赤眼鳟人工繁殖技术研究

于2003年12月至2006年5月,在浙江湖州进行了赤眼鳟池塘培育和规模化人工繁殖试验。结果表明:以粗蛋白含量大于22%的配合饲料和紫萍为饵料,经6个月池塘培育,大部分1龄个体的性腺已基本成熟,2龄个体性腺成熟率达100%;池塘培育的1龄赤眼鳟的绝对怀卵量为(7.07±0.43)×104粒,相对怀卵量457.0,成熟系数23.0%。2龄赤眼鳟的绝对怀卵量为(12.18±0.89)×104粒,相对怀卵量233.5,成熟系数13.3%;拉网等应急剌激对亲鱼产卵有明显影响,每口培育塘繁殖次数不宜超过2次;赤眼鳟人工繁殖宜1次注射、自然产卵,雌鱼适宜剂量为1 000 IU HCG 10μg LRH-A/kg,雄鱼减半,雌雄亲鱼比应控制在7/4以内;浙北地区的人工催产时间在5月底至6月初、水温稳定在22℃以上时为宜。经池塘培育的2龄亲鱼的催产率95.9%、受精率75.3%～88.4%、孵化率86.6%～94.1%。     

一种面向变量传播的弧一致性算法

在AC-3算法的基础上,提出了采用面向变量的约束传播机制新的弧一致性算法(Improved-AC3),算法(Improved-AC3)完全脱离附加的数据结构,使得程序的空间复杂度非常小,也避免了新算法在维护数据结构上的开销,是一种空间复杂度优先的通用弧一致性算法.新算法对于通用弧一致性算法的改进效果是明显的,是对现有弧一致性算法的提高和完善,使其实用性更好,应用前景更宽.     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。     

一种新的加热炉状态识别算法

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程巾要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要.     

Visual Prolog智能集成开发环境评述

Visual Prolog是国际上已经广泛流行的功能强大的通用智能化应用集成开发环境。本文全面评述其功能特点，包括Visual Prolog的由来与发展，可视化开发环境，可视化编程接口，语言与编译器，运行环境等。     

木城涧矿底煤复采平面模拟试验研究

通过对北京矿务局木城涧矿十槽煤不具备常规复采条件底煤复采的相似材料模拟试验研究，证明了回采上分层时顶板冒落情况和矿压显现规律，初步探明了留与不留煤皮假顶情况下，回采下分层时顶板岩层二次失稳情况和矿压显现规律，为类似条件底煤复采制定合理的复采方案、安全技术措施等提供重要的依据和指导作用。     

人工神经网络用于水文资料的插补延长

水文资料的插补延长一直是水文计算中的一个难题。采用人工神经网络建立两个水文相似流域之间的耦合模型，用一个流域的资料来推求另一个流域的径流量。另外人工神经网络还用来捕捉降雨与径流间潜在的关系，从另一个途径解决水文资料的插补延长问题。大量的数值实验表明，人工神经网络可以成功地用于水文资料的外插或无资料地区的径流模拟预测。     

北海银滩海岸冲刷及环境污损原因分析

北海银滩位于广西北海市海岸东面，目前出现，海岸冲刷后退，沙滩变陡萎缩，沙滩表层变“黑”，海域水质污染现象，原因是：泻湖口门防波堤拦截了西向沿岸的输沙，挡浪墙破坏了沙坝滩的整体性，挡浪墙伸入潮间带加剧的墙前冲刷，沙滩严重冲刷使滩面变“黑”，生活污水，渔港排污，泻湖内港底质有机污染使海域污染严重，为改良银滩环境，建议拆除部分建在潮间带上的建筑物，如宾馆，商店，挡浪墙，缩短防波堤工程，在潮间带上种植林带，用机械或人工方法进行泻湖底泥清淤，在银滩附近建立污水收集系统。     

用模糊人工神经网络方法预测多层砖房震害

结构的震害预测是编制抗震防灾规划的重要基础内容。应用模糊人工神经网络方法来对结构震害进行分析预测。应针对不同类型的构造物筛选出影响其震害的主要因素 ,采用地区性的历史震害资料对所建成的人工神经网络进行训练的方法。以量大面广的多层砖房为例 ,以云南省近几年来的几次大地震的灾害资料为样本 ,运用灰色数学方法筛选出影响震害的主要因素 ,然后进行了模糊人工神经网络的构筑与训练。结果表明 ,这种方法的训练效果是令人满意的