用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.     

芒刺静电场对细胞增殖的影响

以不同强度的芒刺静电场作用于体外培养的肿瘤细胞和正常细胞,通过MTT比色法检测电场处理后细胞的增殖能力,研究了芒刺静电场对细胞增殖的影响规律.结果表明不同电场辐照强度对细胞增殖能力有不同程度的影响.电场对人肝癌细胞SMMC7721增殖有抑制作用,但对小鼠黑色素瘤细胞B16、Lewis肺癌细胞和非洲绿猴肾细胞Cos7则有促进和抑制两方面的效应.对于同一参数的电场,不同细胞对其响应也不同,电场辐照强度与细胞对其响应呈振荡型关系.     

染料敏化太阳能电池用于I／I3^-还原的纳米铂催化剂

用扫描电子显微镜和交流阻抗技术对热分解法制备的纳米铂催化电极的形貌及催化活性进行了分析，得到了高清晰的电镜照片．制备条件不同，铂催化剂的形貌及其催化活性不同．当热分解温度为390℃，载铂量为6μg／cm^2时，制备的铂催化剂在电极表面呈粒径为8nm左右的纳米粒子状态，电极的催化活性最高，而且表现出较好的化学稳定性．     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

CO2监测分析仪在监测过程中对桥室温度的恒温控制

CO2监测分析仪在监测过程中,CO2监测值的精度是由CO2监测分析仪的桥室参比温度是否恒定而决定的.老式监测分析仪桥室温度是采用断续的双位恒温调节,其温度调节误差大,一般只能在±1℃左右,所以CO2监测值的精度低.采用微机交流调压的CO2监测分析仪桥室恒温调节,其温度调节器采用PID调节,使桥室温度误差可控制在±0.2℃,提高了CO2监测值的监测精度.     

基于人工神经网络的沥青路面剩余寿命分析

路面整体结构性能评估是公路养护或重建决策优化的一项重要参考依据，一般情况下，如果路面的服务能力指数降到可接受水平以下，就有必要对当前整体性能(剩余寿命)进行评价，决定是否需要延长寿命或者进行重建设计，因此，利用人工神经网络(ANN)方法建立了沥青路面剩余寿命预测模型，由此程序可以由落锤弯沉仪(FWD)弯沉数据快速预估路面的剩余寿命，这种方法直观、准确，并且不需要反算模量，对于道路工作者的养护和补强罩面工作具有参考价值。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。