人工神经网络法对MeX—REX3熔盐系相图特征的预报

用化学键参数－人工神经网络方法对ＭｅＸ－ＲＥＸ３熔盐系相图进行研究，总结相图若干特征的规律，结果表明，人工神经网络可判断中间化合物的形成，化学配比以及熔化类型，并能预报中间化合物的熔点，分解温度和包晶点的组成，结果与实测相图符合较好，其研究结果已纳入材料设计专家系统。     

直接氯化法测定LiCl二元熔盐相图的研究

尝试将NH4Cl直接氯化Li2CO3生成LiCl的反应应用于利用热分析法制作LiCl二元体系的熔盐相图，所得结果与文献报道相吻合，说明直接氯化法可用于LiCl熔盐体系相图的制作。用此法替代传统方法(直接处理LiCl)有着处理方便快速的特点．     

若干熔盐系中间化合物的形成规律

用化学键参数构筑多维特征空间并结合偏最小二乘方法,对９个二元熔盐系相图中间化合物的形成规律进行了总结和分析．讨论的体系包括同阴离子系ＭｅＸ２Ｍｅ′Ｘ２,ＭｅＸ２Ｍｅ′Ｘ３,ＭｅＸ２Ｍｅ′Ｘ４,ＭｅＸ３Ｍｅ′Ｘ３,ＭｅＡＸＢＭｅ′ＣＸＤ,ＭｅＮＯ３Ｍｅ′（ＮＯ３）２,Ｍｅ２ＳＯ４Ｍｅ′ＳＯ４,同阳离子系ＭｅＸＭｅＸ′,ＭｅＸＭｅ２Ｘ′．此外,用结构化学理论对所得到的半径验判据进行了较为合理的解释．     

LiCl-M′Cl_2-MF熔盐体系的初晶化合物摩尔比和溶解能参数的关系

在测定了ＬｉＣｌＭ′Ｃｌ２ＭＦ系列熔盐相图的基础上,讨论了ＬｉＣｌＭ′Ｃｌ２ＭＦ熔盐体系的初晶化合物摩尔比和溶解能参数的关系,并总结了多元相图中一些初晶化合物的形成规律．     

人工神经网络法用于V－PTC材料诸性能的预报

人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＡＮＮｓ）是一类试图模拟生物体神经系统结构的新型信息处理系统．文中用反向传播网络研究Ｖ－ＰＴＣ材料诸性能与其配方及工艺间的关系，通过Ｂ－Ｐ算法建立了Ｖ－ＰＴＣ材料诸性能与其配方及工艺间的非线性映照关系，根据Ｖ－ＰＴＣ材料的优化配方和工艺条件，计算机预报相应材料诸性能的结果与实验值相一致．     

LiCl—M‘Cl2—MF熔盐体系的初晶化合物摩尔比和溶解能参数的关系

在测定了ＬｉＣｌ－Ｍ‘Ｃｌ２－ＭＦ系列熔盐相图的基础上,讨论了ＬｉＣｌ－Ｍ’Ｃｌ２－ＭＦ熔盐体系的初晶化合物摩尔比和溶解能参数的关系,并总结了多元相图中一些初晶化合物的形成规律。     

Ti－Al相图的高温液相线

应用余氏固体与分子的经验电子理论（ＥＥＴ）结合ＣＶＭ计算Ｔｉ－Ａｌ相图的高温液相线，分析了间隙元素对相变的影响，从主要影响因素上解释了目前尚有争议的实验结果．     

基于人工神经网络样本优化法识别的河流溶解氧模型

以影响河流溶解氧的3个重要因素(流量、水温、pH)建立了基于L-M算法的BP神经网络模型,用此模型可成功预测黄河水中溶解氧(DO)的浓度.过程中选取四种方法对学习样本进行预处理,利甩处理后的数据训练网络.结果表明采用方法四归一化后的数据预测DO含量效果最好,同时表明线性插值后学习样本的大小对网络预测的精密度有较大提高.     

1－苯基－3－甲基－4－苯氧乙酰基－5－吡唑啉酮对金属离子萃取行为的研究

本文合成了螯合萃取剂１－苯基－３－甲基－４－苯氧乙酰基－５－吡唑啉酮，并对Ｔｈ４＋、Ｌａ３＋、Ｃｕ２＋、ＴｉＯ２＋、Ｃｒ３＋６种金属离子的萃取行为进行了研究．     

应用人工网络对化学传感器CaxPb1-xTiO3薄膜的晶格畸变进行评估

利用人工神经网络对化学传感器的晶格畸变进行了深入研究.实验结果表明:传感原件钙掺杂钛酸铅薄膜材料随合成参数的变化而呈现不同的晶格畸变度,该参数通过X射线粉末衍射精细结构确定,并作为人工神经网络的输出变量;合成参数作为输入变量,以MatlabTM作为操作平台,利用三层识别方法对传感元件的纳米结构进行评估与预测.实验结果与...     

神经网络在肺癌早期鉴别诊断中的研究与应用

研究了人工神经网络方法（ＮＮ）在生物医学工程和生命科学中的应用。提出了改进反传算法（ＭＢＰ）并用于肺癌早期诊断：发现其对几类病人的识别和预测时，分类正确率高，临床诊断预测力强。     

人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识

将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中，采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的。从页为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。     

自组织神经树用于芬太尼衍生物构效关系的研究

运用自组织神经树方法研究了芬太尼衍生物的镇痛活性与其结构特征参数间的非线性关系，结果表明，该网络性能良好，识别成功率较高，可望成为药物构效关系研究的有效辅助手段。     

煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型

该文利用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性，建立了煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型，并对此模型进行了检验。结果表明，此模型能根据煤的工业分析数据准确地预报任何煤种的煤焦非均相着火温度。     

神经网络显色光度法用于镧系稀土的同时测定

研究了神经网络反传算法及其在光谱分辨中的应用。借三溴偶氮氯膦为显色剂，以光度法同时测定１５种稀土元素，相对误差一般小于５％。表明结果良好。