VFP5．0CAI课件的实现

主要介绍了Visual Foxpto5.0计算机辅助教学课件的实现及一些关键性的技术手段,探讨了教育心理学,人工智能在CAI中的应用。     

凹面体散射近场的有限元—人工透射边界解法

采用有限元－人工透射边界法求出平面波在无限长圆柱上的散射近场,并与解析解进行比较,进而对几种凹面体电磁波散射近场求解。实际应用表明该方法具有图象清楚,过程简单,适应性强等优点,可有效解决分层介质,非均匀介质中各种复杂的散射问题,亦可广泛应用于声波等其他类波的散射问题。     

灰胸竹鸡人工繁殖的研究

１９９５年１０月至１９９７年１０月对野生灰胸竹鸡（Ｂａｍｂｕｓｉｃｏｌａｔｈｏｒａｃｉｃａ）进行了人工繁殖的研究,结果为：产卵期４月下旬至７月下旬;卵的平均质量在（１５±２）ｇ之间;最佳孵化温度、相对湿度：１～１４ｄ内,温度为３８℃,相对湿度６５％～７０％;１５～１８ｄ内,温度降到３７℃,相对湿度７５％;雏鸟的生长模型为：ｍ＝２６２／（１＋ｅ２．６１－０．０３７ｔ）．     

基于人工神经网络的岩土工程力学参数反分析

基于人工神经网络方法,建立了非线性力学反分析模型。用位移反求岩土工程计算中的邓肯参数,并以实例进行计算分析,结果表明此法适用于解决这类复杂非线性问题,稳定性好,有良好的适用性。     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

高炉异常炉况判断专家系统的设计与实现

探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构,讨论了从传感器数据中抽取高炉况特征的方法,时态黑板结构与时间知识表示,对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定,系统采用机器学习方法自动调整,对于高炉异常炉况的操作方法,系统采用规划－动作－反应方法向用出动国作建议,并对所动作动作建议实现实时的重构解释。     

Studies of a key protein in the mechanism of the excitation-contraction coupling process of frog skeletal muscle,using phenylglyoxal

The excitation-contraction (E-C) coupling process in single twitch fibres from frog toe muscle was inhibited selectively by phenylglyoxal (PGO), a specific guanidyl modifying reagent. A new protein (31.5 kDa), which has PGO-binding ability and seems to play a key role in the E-C coupling process, was solubilized from transverse tubule membrane-junctional sarcoplasmic reticulum complexes (TTM-JSR) of frog skeletal muscles, using¹⁴C-PGO. The monoclonal antibody against this protein applied extracellularly inhibited the E-C coupling process of the single fibres. This protein appears to constitute the very first step of input for E-C coupling. It is considered to behave as an indispensable part of an electrometer to measure membrane potentials. Therefore, the name electrometrin is suggested for the new protein.     

裂纹悬臂方薄板的振动辐射声场

为研究含穿透裂纹悬臂方板的振动辐射声场，根据有限元模态分析理论，提取了含人工斜向和十字形穿透裂纹的悬臂方薄板各单元的相关物理参数，同时将瑞利积分离散化，进而计算出裂纹悬臂方薄板辐射声场的空间分布，并通过实验测定了含裂纹悬臂方薄板辐射声场的功率谱。结果表明，斜向裂纹越长，二、四、六阶模态的频率降低越多，而一、三、五阶模态频率随斜向裂纹长度的增大表现为先增大再减小的规律；十字裂纹越长，各阶模态的频率降低越多。穿透裂纹的出现不仅使悬臂板的模态频率有明显的变化，而且声场在空间的分布特征也有显著的变化。     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

基于人工神经网络的沥青路面剩余寿命分析

路面整体结构性能评估是公路养护或重建决策优化的一项重要参考依据，一般情况下，如果路面的服务能力指数降到可接受水平以下，就有必要对当前整体性能(剩余寿命)进行评价，决定是否需要延长寿命或者进行重建设计，因此，利用人工神经网络(ANN)方法建立了沥青路面剩余寿命预测模型，由此程序可以由落锤弯沉仪(FWD)弯沉数据快速预估路面的剩余寿命，这种方法直观、准确，并且不需要反算模量，对于道路工作者的养护和补强罩面工作具有参考价值。