人工神经网络-近红外光谱法定量分析Cofrel粉末药品

用人工神经网络(ANN)解析Cofrel药品的近红外(NIR)漫反射光谱， 实现了对其有效成分磷酸苯丙哌啉的精确快速定量测定. 设计了最好的ANN模型. 分别讨论了输入层和隐含层节点数对测定结果的影响. 用HPLC法的测定结果作为标准， 磷酸苯丙哌啉浓度预 测值的相对误差RE (%)＜4.0%， 可以应用于Cofrel药品实际生产中的质量控制.     

基于人工神经网络法的遥感影像分类研究

在遥感和GIS的支持下,采用人工神经网络(ANN)法对研究区土地利用/覆盖进行信息提取,并对ANN改进前后的分类结果和最大似然法(MLC)的分类结果进行对比分析.实验发现采用改进后的ANN分类总体精度达到了93.91%,较改进前提高了2.16%,较MLC提高了6.44%.研究表明:使用ANN进行遥感图像分类,精度优于MLC,改进后的ANN精度优于改进前的ANN.与传统方法相比,ANN分类达到的精度更高,可更好地区分土地利用地类,提高土地利用信息的精度.     

RP-HPLC测定苯磺酸氨氯地平片中的有关物质

目的:建立高效液相色谱法测定苯磺酸氨氯地平片中的有关物质. 方法:色谱柱为 Luna C18, 流动相为0.010mol/L磷酸氢二钾溶液(含0.7%三乙胺, 磷酸调pH4.0±0.1)-乙腈 (70:30), 流速为1.0 ml/min, 检测波长为237 nm, 进样量为10 μl. 结果:原苯磺酸氨氯地平片中总有关物质分别为0.53%、0.58%和0.60%;单个最大杂质的含量分别为0.32%、0.37%和0.38%. 结论:本方法准确、可靠、操作性强, 可用于苯磺酸氨氯地平片中有关物质的检查.     

基于PLS/ANN-RP-HPLC的甲基苯甲醛同分异构体的同时测定

将偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)技术与反相高效液相色谱法(RPHPLC)相结合,应用于邻、间、对三种甲基苯甲醛同分异构体的同时测定。通过确定主成分数、神经元个数、训练次数和目标误差,建立了预测模型,并比较了两种方法的预测能力。实验结果表明,所建立的同时测定甲基苯甲醛三种同分异构体的方法不仅可以正确识别三种同分异构体,而且成功预测了各组分的质量浓度,PLS-RP-HPLC和ANN-RP-HPLC两种方法精密度试验的相对标准偏差(RSD)分别≤1.20%、≤0.70%,而用于合成样品测定的加标回收率范围在97.54%~116.77%之间,其相对偏差≤±15.4%.表明这两种方法均可用于甲基苯甲醛三种同分异构体混合物中各组分的同时测定,并且ANN的预测能力相对较强。     

用适应度-距离选择机制遗传算法识别油气层

为提高遗传算法种群的多样性,在选择父辈串的时候通过综合考虑适应度值与彼此之间的海明距离确定选择机制,提出了基于适应度-距离(FD:Fitness-Distance)选择机制的遗传算法(GA:Genetic Algorithm).将该遗传算法与人工神经网络(ANN:Artificial Neural Network)技术相结合, 应用于油气层的识别问题中.通过对实际样本的验证,获得了较好的效果,达到了快速识别油气层的目的,对两个实例的训练精度分别比标准遗传算法提高了22. 6%和10.5%.     

万州城区吴家湾滑坡灾变的神经网络识别

以万州城区吴家湾滑坡为例,分析了神经网络(ANN)方法用于滑坡灾变识别的评价因子的确定、学习样本数据对的建立、ANN网络结构及参数设置的方法;并以万州区类似的滑坡作为样本训练ANN模型,对吴家湾滑坡的几种工况进行灾变识别.最后将ANN灾变识别结果与传统的极限平衡计算结果进行对比分析,得到了二者基本吻合的结果.结论表明神经网络方法用于滑坡灾变识别的精度较高,识别结果令人满意.     

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(A rtific ia l N eura l N etw ork,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统.引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型.用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1%时命中率达到81%.     

基于人工神经网络与回归分析的水质预测

针对人工神经网络(Artificial Neural Networks,缩写ANN)在预测中出现的异常值现象,采用了回归分析模型得到的预测区间来控制异常值现象的方法.并且应用在黄河三门峡河段的水质预测中,氨氮通量预测的ANN模型控制前平均精度仅有50.05%,控制后该月的相对精度为90.08%,平均精度达到80.79%,整体预测精度明显提高.化学需氧量(COD)浓度的预测也有类似情况.实践表明该方法对于消除ANN模型预测中出现的异常值现象是较为有效的.     

