BIOGENESIS OF THYLAKOID MEMBRANES WITH RECONSTRUCTION OF CHLOROPHYLL-PROTEIN COMPLEXES IN DELETION-MUTANT OF ORF469 IN BLUE-GREEN ALGA

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MAGNETIC RELAXATION AT EARLY TIMES AND FLUX DIFFUSION BARRIER V（J，B，T） FOR Ti－1223 DOPED WITH Pb AND Ba BY COMPLEX AC SUSCEPTIBILITY MEASUREMENTS

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PLC控制双效溴化锂吸收式制冷装置能量自动调节

ＰＬＣ控制双效溴化锂吸收式制冷装置能量自动调节ＯＮＥＮＥＲＧＹＡＵＴＯＭＡＴＩＣＲＥＧＵＬＡＴＩＯＮＯＦＤＯＵＢＬＥ－ＥＦＦＥＣＴＬＩＴＨＩＵＭＢＲＯＭＩＤＥＲＥＦＲＩＧＥＲＡＴＩＮＧＭＡＣＨＩＮＥＢＹＭＥＡＮＳＯＦＰＲＯＧＲＡＭＭＡＢＬＥＬＯＧＩＣ...     

THE INITIAL－BOUNDARY VALUE PROBLEM FOR THE SYSTEM OF THE SECOND ORDER COMPLEX EQUATIONS

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LINEAR STABILITY OF TWO－LAYER GENERALIZED NEWTONIAN FLUIDS FLOWING DOWN AN INCLINED PLANE

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6L60MCE柴油机燃烧系统故障的仿真计算

建立一种基于径向基函数（ＲＢＦ）神经网络算法模型,应用于船用柴油机气缸组件与燃烧系统的故障诊断,以沪东重机生产的ＨＵＤＯＮＧ ＭＡＮ－Ｂ＆Ｗ ６Ｌ６０ＭＣＥ机型为例,设计征兆／故障样本集,采用一个单隐层的ＲＢＦ网络对样本进行训练和仿真实验,以验证该诊断方法的可行性和有效性。     

T—S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法。仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数。     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

IDENTIFICATIONOFTHEHYBRIDCELLFROMTHEINTER┐KINGDOMPROTOPLASTFUSIONBETWEENRhodobactersphaeroidesandSac

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渔轮主机润滑油耗量过大原因分析

渔轮主机润滑油耗量过大原因分析ＡＮＡＮＡＬＹＳＩＳＯＮＴＨＥＣＡＵＳＥＯＦＴＨＥＯＶＥＲ－ＣＯＮＳＵＭＰＴＩＯＮＯＦＴＨＥＬＵＢＲＩＣＡＴＩＯＮＯＩＬＩＮＭＡＲＩＮＥＥＮＧＩＮＥＦＯＲＦＩＳＨＩＮＧ－ＢＯＡＴＳ赵伟ＺｈａｏＷｅｉ（宁波大学轮机工程系，...     

基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模

根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ均值聚类将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果,此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有     

混和稀土光谱解析方法的研究

采用偏最小二乘法及导数偏最小二乘法对一含有三种稀土与间乙酰偶氮氯磷的混和体系光谱进行剖析,结果表明偏最小二乘法及导数偏最小二乘法均适合多组份分析。在本体系中,因含有基体干扰,导数偏最小二乘法其定量、定性分析略优于偏最小二乘法。     

一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法

提出一种新的可用于说话人识别的径向基函数网络(RBFN)阵列．RBFN网设计思想是在确定网络中心点之后采用最小线性方差作为目标函数解得最优权重,该方法并不能得到最优分类效果．使用Fisher目标函数,替代RBF中的误差目标函数来求取最优权重,用与文本无关的闭集说话人识别系统对该算法进行了验证,实验结果表明,该方法提高了RBF分类能力,比传统的RBF、算法以及ROLS算法具有更高的识别率,并在识别效果接近GMM方法的情况下计算量大幅度减少。     

