基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

从噬菌体展示七肽肽库筛选α-淀粉酶特异性配体

为了建立蛋白质亲和配基的高效筛选方法，以淀粉酶为靶分子，利用交替洗脱法从七肽噬茵体展示库中筛选具有高亲和力的噬茵体配体．结果表明，交替洗脱法筛选出的特异性配体的回收率和ELISA信号值均优于酸洗脱法；采用交替洗脱法能够更加有效和迅速地筛选到淀粉酶的高亲和力配体．分析筛选得到的不同噬茵体克隆DNA插入片断的氨基酸序列，发现了可能与配体高亲和性有关的氨基酸残基．     

化学合金法研制Co-Fe-Ce-B非晶合金磁性纳米粒子

利用化学合金法，得到了Co-Fe-Ce-B系多元钴基非晶合金磁性纳米粒子．通过化学分析、X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）、差示扫描量热分析仪（DSC）以及物理吸附仪，对其组分比例、粒径、结构和性能进行了研究．测试结果表明：在较温和的试验条件下，利用化学合金，能实现纳米粒径的Co-Fe-Ce-B非晶态合金磁性纳米粒子的合成．     

曝气生物流化床处理炼油厂含硫和高氨氮污水的研究

炼油厂含硫污水因含高浓度的油、COD、硫化物及挥发酚而难于生化降解，催化剂生产中排放的污水因含高浓度的氨氮、盐类、悬浮物质以及低浓度的有机物而成为水处理的难题．本文采用一种曝气生物流化床（ABFT）工艺，对含硫污水和催化剂高氨氮污水的混合污水进行了现场连续试验，结果表明：在混合污水COD为2090mg／L、氨氮为600mg／L、挥发酚为27mg／L和硫化物为154mg／L的情况下，ABFT系统出水COD为95mg／L、氨氮为4．0mg／L、挥发酚为0．30mg／L和硫化物为0．0067mg／L，出水达到了国家污水排放标准一级标准．在处理工艺中，动态氧化和混凝沉淀作为预处理，ABFT反应器采用了合成高分子载体固定化微生物技术，该载体具有大孔网状以及优良的机械强度和化学性能，高效微生物B350通过化学键固定在载体上．克氏定氮法表明，ABFT中生物负载量为32mg／L．试验结果显示：在处理高氨氮污水方面，ABFT工艺比SBR工艺具有更强的优势，同时，ABFT系统具有较高的处理效率和耐冲击负荷能力．     

一种基于PLC的滴灌遥控系统的实现方法

本系统在滴灌水网的控制节点处加装无线通讯单元实现了对全系统的远动功能.滴灌控制装置主要由PLC、无线数传电台/遥控模块、交流变频器、远传压力表组成.通过PLC控制数传电台和遥控模块,成功地实现了数传电台及遥控模块间的无线通讯,使得滴灌系统中各节点协调工作.     

D/A转换输出连续性研究

当把D/A输出作为控制系统的输出控制信号时,输出曲线的连续性在很大程度上决定了控制系统的控制精度,细分D/A输出,能够使输出曲线更为连续。介绍了细分D/A输出最小增量使输出曲线更为连续的传统方法,给出了细分D/A输出最小增量的新思路,指出了使用3个D/A转换器,细分连续2个D/A转换输入数据的增量,能使D/A的输出曲线比单个D/A转换器的输出更为光滑连续。     

用二次分形插值构造一类正交多尺度分析

给出了利用二次分形插值函数构造一类连续、紧支撑和正交的多小波尺度函数的方法.不同于用仿射分形插值函数建立的正交小波, 尺度函数具有可微性,可用来建立微分方程的数值方案.     

基于WEB服务的PACS医生工作站的设计与实现

在Web Service的基本框架上,利用医学影像网格对PACS医生工作站进行了重新设计,改良了传统PACS医生工作站.分析表明,基于医学影像网格的PACS工作站能够提高PACS的服务质量.     

门限回归模型预测粤中西部冬春气温

用门限自回归模型和混合门限回归模型对广东省中西部的冬春季平均气温做预测.选取北半球500 hPa高度场和太平洋海温场的分区分季节的多个气候背景场的前若干个主分量作为因子(共1792个),这些因子包含着气候背景场的主要信息,通过对预报量和预报因子群的相关筛选,选取相关系数最大的因子建立混合门限非线性回归模型.并初步探讨了气候背景场对预报量的影响.结果表明:混合门限回归模型优于门限自回归模型;前者能较好地拟合冬春气温序列,预报效果较理想.粤中西部冬季气温场与东北半球南部3-4月高度场第5个主模态相关最密切,当3-4月500 hPa高度场东亚大陆为低槽控制,日本海太平洋附近为高压脊,有利于当年冬季气温偏低;春季气温场则与北半球冬季500 hPa高度场第8个主模态相关密切,当冬季500 hPa高度场乌拉尔山附近地区为明显的阻塞高压形势,有利于次年春季气温偏低.     

基于Web的形成性考核智能管理系统研究

以远程开放教育中形成性考核工作的需要为中心，充分利用现代计算机技术、多媒体技术、通信技术、数据挖掘和人工智能等技术，充分利用现有管理系统中的数据，建立了基于WEB的形成性考核智能管理系统，实现了考核课程学生自主学习的智能引导、全过程监控、科学合理评价到形成性考核成绩的自动化。最大可能的发挥形成性考核对学生学习的促进作用。