基于BP神经网络的体脂百分比评估模型研究

本研究采用人工神经网络来进行体脂百分比评估模型的构建,其中输入层有年龄、性别、身高和BMI(体质指数)四个变量,隐藏层为9个。学习率0.02,记忆率0.7,通过2万次训练将最大错误率降低到万分之一。与BIA(生物电阻抗)测试方法进行相关分析,r值达到了0.921,比经典的三个估测方程同BIA的相关系数都高。对BIA和ANN(人工神经网络)结果进行独立T检验结果显示,t值为0.220,P0.05,相比回归方程的偏倚程度缩小了0.9,准确性在其基础上提高了7.6%。研究证明通过ANN模型估算体脂百分比的方法比以前的三个经典估测方程更加理想和准确。     

自构形神经网络模型在天然气储量评价中的应用初探

在ＢＰ（Ｅｒｒｏｒ Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法基础上,采用ＢＩ（ＢａｃｋＩｍｐｅｄａｎｃｅ）算法,运用了自组织优化隐层节点数和自动化优化网络因子的方法,使得人工神经网络ＡＮＮ的计算速度、精度和柔韧性有所提高,且在微机上其操作变得更加容易。在勘探成熟的气藏中,按照天然气成藏理论,选取能够系统反映气藏的８个储量评估参数,进行网络学习,建立储量评估模型。应用所建的网络模型对正处于勘探阶段的气     

苯乙炔封端超支化聚醚醚酮的合成及性能

采用亲核取代反应, 通过A₂+B₃方法制备含联苯结 构氟封端超支化聚醚醚酮(HPDEEK-F), 用4-苯乙炔苯酚与得到的氟封端聚合物反应, 制得苯乙炔封端的超支化聚醚醚酮(HPDEEK-PEP), 并研究了其结构和性能. 结果表明, 苯乙炔封端聚合物的玻璃化转变温度高于氟封端聚合物的玻璃化转变温度, 热稳定性好于氟封端聚合物, 两种聚合物在极性溶剂中都具有良好的溶解性.     

聚乙烯吡咯烷酮K30(PVP)微/纳米球的制备及其表征

以聚乙烯吡咯烷酮(PVP, K30)为原料, 将其配制成一定浓度的溶液, 采用电纺丝方法制备了一系列电纺产物. 通过扫描电镜(SEM)对产物形态表征. 研究了纺丝过程中溶液浓度对纺丝产物形态的影响. 结果表明, 在相同溶剂及实验条件下, 溶液浓度的影响起决定性作用, 只有一个定值才能获得单一的微纳米球.     

新疆扎滚鲁克古代人群的线粒体DNA分析

从15例扎滚鲁克古代人牙齿样本中提取扩增线粒体DNA, 确定其单倍型归属, 并结合相关现代人群进行了系统发育分析和多维尺度分析. 结果表明,扎滚鲁克古代人群与现代中亚人群有较近的母系遗传关系, 是欧亚混合人群. 与以前的新疆古代人群研究相比, 该人群东部欧亚序列的成分明显增多, 这可能与人群所处的地理及历史时代相关.     

土壤侵蚀产沙量的人工神经网络模拟

在分析土壤侵蚀产沙过程和神经网络模型特点具有某些相似的基础上 ,采用三层前馈网络模型 (BP算法 ) ,模型的第一层有 5个结点 ,分别代表降雨强度、降雨历时、降雨量、前期降雨量 (用前 1 0天降雨总量表示 )、径流深 ;第三层只有一个结点 ,表示土壤侵蚀产沙量 ;隐层的结点数采用“试错法”确定为 3个。利用四川某地水土保持试验观测资料 ,对土壤侵蚀产沙量进行模拟及预测 ,通过分析比较 ,显示了具有较好的模拟预测效果     

以太网自动保护交换技术

针对以太网交换技术中可靠性不能满足实际应用需求的问题, 提出以太网自动保护交换EAPS（Ethernet Automatic Protection Switching）技术.论述了EAPS技术特点、 采用EAPS技术的以太网的物理构成要素、 逻辑处理原理和网络拓扑结构的特点, 分析了以太网环中链接断开的3种处理手段, 并给出使用以太网自动保护交换技术后的测试数据.     

前向神经网络的处理能力和推广性量度

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ Ｆ Ｎ Ｎ）的处理能力,该文对 Ｆ Ｎ Ｎ 的插值误差进行了研究,得到了统计意义下 Ｆ Ｎ Ｎ 处理能力的估计值,进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度。该方法能够估计出适合目标问题的网络规模,应用于函数逼近和样本分类问题,仿真结果证实了该方法的有效性。     

人工神经网络混合剪枝算法

目前人工神经网络(ANN)应用中所遇到的挑战之一就是如何针对特定问题确定相应网络。基于进化算法和局部搜索算法两类策略的特点和不足,文中提出了混合剪枝算法HAP(HybridAlgorithmofPruning)。算法首先联合进化算法代表之一遗传算法(GA)和反向传播算法BP的不同优势完成ANN网络结构和权重进化的初步阶段;然后应用多权重剪枝策略(MW-OBS)进一步简化、确定网络结构。结合案例与以往的混合策略算法进行对比研究,结果表明HAP在寻优能力、简化网络结构、保证稳定性等方面均有明显优势,更加适合大规模ANN的优化问题。     

高效毛细管电泳法测定缬沙坦苯磺酸氨氯地平

建立了一种高效毛细管电泳方法,用于缬沙坦和苯磺酸氨氯地平的同时分析:以30mmol/L磷酸钠缓冲液(pH=7.47)作为电解质溶液,检测波长237nm,分离电压15kV,高度差进样10s.同时进行了方法学验证:缬沙坦在0.050 4～0.504 0mg/mL内线性良好(r=0.999 8,n=6),迁移时间和峰面积的相对标准偏差(RSD)分别为0.3%和1.3%(n=6),回收率为98.98%～99.79%;苯磺酸氨氯地平在0.050 4～0.504 0mg/mL内线性良好(r=0.999 6,n=6),迁移时间和峰面积的RSD为0.6%和1.4%(n=6),回收率为98.22%～99.46%.通过上述高效毛细管电泳法,缬沙坦和苯磺酸氨氯地平在15.0min内分离良好,分离度(R=29.8).此方法快速,灵敏,实用.