风险厌恶下第三方物流供应商选择的拍卖机制

以往在研究第三方物流供应商的选择问题时,通常假设第三方物流供应商(3PLS)对第四方物流集成商(4PLI)持风险中性态度,而这与现实是不符的.为了使研究更加贴近实际,考虑第三方物流供应商有风险态度的情况下,第四方物流集成商通过多属性逆向拍卖方式对第三方物流供应商进行选择.通过案例设计和进行相关实验,发现通过条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的风险度量方法对风险态度进行度量,很好地将风险因素融合到了多属性逆向拍卖中,打破了传统的第四方物流集成商选择时风险中性的假设,并且将风险度量中常用的CVaR方法融合到了供应商选择中,具有一定创新性.通过对不同风险厌恶程度以及风险中性的情况进行对比,结果表明,当3PLS为风险中性时对4PLI是最有利的,当3PLS为风险厌恶时,风险厌恶程度越小对4PLI越有利.     

自适应滤波器的拟最小二乘算法及其应用

提出两个具有拟最小二乘性的自适应横向滤波算法。该算法用于噪声对消器和预测滤波器,计算机仿真结果,验证了理论分析的正确性。     

Support vector machine applied in QSAR modelling

Support vector machine （SVM）, partial least squares （PLS）, and Back-Propagation artificial neural network （ANN） were employed to establish QSAR models of 2 dipeptide datasets. In order to validate predictive capabilities on external dataset of the resulting models, both internal and external validations were performed. The division of dataset into both training and test sets was carried out by D-optimal design. The results showed that support vector machine （SVM） behaved well in both calibration and prediction. For the dataset of 48 bitter tasting dipeptides （BTD）, the results obtained by support vector regression （SVR） were superior to that by PLS in both calibration and prediction. When compared with BP artificial neural network, SVR showed less calibration power but more predictive capability. For the dataset of angiotensin-converting enzyme （ACE） inhibitors, the results obtained by support vector machine （SVM） regression were equivalent to those by PLS and BP artificial neural network. In both datasets, SVR using linear kernel function behaved well as that using radial basis kernel function. The results showed that there is wide prospect for the application of support vector machine （SVM） into QSAR modeling.     

基于遗传自适应RBFN的歼击机故障分类方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度地分类一直是个核心问题.提出了将自适应RBF神经网络与遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点,或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类.遗传算法用于寻找最优的网络宽度值.两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的简省的网络.用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的分类.     

结构方程模型的偏最小二乘算法及其几何意义

对含两个潜变量结构方程模型的偏最小二乘（PLS）建模技术进行了研究,给出了相应的路径图、模型设定步骤和求解算法,指出该方法本质上是一种迭代收敛算法.通过引入一种新的算符,给出了PLS算法命令图.并且基于命令图详细讨论了该算法在多维向量空间中的几何意义,在此基础上分析了不同权重关系（A型与B型）对算法的影响,得到了与其对应的各种几何图形.最后指出在算法已收敛与尚未收敛两种情况下,潜变量估计值的投影位置是不同的.     

基于改进RBF网络的过程工业时间序列预测方法

基于残差思想的异常数据检测方法的关键之处在于对数据的准确预测.针对这一问题,提出基于改进径向基网络(radial basis function network,RBFN)的过程工业时间序列预测方法,该方法通过改变RBF网络的输入形式,使改进后的RBF网络能够更方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,以适应于基于残差思想的异常数据检测方法要求的动态性能和鲁棒性.通过理论证明改进的RBF网络与传统RBF网络的等效性,并通过实验比较证明改进后的RBF网络较传统的网络结构更简单,参数意义更明确.     

一种基于高斯过程的非线性PLS建模方法

提出了一种基于高斯过程(GP)和偏最小二乘法(PLS)的非线性PLS方法(GP-PLS),以更加有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度。该方法首先采用PLS进行特征提取,再用GP建立PLS的内部模型,因而具有GP与PLS的优点。对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法,满足工业现场应用要求。