利用神经网络及数值模拟获取变压边力控制曲线

在应用Dynaform、Autoform等板料数值模拟软件的过程中 ,通常需要对压边力施力曲线进行各种预先的设定 ,但如何选定施力模式一直是一个比较棘手的问题 ,在文中利用数值模拟及MATLAB中的神经网络工具箱得出了压边力的最优控制曲线     

论遗传资源保护的国家战略

“遗传资源取得”是《生物多样性公约》的核心论题,是发展中国家和发达国家在《公约》谈判中争论的焦点。为保护和持续利用遗传资源,本文根据《公约》第１５条规定,结合中国在遗传资源保护方面的现状,提出：国家需要建立处理“遗传资源取得”问题的法规、政策及专利制度；进一步开展国内遗传资源的收集保护和科学研究；通过交换和参与合作研究,尽可能从国际农业研究机构和其他国家获取更多的遗传资源。     

活性污泥系统动力学模拟方法的综合分析

活性污泥法的应用现状和污水中氮磷排放标准的日益严格，使得传统数学模型已满足不了目前的要求，需要对活性污泥系统复杂的动力学规律进行有效模拟。文章在综合分析活性污泥动态模型国内外研究现状的基础上，介绍了3种占主流地位的模型：活性污泥数学模型、神经网络模型和混合模型。这3种模型在污水处理的设计、运行控制和工艺优化等方面各有其独到之处。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

人工神经网络在湖泊富营养化评价中的应用研究

运用人工神经网络技术评价湖泊富营养化程度。详细阐述了神经网络的结构设计，样本生成及学习算法，给出了通过训练得出的网络权和阈值，最后将此神经网络用于１２个湖泊的富营养化评价，取得了较好的评价结果。     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

化学强化一级处理系统BP神经网络建模研究

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系统进行辩识。辩识结果表明：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。     

污水处理智能控制与优化控制方法及应用

论述目前污水处理中的智能控制与优化控制方法的研究与应用现状,对模糊控制技术、神经网络软测量与控制、优化控制等方法进行了分析,指出在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法.污水处理最优控制能使系统运行稳定可靠,出水水质达到预定标准,而且使出水水质满足要求不增加处理成本.