
研究方向 页码范围 78-80,85
页数 4页 分类号 R318|R197.39|TP183
字数 2319字 语种 中文
DOI 10.19745/j.1003-8868.2019175
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱雷鸣 浙江省中西医结合医院设备科 3 10 1.0 3.0
2 章莉 浙江省中西医结合医院血透中心 8 18 2.0 4.0
3 罗林聪 浙江省中西医结合医院设备科 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
BP神经网络
医疗设备
精准预防性维护
医疗设备故障
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
医疗卫生装备
月刊
1003-8868
12-1053/R
大16开
天津市河东区万东路106号
6-32
1980
chi
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