BP网络应用于大气环境监测点的优选

为了对大气环境监测点进行优化选择 ,以大气质量分级标准为训练样本 ,构造BP网络进行训练 ,用训练好的BP网络对某地的大气环境监测采样点进行了优选 ,并与物元分析法优选结果进行比较。结果表明 ,BP网络用于环境测点优选具有较好的客观性和应用性     

超级钢闪光对焊电热耦合过程温度场分布的有限元分析

为研究超级钢闪光对焊闪光阶段焊件的温度场分布 ,建立了轴对称有限元模型。运用单元死活技术解决闪光时液体过梁爆破引起物质烧损的模拟问题 ,提出了闪光焊过程中电热耦合作用的模拟方法。考虑单元死活的有限元分析结果与试验结果更加吻合 ,为选择和优化闪光焊焊接参数以及为闪光焊过程顶锻阶段的热力耦合过程的模拟提供了有效的分析手段     

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     

浅谈“三道防线”对防止污染水域的作用

在简要介绍了上海港散装液体危险装货物储运作业发展的基础上，分析了码头装卸作用中存在的防污染问题，提出了“三道防线”是防止污染的有效措施。     

建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型

以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2％以下,对未学生过的样本,误差为10％左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。     

珠江口浮游藻类生态及与关键水质因子分析

从宏观上和特殊性两方面对其进行浮游藻类生态发生与关键水质因子 (盐度、DO、PO4 P、NO3 N)关联的研究与总结。得出二者间确有关联 ,在 12个测点站位中 ,C12 站位具有水域特殊性 ,即在C12 测点具有溶解氧超饱和现象 ,溶氧饱和率为 115 % ,中肋骨条藻高达 8.6 9× 10 5L 1,个体百分组成高达 87.4 % ,藻类优势度为92 .3% ,该测点水域处于赤潮状态 ,并导致C12 测点活性磷浓度为最低测值。由于硝酸盐含量很高 ,藻类生长和硝酸盐的特殊对应关系不明显。相关分析显示 ,在整个水域盐度与藻类生长为正相关 ,藻类丰度与最高溶氧也为正相关 ,藻类生长与活性磷和硝酸盐之间乃为负相关     

尿氚的分析测量和氚人体半排期的实验研究

用液体闪烁计数法测定了本所老点核退役过程中直接和间接接触氚工作人员的尿样几十个 ,氚浓度在 1 0 2 ～ 1 0 5 Bq/L ,最大氚浓度为 2 7× 1 0 5 Bq/L ,折合剂量当量约为 0 1 9mSv。短期观测 2 3名人体氚半排期 ,其范围为 5 5～ 1 4 8d ,中期观测 5名人体氚半排期 ,其范围为 7 6～ 9 4d。 2 8名人员半排期不仅与理论值 1 0d接近 ,而且与国内外的观测值十分符合。     

Recovery of heavy metals from electroplating sludge and stainless steel pickle waste liquid by ammonia leaching method

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＥｌｅｃｔｒｏｐｌａｔｉｎｇｓｌｕｄｇｅ，ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇＣｕ，Ｎｉ，Ｚｎ，Ｃｒ，Ｆｅ，ｅｔｃ．，ｉｓｈａｒｍｆｕｌｗａｓｔｅｍａｔｅｒｉａｌｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｇａｌｖａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｔｈｅｒｅｉｓｓｔｉｌｌｎｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｃｏｖｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｂｏｔｈａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ．Ｔｈｅｍｅｔａｌｓｄｉｓｃａｒｄｅｄｂｙｇａｌｖａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙａｍｏｕｎ…