粒子群优化算法在神经网络识别γ能谱中的应用

在神经网络识别γ能谱的应用中,针对BP算法极易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据粒子群优化算法具有全局寻优的特点,本文将PSO与BP算法结合起来形成一种训练神经网络的新算法--混合PSO-BP算法.将该算法应用到γ能谱识别中,克服了BP算法极易陷入局部极小的缺点,并且训练好的网络具有很好的泛化能力,识别正确率为100%.实例表明,混合PSO-BP算法用于γ能谱识别是非常理想的、有效的.     

空分装置气源净化和安全操作的有关问题

我公司化工一厂的空分装置位于厂区内,空气就地吸入。由于受到周围裂解、乙二醇、制苯等装置的污染,吸入口空气中含碳氢化合物较高,在液氧中积累后导致1986年1~#空分爆炸事故。恢复生产后仍然面临两个问题:一是厂区大气条件没有改善,需解决原料空气的净化问题,找出符合实际的净化途径;二是虽然制定了液氧中碳氢化合物含量的控制标准,但对该标准的可靠性还没有十分把握,对标准制定的依据也需要进一步了解。     

小波变换与傅立叶变换在γ能谱降噪处理中的比较研究

介绍了小波变换与傅立叶变换的基本原理，对γ能谱降噪引入了小波变换方法并将其与傅立叶变换方法做了比较，针对^60Co的γ能谱分别用小波变换方法和傅立叶变换方法进行了噪声消除。MATLAB语言仿真结果表明，基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比具有较高的精度，应用于γ能谱降噪是非常理想的。     

一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法

提出了一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法,该方法将γ能谱看作非平稳离散信号,对γ能谱做小波包分解得到各频带的能量,以各频带能量为元素构造特征向量作为神经网络的训练样本,利用神经网络的分类功能实现γ能谱的识别.结果表明,该方法不仅能准确地识别不同种类标准源的γ能谱,还能准确识别不同批次标准源的γ能谱,具有很好的实用价值.     

秸秆生物反应堆技术在温室小番茄生产上的应用

秸秆生物反应堆技术是设旌农业生产的一项新的技术,尤其在冬季保护地生产低温密闭条件下,其施用效果更加明显。秸秆生物反应堆是在温室、大棚生产的低温季节,在土壤耕层下,铺设秸秆或在棚室内堆积秸秆,并施用腐生生物菌,使秸秆或农家肥在通氧的条件下分解产生热量、二氧化碳及释放有机物速效养分的生态技术。     

改进的TOPSIS法在辐射环境质量评价中的应用

TOPSIS是一种多目标决策方法,其思想可以用于辐射环境质量综合评价.本文介绍了TOPSIS法的原理并建立了改进的TOPSIS法模型,探讨了改进的TOPSIS法在辐射环境质量综合评价中的应用.应用MATLAB语言进行实例分析的结果表明,该方法较充分地利用了优化矩阵的信息,用于辐射环境质量综合评价有较高的合理性和适用性.文中还给出了该方法的优化布点结果,并与以TOPSIS法为基础总结出的最优指标法及传统方法作了比较.