用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

张北6.2级地震邯郸地区前兆异常特征研究

1998年1月10日张北发生MS6.2级地震。在震前一、二年,远在400km外的邯郸地区的多种前兆手段准同步地出现了中期异常变化,这些异常的变化幅度显著,在时间上与张北地震有较好的对应关系,信度较高。分析邯郸地区的前兆异常与张北地震的关系,有利于该区强震监测预报水平的提高,也可为地震前兆特征和机理的深入研究提供实际依据。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.     

腹泻性贝类毒素的分析方法研究

本文描述了腹泻性贝类毒素的的特性，给出了已知的９种毒物成分的化学结构式衣不同毒物成分的毒性大小及毒理效应，对已有的该毒素的定量分析方法，包括生物分析法和化学分析法进行了剖析，重点阐述了化学分析法中的高效液相色谱分析法，介绍了法国目前使用的腹性贝毒的预警系统，并对我国该领域的研究提出了自己的建议。     

矿产资源型城市工业路径依赖综合诊断方法——基于改进的柯布-道格拉斯生产函数

将矿产资源和生态环境要素纳入常规的柯布-道格拉斯（C-D）生产函数，构建资源-环境-经济综合诊断方法，并应用于以煤炭经济为主的鄂尔多斯市.结果显示，2001~2015年该市综合产出弹性为0.8158，呈规模报酬递减趋势；全市工业路径依赖于2001~2007年处于综合边际收益（MR_KLME）上升过程，2008~2015年进入MR_KLME下降过程.工业增长的生态环境成本明显升高，对MR_KLME起到显著减降作用，导致MR_KLME曲线拐点较常规C-D函数法提前约2~4a.对此，建议加大生态环境保护与治理力度、实施煤炭资源开发总量和强度“双控”等路径依赖破解措施.该方法可纠正由于未考虑资源和环境效应所产生的诊断偏差，有助于更加合理、准确地诊断特定资源型城市工业发展路径依赖的演化特点，并可据此提出有针对性的破解对策.     

海水水质评价的倍斜率隶属函数聚类法

建立了宽域式倍斜率聚类的海水水质评价模式，其函数的右侧斜度为左侧斜率的２倍，勿求权重，直接聚类，海水水质评价实例说明，本文模糊综合评判法和灰色聚类法和更为合理，实用。     

浦东新区城市生活污水处理现状及对策探讨

在对浦东新区生活污水处理现状进行分析的基础上，肯定了目前污水纳管处理和地理式生化处理并存的过滤性措施的作用，并提出了要提高生活污水处理率，完善污水管网收集系统，加强对住宅小区生活污水处理设施的管理等建议。     

工业控制网络安全风险及防护策略

分析了工业企业工控系统网络面对诸如自身漏洞、工业协议、操作系统、杀毒软件以及管理缺陷等日益增多的安全风险,需要采用分区隔离、边界防护、异常检测、访问控制、限制接入、健全管理等多种技术、管理手段,建立纵深防御体系,提升工业控制系统的网络安全防护水平,以抵御工业控制网络面临的安全风险。     

企业计算机网络与系统安全

本文介绍了网络技术与系统的内在结构以及各个环节可能存在的安全漏洞，分别对如何提高局域网，广域网，外部网和系统的安全性进行分析，提出了相应的解决办法。     

人工神经元网络对水处理系统建模适应性的研究

针对水处理系统的特点和研究中的难点，引入人工神经元网络的理论和思想，提出了水处理系统的神经网络分析方法．通过建立基于ＢＰ人工神经元网络的臭氧生物活性炭系统的模型，具体地考察了人工神经元网络对水处理系统建模的适应性，使水处理系统的研究迈向智能化和控制化．