基于GM-RBF神经网络组合模型的水泥强度预测方法

为预测煤矸石代黏土煅烧水泥的28 d抗压强度性能,根据生产水泥的物检分析数据,将GM(1,N)预测技术和径向基函数(RBF)神经网络技术相结合,提出了基于GM-RBF神经网络组合模型水泥强度预测的新方法。该组合模型首先利用试验产品的典型物检数据建立GM(1,N)网络,对数据进行预处理。然后将输入样本数据进行一次累加生成操作,并进行归一化,设置GMRBF神经网络组合模型预测精度和散步常数。经处理后的输入样本作为RBF神经网络输入向量,相应的实测28 d抗压强度作为模型的输出期望值开展训练,比较预测数据与实测数据,并进行调整,最终得到符合精度要求的GM-RBF神经网络组合模型。该组合模型一方面避免GM(1,N)模型的理论误差,利用累加生成运算和样本数据的预处理,减少了由于训练样本随机性对建模精度产生的影响;另一方面由于具有自适应、自组织和速度快等特点,能快速预测水泥远期强度情况。仿真试验表明,该模型预测精度优于单个GM(1,N)模型或RBF神经网络模型,具有较好的拟合性,适用于对水泥强度的预测,可以为煤矸石代黏土煅烧水泥的质量分析提供有效参考。     

中药制药技术视听教材的研究与建设

为改革传统教学模式,提高中药及其相关专业人才培养质量,提出研究建设一部反映现代制药企业制剂生产工艺规程的《中药制药技术》视听教材,把制药企业丰富的生产资料转化为教学资源,适用于培养职业岗位需求的高素质专业技术人才。本文阐述了视听教材建设的设计思路、制作方法、特点、应用与效果。     

云南参与中国-中南半岛经济走廊技术转移有效性影响因素研究

云南是我国面向中国-中南半岛经济走廊各国的辐射中心。利用技术转移的支撑，云南应加快特色产业发展，提升在中国-中南半岛经济走廊地区的城市影响力，对促进我国在区域内科技创新发展具有重要作用。研究从影响因素入手，以2015—2020年云南向中国-中南半岛经济走廊进行技术输出为研究对象，建立了以云南为主体、中国-中南半岛经济走廊国家为受体的技术转移有效性研究框架，利用灰色评价法进行模糊性评价分析，以期为进行前因组态分析提供有效工具。