响应面分析法优化3-羧基水杨醛的合成

采用响应面分析法以水杨酸为原料合成3-羧基水杨醛。通过单因素实验,确定响应面实验因素与中心水平。根据Central Composite Design(CCD)实验设计原理,采用三因素三水平的响应面法,以合成产率为响应值,分析各个因素的显著性和交互作用。结果表明:最佳合成条件为反应时间4.30 h,反应温度80.62℃,氨水加入量14.69 mL。此条件下合成产率为4.40%。该合成工艺条件产率较高且稳定,可以作为3-羧基水杨醛合成的理论依据。     

人工神经网络在工业机器人中的应用

Artificial neural networks (ANNs) have been widely used to solve a number of problems to which analytical solutions are difficult to obtain using traditional mathematical approaches. Such problems exist also in the analysis of industrial robots. This paper presents an overview of ANN applications to robot kinematics, dynamics, control, trajectory and path planning, and sensing. Reasons for using or not using ANNs to industrial robots are explained as well.     

基于DSP的直流无刷电动机神经网络控制系统

提出了一种直流无刷电动机的N-PID转速调节器的设计方法。在直流无刷电动机的高性能速度跟踪中,若仅采用传统的PID调节器,则难以克服系统超调和短时振荡问题,采用复合N-PID的控制方法,利用神经网络的自学习自适应功能在线调整PID控制参数。介绍了基于数字信号处理器的直流无刷电机神经网络调速系统,仿真结果表明,运用这种设计方法很好地抑制了超调和振荡。     

基于人工神经网络的模式识别

利用数学软件MATLAB研究了基于人工神经网络的模式识别,这种基于人工神经网络的模式识别系统不仅能够识别字母还能识别汉字和数字,适用于汉字识别和数字签名。     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的：探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法：153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果：人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100％,特异度为92．3％。结论：人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。     

基于人工神经网络的宏观经济预测模型

运用人工神经网络方法,提出了将神经网络用于宏观经济预测中的一般步骤和方法,并以我国的国内生产总值为例进行宏观经济预测建模,为经济预测提供了新的思想和途径.     

基于人工神经网络的个人信用评估模型

针对个人信用评估，提出了人工神经网络的评估模型。对于训练好的网络模型，用户可在输入客户数据的基础上，调入生成好的规则，正确得到客户的评价结果。     

可拓学与人工神经网络

可拓神经网络是可拓学与人工神经网络的有机结合。可拓神经网络是以物元为基本元相互连接而成的网络,在可拓控制、可拓识别和可拓预测等方面都有着广泛的应用。     

Application of Artificial Neural Network in the Research of the Bohai Bay Eutrophication

In order to research the feasibility of artificial neural network (ANN) in the research of eutrophication of the Bohai Bay in China, an ANN model simulating chlorophyll a, b and c concentrations, concerning temperature, dissolved oxygen, salinity, pH value, chemical oxygen demand (COD), PO43-, NO2-and NO3-factors in the Bohai Bay was presented and validated. After experiencing and training by Matlab, the model′s validation mean square error (MSE) performance is 0.009 985 02. R-squared between estimated and observed concentrations of chlorophyll a, b and c are 0.965 7, 0.998 7 and 0.970 7 respectively, indicating that the estimated value agrees with the observed value well, and the model can be used in the prediction of eutrophication of the Bohai Sea. In order to study the influence of model input factors on chlorophyll concentration (i.e. model outputs), hypothetical scenarios were introduced to show model output responses to variations in input factors. The limitation of temperature, salinity and phosphate that induce red tide in the Bohai Bay was also presented.     

响应曲面法优化无籽刺梨多酚提取工艺研究

文章采用三因素三水平的响应曲面分析方法优选了无籽刺梨多酚的提取工艺.结果表明,提取金刺梨多酚的最佳方案为:酒精浓度72%、固液比1:13、提取时间23 min,用此条件下提取实际测得的平均提取含量为1.8117%.     

