寒冬是水灾的预兆吗

2008年1、2月份,我国长江中下游及贵州等地,发生了历史上罕见的、长时间持续的低温、雨雪和冰冻灾害。给工业、农业、交通、电力及生态、旅游等许多行业,造成了巨大的影响和损失。这些气象灾害和影响将长期存留在我们的记忆里,也必然永久地保存于历史的档案中。     

巧记英语单词

在这个高科技竞争和高度信息化时代,面对知识经济的挑战和人才的激烈竞争,英语作为一种获取各种专业知识和信息的工具已显得十分重要。但因为英语并非母语,要掌握英语读写听说译,就要从记单词这个基础做起。许多英语学习者都有这样的体会,学英语难,背英语单词是难上加难。如何有效、迅速记忆大量的单词,是每一个英语爱好者最关心的。     

物理教学中记忆能力的培养

记忆是人类从事一切智力活动的基础，科学的记忆方法，可使学生在学习中达到事半功倍的效果．本文就物理教学中记忆能力的培养方法进行了一些尝试，归纳了一些有助于记忆的方法，以提高学生的学习效果。     

丙交酯(L-LA)与PEG600多嵌段共聚物的合成与表征

以氧化锌为催化剂,使丙交酯开环与PEG600共聚,得到三嵌段的HO-PLLA-PEG-PLLA-OH预聚物,产物的数均相对分子量为2127。以TDI-80为扩链剂对其进行扩链,得到多嵌段共聚物。采用NMR、IR、GPC等对产物的结构、分子量分布进行了表征。     

处理酿酒厂和乙酸废水生物颗粒中的细胞外聚合物

处理酿酒厂废水的生物颗粒与乙酸的生物颗粒相比,具有相当强的抗损耗和溶解能力是因为较高含量的ECP.每mg由Methanothrix细菌组成的后者平均只含有0.09 mg的ECP.但是前者含有0.15 mg的ECP,主要是因为高含量的ECP存在于位于生物颗粒表面的hydrolytic/fermentative 细菌和中间层的syntrophic细菌之中的缘故.     

HG-AFS测定土壤水溶态、可交换态Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)

硒的形态分析(含价态)在环境、生命科学以及食品、医药卫生方面具有重要意义.为了了解土壤水溶态和可交换态中硒具体价态以及相关价态含量,通过实验优化了氢化物发生原子荧光光谱法测定条件,直接测定Se(Ⅳ)和定量还原后测总无机硒,差减法测得Se(Ⅵ)量.对两种供试土壤的水溶态和可交换态硒存在的价态及含量进行了报道,方法简便可行.     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。