基于神经网络的学位与研究生教育评估

随着学位与研究生教育评估的发展，加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象，有必要引入非线性的评估手段，这对于弱化评估过程中的人为因素，保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速，固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上，阐述了这种评估方法的实际应用价值。     

两株中度嗜盐菌的分离与生理生化分析

对从青岛附近海产品盐渍中分离得到的两个菌株——CM1和CM4进行了分析．结果表明CMl和CM4符合盐单胞菌属(Halomonas)的特征，但与几个典型的盐单胞菌属菌种有显著的差异，因而可能是该属的新种．通过对其表型和生长特征的分析发现，这两个菌株可能采用了不同的进化稳定对策以适应特殊的高盐环境，即CMl采用了K-对策；而CM4采用的是r-对策，从而将进化稳定对策拓展到了无性繁殖的微生物领域。     

生物机制在智能计算中的应用

揭示生物机制在智能计算中的应用。与生物学相关理论相结合 ,论述遗传算法、人工神经网络和DNA计算的生物机制 ,揭示生物学思想在其中的应用 ,说明现在各类学科交叉发展的趋势     

基于可拓学的设计方案进化推理方法

在分析现有概念设计求解策略的基础上，提出了基于可拓学理论与遗传算法相结合的概念设计求解模型。利用遗传算法模拟物元变换过程，建立了产品方案物元描述的内部模型和外部模型，探讨了内、外模型的转换关系并通过关联函数将内、外部模型联系起来。根据内部模型给出了遗传算法的编码形式以及与之相适应的交叉、变异策略，并通过可拓评价方法建立了遗传算法的适应值函数，基本解决了产品概念设计中的知识组合爆炸和矛盾冲突问题。最后通过求解减速器方案验证了该方法的可行性。     

神经网络紫外光度法同时测定水中NO-3和NO-2

应用神经网络解析NO-3和NO-2的吸收光谱,不经分离紫外吸光光度法同时测定NO-3和NO-2.在经典BP的算法上,引用改进的误差传递函数,对学习系数和动量因子进行了动态调节,并采用均匀试验设计法确定最佳网络运行参数,建立了改进的BP算法.此法用于水样中NO-3和NO-2的同时测定,回收率分别为100.8%和95.3%.     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作．利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点，建立了住宅性能综合评价模型．针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题，将混沌理论引入神经网络算法中，利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度，使其收敛于全局最优解．算例表明，混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能，有良好的应用前景．     

试论达尔文进化论在生态学发展中的地位

介绍了现代生态学发展的特点和达尔文的进化论及完善过程，认为达尔文提出的生态思想是朴素的生态观，其进化论是种—种群的进化，从本质上并未涉及到其他生态学等级的进化；必须以普遍联系的系统观和时空观评价生态学发展现状，生态学研究也必须注重局部各因子之间、整体与局部之间的作用关系。初步探讨了能否象牛顿力学那样将自然选择力作为推动生物进化的“万有引力”的生态学研究问题。     

基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。     

基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测，结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理．计算结果表明，所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系，移动角的大小与选取因素有着密切的联系，进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题．     

Gallopheasants中协同进化性状的似然比检验

基于细胞色素b基因全序列的贝叶斯系统树，应用似然比检验方法比较研究了Gallopheasants类群的2个性状对的进化格局和过程．结果揭示了栖息地结构和海拔高度的密切关系．完全性成熟年龄和卵大小显示了协同进化格局；时序分析表明在进化过程中，前者先于后者出现．该结论暗示了生活史类型的转变．