铜合金时效性能的神经网络预测模型

运用BP神经网络算法，对时效试验数据进行训练，建立了Cu-0．30Cr-0．15Zr合金时效后硬度和导电性与时效时间和时效温度的映射模型，从而可预测铜合金在一定时效条件下的硬度和导电性，预测结果与实测值吻合较好，表明神经网络用于铜合金的时效性能预测是可行的，预测的准确性取决于用于训练网络的铜合金时效试验数据的数量和质量。     

档案馆网络信息资源服务中存在的问题及对策

在信息化的大潮来临之际，本文论述了档案馆网络信息服务的必要性，阐述了档案馆网络信息服务中存在的问题，并针对当前档案馆网络信息服务中存在的问题提出相应的对策。     

不同立地指数对人工林红皮云杉管胞形态的影响

研究三种不同立地指数下红皮云杉人工林木材的管胞形态及其径向变异规律：（１）三种立地指数下木材管胞形态特征有着相同的径向变化模式;（２）根据管胞形态的径向变异规律,三种立地指数下木材管胞达到成熟的年龄基本相同,均在１８～２０年间;（３）立地指数对木材管胞长度、管胞长宽比和壁腔比有影响,且总的趋势是其值随立地指数增大而增加。     

凸函数的性质

通过凸函数的定义,推导出三个定理,然后由定义和得出的定理推导出凸函数的一些性质．     

网络科学的诞生与发展前景

概述了网络科学发展和诞生的简要历程、基本概念和主要研究内容,指出了应用发展前景.     

药对丹参-当归作用阿尔茨海默病的网络药理学机制研究

为了研究药对丹参-当归作用于阿尔茨海默病的可能机制,通过中药系统药理学分析平台(TCMSP)筛选出丹参、当归的活性成分,寻找其相关的潜在靶点;并通过预测平台人工检索候选化合物的潜在靶点是否与阿尔茨海默病相关;将靶点信息通过DAVID数据库、KEGG数据库进行靶点和通路分析;构建化合物-靶点作用网络,靶点-通路网络图,化合物-靶点-通路图.结果表明:药对丹参-当归中具有潜在作用阿尔茨海默病活性的成分有β-谷甾醇,豆甾醇,丹参酮Ⅱ、丹参新酮、隐丹参酮、二氢丹参酮,其可能通过抗炎、抗氧化、免疫系统、细胞周期、钙信号通路、神经受体-配体相互作用等机制对阿尔茨海默病起作用.     

分布式网络拓扑管理系统研究与实现

随着电力行业计算机通信网络系统和应用日益普及和完善,集中式的网管软件面临应用挑战,其拓扑管理的实时性不能满足网络规模扩大后的应用要求。文中分析分布式网络拓扑管理方案,通过有效的网络拓扑分割方式,设计并实现了由拓扑管理主站和嵌入式Linux装置实现的拓扑管理子站构成的、实时性增强的分布式网络管理系统。结合系统的实现,进行了实现难点分析和总结,并为下一步的改进完善指出了方法。     

矿物加工专业《计算机应用基础》开放式教学的探索

为了适应培养创新人才的需要,对以封闭教学为特点的传统教学模式的改革势在必行。根据“计算机应用基础”课程的特点,在教学过程中充分应用开放式教学能起到很好的教学效果。本文从开放式教学环境、开放式教学方法两个方面阐述了笔者在教学实践过程中对开放式教学模式的探索。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

预测模型组合开关

不同预测模型在同一时刻都存在不同的预测误差,最优组合预测的预测精度要比其他模型高,但并不是所有时刻误差都最小,有的时刻可能比单项预测误差还大,因此,在预测时就存在较大的风险.再组合预测可以降低预测风险,但方法比较复杂难以推广.针对这些问题,我们设计一种预测模型组合开关,根据数据的变化,不同时刻采用不同预测模型,使预测误差每一期都最小,或不是最大.实证结果表明,预测模型开关能够根据数据特征有效控制模型输出.