利用人工神经网络研究含硫芳香族化合物结构与毒性的关系

本文采用简单的化学基团描述符，运用人工神经网络研究了含硫芳香族化合物对发光菌的性构效关系，并与多元线性回归相比较，结果显示了人工神经网络处理非线性问题的优越性。     

运用回归分析与人工神经网络预测含硫芳香族化合物好氧生物降解速率常数

为了研究人工神经网络预测有机化合物生物降解的性能,运用多元线性回归方法和误差反向传递人工神经网络模型以基团代码作为结构描述符,分别拟合、预测了一批含硫芳香族化合物的一级好氧生物降解速率常数．结果表明,由于神经网络自动考虑了基团间的交互作用,它对生物降解这类复杂问题有极高的求解能力,预测的均方误差为０．００１０２,远低于线性回归模型的预测误差０．０１５９１     

基于模糊PID的新型除尘器进气控制系统设计与仿真

采用以模糊逻辑进行控制的模糊PID控制器,设计新型旋风-布袋复合除尘器,其变频调速进气控制系统具有多参数、非线性、时滞性等特点。该系统可以根据不同粉尘粒径及浓度变化选择合适的控制参数,并对除尘器内部压力系统的进气量调节实施有效控制。Simulink仿真分析结果表明,新型除尘器内部气压模糊PID参数控制较常规PID控制具有更小的超调量、较短的调节时间与较少振荡次数,并具有较好的动态响应特性和稳态特性。新型除尘器在提高除尘效率的同时,其进气系统的良好控制实现了对不同粒径及浓度粉尘的有效去除。     

光-生物双降解聚苯乙烯泡沫塑料降解性研究

研究了一种用来制造快餐盒的光－生物双降解聚苯乙烯（ＰＳ）发泡塑料的降解性能及其影响因素，结果表明：双解ＰＳ样品能在可见光照射下发生光降解。在真菌作用下发生微生物降解，光降解对微生物降解无明显促进作用，真菌能够利用双解ＰＳ表面和内部的改性淀粉，双解ＰＳ片材与餐盒在重量变化率上的显著差异揭示了生产过程中的机械冲压是餐盒微生物降解性能降低的主要原因。