杉木速生丰产林标准化研究

通过杉木速生丰产林标准的示范推广．检验了杉木标准的适用性，进一步研究了不同立地、种源和整地方式等对杉木生长的影响，并对12年生杉木速生丰产林进行了经济效益分析，为杉木标准的不断更新完善和进一步推广应用提供了可靠的理论依据．     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

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。     

Ga2Se3:Co2+光谱及Co-Se键长的研究

Ga_2Se_3是典型的A_2~ⅢB_3~Ⅵ型半导体材料、它在光电方面有很大的应用潜力而被广泛关注。采用Sugano-Tanabe强场近似理论,并引入平均共价因子N,利用经典的晶场能量矩阵公式,运用完全对角化方法,拟合了Ga_2Se_3:Co~(2 )晶体的吸收光谱,得到了与实验符合甚好的理论值,从而解释了Ga_2Se_3:Co~(2 )晶体的吸收光谱。同时研究了立方场下配体键长R与晶场参量Dq的变化关系,并从理论上计算了Co-Se键长。结果表明Co离子取代Ga_2Se_3中的Ga离子后,Co-Se键长比Ga-Se键长缩小0.1A。     

东西方数学课程概览--2002重庆数学教育国际研讨会侧记

新世纪国际数学课程改革研讨会于2002年8月16日至20日在中国重庆召开。来自10个国家的代表分析了本国数学课程改革的最新进展。这10个国家是美国、法国、荷兰、俄罗斯、澳大利亚、巴西、日本、韩国、新加坡和中国大陆。根据代表们的发言，笔者在国际比较视野下对数学课程改革作了概述．讨论主题是：(1)中央集权和地方分权的国家数学课程；(2)考试文化的影响；(3)减轻学习负担；(4)“数学战争”；(5)减小东西方学生在基本技能方面的差距；(6)东西方交流的新动力；(7)学习技术的使用；(8)新世纪综合几何与演绎几何的命运。     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

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．     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。