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42.
ISAPEC中知识自动获取的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统(ISAPEC)中知识自动获取的必要性,论述了ISAPEC中知识的自动获取的设计与实现过程,并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率,又能保证更高的质量。 相似文献
43.
乔桢遴 《安全.健康和环境》2003,3(10):20-23
在以工期考虑为重点的V-3002B液化气球罐内外部检验过程中,引用现代管理中网络计划技术关键路线法,为加快芳烃厂压力容器检验提供了科学的依据。本文总结和介绍了网络计划技术在芳烃厂贮运车间V-300亚球罐内外部检验过程应用情况。 相似文献
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45.
我国汽车报废回收利用体系框架初探 总被引:2,自引:1,他引:2
主要介绍了国内外废旧汽车回收处理现状,并从法制建设、回收网络构建、回收技术研究、宣传教育等方面提出了我国应对废旧汽车回收利用的对策建议。 相似文献
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以一座处理量为60m3·d-1的SBR法中试系统为研究对象,将三层网络智能控制技术引入SBR工艺中,并对该智能控制系统的深度脱氮效果和稳定性进行了中试研究.在SBR法硝化反硝化过程中,pH、DO、ORP曲线上会出现反映生物脱氮进程的特征点,以pH、DO、ORP为控制参数建立的智能控制策略可以准确判断反应的终点,避免了过度曝气,在保证深度脱氮的前提下节省了能耗.经过10个月的稳定运行,即使在温度较低的情况下,该SBR法智能控制中试系统出水的各项指标完全能够达到国家污水排放一级标准,并且达到了深度脱氮的效果,出水COD低于50 mg·L-1,总氮低于5 mg·L-1. 相似文献
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青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术 总被引:9,自引:0,他引:9
针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。 相似文献
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XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
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. 相似文献