衡枣高速公路盘古祠边坡稳定性分析

盘古祠边坡由于边坡初步设计不合理，2002年4月出现了滑坡，体积达万余m^3，滑坡治理费达40万元．为了对设计和施工起到超前预报与辅助决策的作用，本文对大量边坡工程实例进行了集成，建立了预测安全系数的ANN模型，并应用ANN技术对盘古祠边坡设计方案的Fs进行了计算，结果表明，初步设计方案导致滑坡是必然的．同时又进一步对治理后的边坡进行了Fs预测，治理方案由于Fs值较高，则是可行的，能保证更改设计后的边坡稳定。     

人工智能中的机器学习研究及其应用

机器学习是人工智能研究的中心问题。本文首先介绍了机器学习的背景——人工智能的研究和发展，机器学习的概念。提出了机器学习的研究目标和方法，建立并讨论了一个简单的学习模型。最后指出机器学习的发展必须依靠思维科学的发展，提出了发展机器学习的趋势。     

重要海水养殖鱼类遗传多样性与种质基因组的研究

过度捕捞、海区污染严重、海洋生态环境恶化等因素，使得海洋鱼类多样性受到严重威胁，鱼类资源正面临枯竭的危险。积极发展海洋鱼类的增殖和养殖，是海洋鱼类资源合理利用与可持续发展的基本措施和有效途径。海洋生物基因组研究是海洋生物资源开发与利用的基础和新的生长点，其中，积极开展重要海水养殖鱼类遗传多样性与种质基因组研究，必将对提高海洋鱼类增殖与养殖的理论水平和创建高新技术起重要促进作用。文章对重要海水养殖鱼类遗传多样性和种质资源基因组的检测、遗传性状的调控、分子系统进化研究等方面的目的、意义和国内外研究进展做了综合分析，并指出我国今后开展这些方面研究工作的重要性和应用前景。     

ICAI技术的应用及发展前景

介绍了智能计算机辅助教育系统的发展及现状，分析了ICAI与CAI的区别．阐述了实现ICAI系统的思路及技术，提出了ICAI的未来发展前景。     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

Prediction of the Performance of the Fabrics in Garment Manufacturing by Artificial Neural Network

An artificial neural network is used to predict the performance of fabrics in clothing manufacturing. The predictions are based on fabric mechanical properties measured on the FAST system. The influences of the different ANN‘s construct on the convergence speed and the prediction accuracy are investigated. The result indicates that the BP neural network is an efficiency technique and has a wide prospect in the application to garment processing.     

PVC膜氯离子选择性电极的制备和尿液中氯离子的测定

以氯离子-三异辛基十六烷基季铵离子缔合物为活性物质,制备了聚氯乙稀(PVC)膜氯离子选择性电极.电极在1.0×10-3～1.0 mol/L范围内呈线性响应关系,检测限为5×10-4 mol/L,响应时间约5 s,漂移小于1 mV/h,平均斜率为47mV/pC.电极的重现性、稳定性良好.采用该电极测定了人造尿液和稀释尿液中氯离子的浓度.用标准加入法,在人造尿液中氯离子的回收率在96.0%～102.5%之间;在稀释尿液中氯离子的回收率在90.3%～98.5%之间.该方法的标准偏差(SD)＜3%,P＜0.05.     

基于人工神经网络的案例检索与案例维护

传统的案例推理系统中,案例检索和案例维护作为两个相互独立的任务分别考虑。而对于案例维护以案例库为纽带,直接为案例检索服务的内在联系没有充分研究。在分别论述案例检索、案例维护,以及人工神经网络在案例推理系统中的应用研究现状基础上,进一步探讨了采用人工神经网络方法实现案例检索和案例维护的整体设计方案,并阐述了其中技术细节。最后,以某产品设计应用为背景,设计并实现了一个反向传播神经网络作为案例检索和案例维护方法,验证了结论的正确性。     

微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究

微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.