矿井采掘计划预侧检验的精度分析

本文研究分析了影响矿井采掘计划预测精度的因素,介绍了样本数据的检验方法和预处理方法,并用实例显示了预测预报的效果。     

12种不同来源的生长激素等电点的预测

本文应用一个经过改进的可预测蛋白质及多肽等电点的数学模型,并辅以相应的计算机程序求解,预测了12种生长激素的等电点。     

滇中地区滇青冈萌生灌木群落地上部分生物量的研究

本文对滇中地区分布的滇青冈萌生灌木群落.在群落学调查的基础上,应用收获法和维量分析法相结合,对群落生物量和主优势种——滇青冈树种地上部分的生物量,生物量的径级分布,各器官生物量的分布,及其各层生物量的分布规律的研究.以提供对这类萌生栎类灌丛开发利用、保护、经营管理方面的科学依据.     

应用目标规划于自适应回归预测的参数估计

本文应用目标规划和灵敏度分析对自适应回归预测模型的参数进行估计。此种估计参数的方法避免了在最小二乘估计中由于数据“异常”而造成计算结果的偏差。     

利用神经网络预测与控制丝杠螺纹磨削过程

研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题.基于误差反向传播的机制,针对连续制造过程的预测与控制,提出多层神经网络的逐个样本学习算法.对逐个样本学习算法和目前广泛采用的B-P算法进行了比较和讨论,实验结果表明,逐个样本学习算法比B-P算法具有更好的收敛性.最后,介绍了多层神经网络模型在丝杠螺纹磨削过程的预测与控制中的应用.     

模式识别方法预测蛋白质二级结构的研究

提出一种预测蛋白质二级结构的模式识别方法。该法首先对大量已知结构的蛋白质实验数据进行分析，找出鉴别蛋白质不同结构成分的有效信息，即设计分类器，然后实现对未知蛋白质二级结构的预测。用此方法对６４０个实验样本进行了研究，得到较高的预测精度，表明方法是有效的。还对实验结果进行了分析；讨论了有限样本对分类器性能的影响。     

基于参数模型的智能化预测及其系统研制

研究了基于参数模型的智能化预测、人类专家对预测问题的认知模式与预测模型的智能化选取问题;介绍了所研制的一个基于参数模型的智能化预测系统;应用该系统完成了山东省嘉祥县工商税收的年度预测.     

非线性系统的分层优化预测控制

提出了一种基于分层优化策略和动态最优控制解法的非线性系统预测控制算法,该方法大大减小了在线计算量,使实时控制成为可能.给出了详尽的理论推导,以一个仿真算例证明了算法的正确、可行与有效性.     

用人工神经网络定量预测化工基础物性

人工神经网络是人工智能技术的一个分支。本文将人工神经网络技术用于化合物的正常沸点、临界温度和沸点汽化热的定量预测,取得了较好的结果。估算精度好于或相当于文献方法。通过对三种基础物性的试验,表明人工神经网络技术可以用于定量预测,从而为这种技术开辟了一个新的应用领域。