金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.     

基于BP神经网络优化的灰色线性回归组合模型应用分析

在分析灰色线性回归组合预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的计算功能,实现组合预测模型算法。通过实例分析发现拟合结果对实测值出现一定的波动性,故通过建立实测值与模拟值之间的比值序列,再利用BP神经网络模型对该比值序列进行建模优化,以进一步优化组合模型的预测精度。最后实例证明了该优化模型具有较高的拟合和预测精度,是一种可行、有效的优型变形数据分析模型。     

人凝血因子Ⅸ的线性B细胞表位预测及鉴定

为预测并鉴定人凝血因子IX(FIX)的线性B细胞表位.通过IEDB数据库及Discovery Studio软件预测FIX的B表位和白喉毒素T结构域(DTT)的B表位,用所预测的FIX的B表位替换某预测的DTT的B表位形成DTT-表位融合蛋白.通过基因工程技术制备各重组蛋白,并免疫小鼠,通过ELISA和Western-blot检测抗血清效价和特异性,通过等温量热滴定技术(ITC)测定抗体的亲和力.预测到4个FIX的B表位.用重组蛋白FIX-2-DTT免疫的小鼠产生了识别完整FIX的抗体,该抗体具有良好的特异性,其结合常数KD为106 M-1.表明FIX-2(306 NAAINKY312)是FIX的B表位,用重组蛋白FIX-2-DTT免疫小鼠能够产生特异性识别FIX且亲和力温和的抗体.     

Buck型DC-DC变换器中数字预测模糊PID控制器的设计与实现

为了提高数字DC-DC变换器的瞬态响应性能,设计了一种基于数字预测控制方法的模糊PID控制器.该控制器根据Buck型DC-DC变换器的电路结构,准确预测单个开关周期或多个开关周期后的负载电压和电感电流,以克服环路时延对系统瞬态响应的影响;同时,在基本PID控制基础上引入模糊控制,实时在线调整PID控制参数,以克服变换器的非线性特性对瞬态能力的影响.所设计数字控制器经FPGA验证,结果表明,与基本PID控制相比,所设计数字预测模糊PID控制器能有效提高变换器的瞬态响应能力,变换器的瞬态响应时间缩短1/3,电压超调量小于5%.     

一种补偿因子区域不变的CS成像算法

为提高星载合成孔径雷达（SAR）成像的实时性,减小补偿因子的运算量,提出了一种补偿因子区域不变的Chirp Scaling（CS）成像算法. 这种改进的CS算法根据补偿因子的相位误差确定一个更新步长,在每个步长内更新一次补偿因子,即相邻单元内的数据与相同的补偿因子相乘. 利用这种改进的CS算法对点阵目标和实测目标进行了仿真验证,得到的SAR图像质量与传统CS算法的结果相差很小. 这种补偿因子区域不变的CS成像算法在满足精度的前提下使得补偿因子的运算量成倍减小,大大减小了实时成像的压力,能够有效降低星上实时处理系统的规模,从而降低系统功耗.      

去除AMR语音编码器前瞻时延的研究

为降低自适应多速率（AMR）语音编码器的时延,提出了一种去除其前瞻时延的方法. 此方法采用协方差算法计算线性预测系数,然后用线性预测系数外推得到新样点. 用新推得的样点取代原来的前瞻样点,从而去除了编码器的前瞻时延. 进一步对重建语音质量分别进行了客观评价和主观评价,并且计算了算法复杂度. 实验结果表明该方法在去除前瞻时延的同时,重建语音质量接近原始AMR的重建语音质量.      

α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的定量预测

【目的】利用α-淀粉酶Amy7c及其突变体的氨基酸信息,预测该酶的催化常数（Kcat）,并筛选出能预测α-淀粉酶Kcat最具效果的氨基酸属性。【方法】先以20-l前馈反向传播的神经网络为模型,完成535种氨基酸属性对α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的拟合。再将α-淀粉酶Amy7C及其54个突变体的数据分为2组,用35个酶作为训练组进行拟合,20个酶作为验证组进行检验。最后,对8种不同层次及神经元个数的模型进行比较。【结果】110个氨基酸属性可实现20-l神经网络模型收敛,表明这些氨基酸属性可用于预测α-淀粉酶的催化常数,不同指标的预测效果不同。多模型的分析结果显示,不同模型对训练组R值的结果具有显著性差异,而对训练组P值、验证组R值和验证组P值结果无显著性差异。【结论】氨基酸分布概率等属性可以用于预测α-淀粉酶催化常数。四层神经网络模型是预测α-淀粉酶催化常数的相对理想的模型。     

基于案例与模糊推理的中医诊断系统研究

中医诊断过程中存在着大量的不确定信息,使得需要精确数据的计算机很难参与其中.阐述了案例推理和模糊推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,提出一种模糊规则推理机制.采用基于案例的模糊推理机制来实现推理过程,融合了人工智能领域的案例和模糊推理技术,并应用于中医诊断.实践证明:该机制具备良好的推理能力,能够为医生的正确判断提供决策支持.     

多因素影响下的混凝土结构耐久寿命预测方法

将影响混凝土结构耐久性的因素分为程度型指标和速度型指标,在对构件外观状况、裂缝宽度、钢筋锈蚀和承载力衰减进行耐久性评判的基础上,计算结构的耐久性劣化程度和劣化速度,提出一种混凝土结构耐久寿命预测方法.经实例计算表明,该方法计算过程简单,具有一定的工程推广意义.     

配合煤的镜质组反射率分布与焦炭强度预测

为了工业配煤炼焦生产的需要,通过对配合煤的镜质组反射率分布与焦炭机械强度的研究,得出镜质组反射率分布与焦炭机械强度具有良好的线性关系。据此建立相关性好、可信度高的数学模型,进行实验验证。结果表明:焦炭机械强度M40和M25的预测误差小,可以用于指导工业配煤炼焦生产;影响M40和M25最大的均为肥煤,影响M10最大者为焦煤。