响应面法优化软包装风味鱼的加工工艺

采用响应面法优化了风味鱼的加工工艺参数.通过对盐渍时间、盐渍浓度、卤制时间以及杀菌温度和时间的研究,确定风味鱼块的加工方法为：新鲜鱼切块后,采用4%的食盐在常压下盐渍3.8h或真空下盐渍100min,清洗沥干,再用一定比例的调味液卤制89min,沥干后送入鼓风干燥箱中进行阶段干燥（温度为30℃,干燥30min,升温至50℃干燥30min,最后升至100℃干燥2h）,取出冷却后进行真空包装,在115℃-118℃的条件下杀菌20min,得到的软包装风味鱼具有外观好、香味浓郁、耐咀嚼等特点.     

基于BP神经网络的电弧炉炼钢过程的终点预报

针对电弧炉炼钢过程的高度非线性、时变性、不确定性,基于BP算法,建立了增量神经网络电弧炉冶炼终点的预报模型。以废钢、铁水、铁矿石、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷的含量进行预报。研究表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10℃、±0．03％和±0．04％时,预报值命中率分别为93％、95．2％和86．3％。     

基于神经网络重要抽样法的结构可靠度评估

文章提出基于神经网络重要抽样法的结构可靠度评估方法,该方法通过训练神经网络,建立随机变量与结构响应之间的非线性映射关系,模拟结构极限状态方程,采用优化算法计算设计点．在重要抽样法中利用训练好的神经网络代替有限元求解器进行数值计算．结果表明,所训练的神经网络能够有效地模拟真实的结构极限状态方程,结构失效概率计算结果具有很高的精度,调用有限元分析的次数显著减少,有效地提高了计算效率．     

牛蒡乳酸菌饮料工艺响应面法优化

研究牛蒡低聚糖在MRS培养基上对乳酸菌的生长促进作用,探讨牛蒡乳酸菌饮料原料配方以及生产中的培养时间、后熟时间、稳定剂的添加等因素对产品存活菌量质地风味的影响．通过单因素实验、响应面分析等确定的乳酸菌饮料最佳加工参数为：牛蒡低聚糖质量分数0．80％,糖质量分数7．69％,奶粉质量分数7．63％,培养时间10h,后熟时间12h,稳定剂质量分数0．25％．     

基于神经网络个别化学习系统的设计与实现

本文从个别化学习的基本涵义和主要特征着手,对个别化学习环境进行了较为深入的研究,建立了基于神经网络的个别化学习系统,并对系统各个模块的实现方法进行了详尽的阐述。该系统实现了个别化学习的智能引导、智能组卷测试、实时答疑等功能,具有较强的自适应性。     

人工神经网络与DNA序列分类问题

介绍了神经网络的两种简单模型:感知器和线性分类器,并应用感知器模型对DNA序列分类问题进行求解和结果分析,并提出了对感知器模型求解分类问题的一种改进方法。     

人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用

设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的.     

响应面法优化苦参总黄酮的提取工艺

采用微波法辅助提取苦参总黄酮,以乙醇体积分数、提取时间、液料比及微波功率为自变量,苦参总黄酮提取率为评价指标,采用Box-Behnken试验设计及响应面法分析优化提取工艺条件.结果表明,最优提取工艺为乙醇体积分数80％,提取时间6min,液料比25：1（mL/g）,微波功率400W.在此条件下,黄酮提取量达到12.67mg/g.     

GTAW焊接质量神经网络模糊控制系统的研究

研究了一种应用于GTAW焊接质量控制中，利用神经网络进行模糊推理的控制器，采用两个BP网络实现了参数自调整模糊与积分混合控制，采用对输入进行“编码”的方式，减少了BP网络的训练时间和增强了控制实时性，仿真试验和工艺试验都表明了该控制方法的合理性和有效性。     

径向基网络在环境质量评价中的应用

应用径向基网络（RBF－ANN）算法的人工神经网络建立了环境质量评价模型，为便于比较，将该模型应用于贵阳市1991－1995各年度的大气环境质量评价，结果表明，径向基网络用于环境质量评价具有客观性和实用性。