青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术

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。     

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。     

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.     

GIS支持下的水文生态效应评价混合型专家系统设计初探

文章从人工神经网络(ANN)、专家系统(ES)各自的优势和不足出发，结合地理信息系统(GIS)技术的特点，介绍了水文生态效应评价的混合型专家系统(HEMES)的基本结构模式和各模块的功能。然后抓住ANN、ES、GIS的共同作用因子一专家知识，从数据库结构、C 类方面探讨了三者集成的问题，并根据集成的思想探讨了相关功能设计。指出HEMES是一种更准确、易操作的评价技术，可作为相关管理、决策者的辅助工具。     

铁路运输安全事故灰色预测方法研究

近年来 ,我国铁路运输发展迅猛 ,尤其是列车运行多次提速 ,列车运行密度加大 ,对铁路运输安全管理不断提出了新的要求。依靠科技进步 ,尽量防止或减少安全事故的发生 ,要应用安全信息技术 ,使安全管理人员对铁路运输安全现状及未来事故发展趋势有所了解 ,提高安全防范意识及事故处理能力 ,同时还要不断提高员工的安全意识和安全文化素质 ,这些方法对于提高安全管理水平 ,降低事故的发生 ,保护人民的生命安全与健康具有重要意义。铁路运输安全事故预测技术就可很好解决上述问题。笔者应用灰色预测理论 ,建立了铁路运输安全事故预测模型 ,开发了安全事故预测软件系统 ,并以某铁路运输企业为例 ,介绍了研制的灰色预测系统软件的应用效果     

在实践中不断提高安全预评价的质量

笔者结合建设项目劳动安全预评价的工作实践 ,分析了安全预评价中存在的主要问题 ,介绍了首都经贸大学劳动安全卫生评价中心在安全预评价工作中的有益探索和成功经验 ,提出了进一步提高安全预评价质量的建议 ,努力寻求一条使安全预评价质量持续改进、不断提高的有效途径。     

论安全的社会属性

安全不仅是一种物质技术的状态和条件 ,而且也是一种社会现象和过程。安全是社会性的人的生存和发展需要。这种需要渗透在社会结构的各个层面 ,表现为安全的生产力属性、利益关系属性、社会生活属性、文化属性和政治属性。笔者分析了上述 5种安全社会属性的产生、内容、演化及其相互联系 ,提出对安全社会原理的若干看法。研究有关安全的社会现象、过程和规律 ,有利于认识安全工作的社会地位、作用、目标和社会调整机制 ,形成安全技术进步的动力和保障条件 ,对于当前社会实践和学科建设有重要意义。     

人的安全性评价研究

随着人们对人在整个安全系统中的重要性认识的不断提高 ,如何对人的安全性进行科学的评价也就越来越显得重要。笔者在综合论述了目前我国对机车乘务人员、起重机械作业人员、驾驶员以及电力运行人员的安全性研究以及国外相关研究的基础上 ,提出了有关人的安全性评价的定义 ,并提出如何建立人的安全性评价体系以及对人的安全性评价的通用指标 ,探讨了在实际工作中如何运用上述指标去评价人的安全性。为人的安全性评价提供了一种有效的方法和新的研究思路     

安全的内涵和外延

通过对安全一词已有的各种描述的分析 ,运用科学学、哲学等方法 ,更广泛地探讨安全的本质 ,即从安全子系统———安全文化、安全科学、安全技术、安全经济、安全管理、安全伦理等去描述安全的内涵 ,试图消除采用简单词语定义安全的想法 ,由此引伸出安全的外延 ,从而更形象、更具体地理解和认识安全。     

无线数据传输技术在列车安全监控系统中的应用

笔者将GSM网的无线数据传输技术成功应用到列车安全监控系统中 ,系统监测数据经转储发送系统中转 ,由移动台系统实时、无线传输到基站微机系统 ,通过VC ++语言编制的软件系统实时统计分析数据 ,来监控列车运行状况 ,达到列车安全运行的目标。在列车安全监控系统中 ,不仅实现了数据无线实时传输 ,而且提高了工作效率和减轻了工作强度。在济南铁路局装车试验并广泛使用 ,表明了无线数据传输技术应用到列车安全监控系统中具有较高的可靠性和实用性