应用变性梯度凝胶电泳研究厦门西海域超微型真核浮游生物多样性

应用变性梯度凝胶电泳(DGGE)方法对厦门西海域超微型真核浮游生物的遗传多样性进行周年变化特征研究分析.结果表明,厦门西海域典型测站的超微型真核浮游生物群落具有丰富的多样性组成;厦门西海域超微型真核浮游生物群落遗传结构和主要类群组成季节性变化显著:不同典型测站之间的超微型真核浮游生物群落遗传结构的周年变化特征相似;不同典型测站之间的超微型真核浮游生物群落的类群组成也很相似,由绿藻、Stramenopiles、定鞭金藻、甲藻、未确定类群(unidentified groups)和其他类群组成.     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

回采工作面瓦斯涌出量预测的神经网络方法

回采工作面瓦斯涌出量受煤层瓦斯含量、工作面产量和采煤方法等各种因素的影响 ,笔者通过研究得出 :回采工作面瓦斯涌出量与煤层的赋存条件和开采条件之间是一种非线性关系 ,但目前还难以用精确的数学建模来求解。因此 ,提出了一种应用BP人工神经网络模型和算法 ,建立工作面瓦斯涌出量预测模型 ,从而预测不同开采条件下回采工作面瓦斯涌出量。实际应用表明 ,模型精度能满足要求。笔者还对隐含层神经元数目对步长影响作了讨论。     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

棉花耐涝相关种质资源遗传多样性分析

为了解棉花耐涝相关种质资源的遗传多样性，选用均匀分布于棉花全基因组的145对引物，从中筛选出44对SSR引物对48份涝相关种质资源进行遗传多样性分析。结果表明，44对SSR引物在48份材料中共检测出170个等位基因变异,平均每个位点有386个。其中耐涝材料的位点多态信息含量(PIC)、每个位点的有效等位基因数(Ne)、基因型多样性(H′)分别为0632、1710 4和0393 7,涝敏感材料的PIC、Ne、H′分别为0628、1721 6和0399 4。耐涝材料和涝敏感材料的Jaccard相似性系数分别在0462~0925和0398~0845之间,遗传相似性系数总体平均值接近,但耐涝材料的变化幅度更大。用类平均法(UPGMA)聚类将48份材料分成2个类群。其中，第Ⅰ类包含39个品种，第Ⅱ类包含9个品种。大多数材料之间的遗传相似性系数较高,表明陆地棉耐涝相关种质资源遗传基础狭窄。本结果可为棉花耐涝育种亲本选配和相关机理研究提供基础资料     

基于BP神经网络的多壁碳纳米管复合CdS-TiO_2光催化剂优化合成研究

基于CdS-TiO2/多壁碳纳米管(MWCNTs)光催化剂降解甲苯的正交实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了光催化剂合成条件设计的神经网络模型。以正交实验确定的4个主要影响因素作为输入层参数,以甲苯降解率作为输出层参数,将全部实验数据分为训练样本集和预测样本集。运行网络,系统误差为0.000 724,网络预测值与实验数据值相关系数达到0.989,说明该网络具有较好的训练精度及泛化能力。并利用训练好的神经网络预测得到CdS-TiO2/MWCNTs光催化剂的最佳合成条件:焙烧温度为460℃,MWCNTs复合量为1.5%(质量分数),活性组元摩尔比(TiO2/CdS)=80∶1,水加入量为12%(体积分数)。     

利用重组大肠杆菌SOS法评价污水厂出水的遗传毒性以及工艺去除效果

SOS/umu测试法被广泛应用于化合物和复杂混合物遗传毒性的评价,由于该技术所用菌种为致病菌且操作步骤繁琐等原因,制约了技术的推广应用。研究建立了基于重组大肠杆菌SOS效应的水质遗传毒性检测方法(专利号:ZL201110022476.1),应用该方法评价了某市4座污水厂出水的直接遗传毒性效应,同时以污水处理一厂为例考察了直接遗传毒性效应的季节变化规律以及不同的工艺对水中直接遗传毒性物质的去除情况。结果显示:各污水厂出水均表现出一定的直接遗传毒性,对应的4-NQO毒性当量浓度范围为0.018~0.514 mg·L-1;一年四季中夏季进出水直接遗传毒性效应最高,现有工艺中生化处理工艺段对直接遗传毒性去除效果最佳,去除率为33.33%。该方法操作便利、检测敏感性较高、操作危险性较低,可用于水中直接遗传毒性效应的测试。