人工神经网络及其在化工领域中的应用

人工神经网络所具有的自学习、高容错和高度非线性描述能力等优点,使得其在人工领域中得到广泛的应用,这些应用包括定量结构-活性/性质相关性分析、谱图分析、化合物结构解析、化工过程控制和蛋白质结构预测等。     

正台阶环形开挖法在软弱围岩隧道中的应用

介绍了软弱围岩公路隧道开挖及支护技术。提出正台阶环形开挖法在大断面软弱围岩条件下的合理应用及其施工工艺和施工注意事项。     

人工神经网络在深基坑变形预测中的应用

以 BP人工神经网络为基础 ,利用其强大的非线性映射能力 ,建立深基坑支护结构最大侧向位移的预测模型。在利用实测数据进行网络训练的基础上 ,对悬臂支护结构最大侧向位移进行预测 ,结果表明预测值与实测值吻合较好 ,显示了该方法进行深基坑变形预测的有效性。     

人工神经网络及其在耐火材料研究中的应用

介绍了人工神经网络的发展、特点、模型及其在材料研究中的应用现状;并以反应烧结原位ZrO2-SiC（p）材料中SiC生成量的拟合预报为例,讨论了其在耐火材料研究中的应用。     

人工神经网络及在矿业工程中的应用

矿业工程面临的问题大都是“宽而浅”的技术问题,人工神经网络为此提供了强有力的工具。本文简要介绍人工神经网络的基本概念和建造过程以及在矿业科学中应用的进展情况,着重探讨其引入矿业工程的必要性和重要性,以及应用前景。     

人工神经网络及其在陶瓷纤维使用寿命预测中的应用

用人工神经网络模型对陶瓷纤维进行寿命预测是一个新颖的思路,实际应用中影响纤维寿命因素的非常复杂,很多难于进行量化,使用人工神经网络的方法,可以抓住问题的主要矛盾。迅速在影响因素和纤维寿命之间建立联系,随着样本的丰富,模型的预测效果会越来越好。     

人工神经网络及其在陶瓷纤维使用寿命预测中的应用

用人工神经网络模型对陶瓷纤维进行寿命预测是一个新颖的思路。实际应用中影响纤维寿命因素的非常复杂,很多难于进行量化。使用人工种经网络的方法,可以抓住问题的主要矛盾,迅速在影响因素和纤维寿命之间建立联系,随着样本的丰富,模型的预测效果会越来越好。     

人工神经网络在注塑参数预测中的应用

应用人工神经网络技术建立了注塑工艺参数值快速预测的双层BP网络模型。利用CAE软件进行模拟，获取训练样本。用Matlab语言编制了应用程序，对网络的训练及参数预测的过程进行求解。将网络预测结果与模拟所得验证数据进行比较和误差分析，显示出BP网络的稳定性和可靠性。经实例验证，表明人工神经网络技术应用于注塑参数值的快速预测和选取方面是可行的。     

人工神经网络及其在硅酸铝纤维寿命预测中的应用

本文分析了人工神经网络的特点及模型 ,以及其在普通硅酸铝纤维寿命预测中的应用。     

人工神经网络在蛋白质结构预测和QSAR中的应用

人工神经网络（ANN）作为一种新型的信息处理系统和计算系统,近年来被广泛的应用于蛋白质结构预测、谱图分析、药物分子药效预测、定量构效关系（QSAR）研究等方面。文章论述了人工神经网络的的工作原理和基本特点,列举了国内研究者运用人工神经网络在蛋白质结构预测和QSAR中的主要应用,并对以后的应用进行了展望。     

闭路磨矿分级系统智能控制及其应用

介绍了智能控制系统的工作原理及其实际应用,实践证明:实施磨矿分级智能控制系统后,磨机的台时处理量提高了9.82%,分级溢流 0.4mm粒级的含量也降低了3.2%.     

中性清洗剂研发及应用

本文主要对难溶垢及其中性清洗做了简介、对研发的中性清洗剂技术要点做了说明,并对中性清洗的重要性做了阐述。     

Fabrication of nanowire network AAO and its application in SERS

In this paper, nanowire network anodized aluminum oxide (AAO) was fabricated by just adding a simple film-eroding process after the production of porous AAO. After depositing 50 nm of Au onto the surface, nanowire network AAO can be used as ultrasensitive and high reproducibility surface-enhanced Raman scattering (SERS) substrate. The average Raman enhancement factor of the nanowire network AAO SERS substrate can reach 5.93 × 10⁶, which is about 14% larger than that of commercial Klarite® substrates. Simultaneously, the relative standard deviations in the SERS intensities are limited to approximately 7%. All of the results indicate that our large-area low-cost high-performance nanowire structure AAO SERS substrates have a great advantage in chemical/biological sensing applications.     

油管中性清洁剂的研究与应用

针对稀酸清洗油管造成油管腐蚀的问题,成功研究出无腐蚀的中性清洁剂,无刺激性气味,对金属无腐蚀性,具有操作简单安全,不污染环境的优点。经过现场2011年8月到2012年7月配制中性清洁剂140m3,处理结垢油管3822根,取得了较好的经济效益和社会效益。     

基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层（long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络,用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪,在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明,模型对浆液pH、出口SO₂浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据,以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例,详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果的影响,并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。     

呼吸性粉尘监测及危害程度分级方法在露天矿山的应用

介绍由劳动部推行的矿山呼吸性粉尘监测及危害程度分级方法在露天矿山应用的经验和体会，并对分级标准的修改和监测结果的应用提出了建议。     

Web挖掘技术及其在网络教学评价中的应用

结合W eb日志挖掘技术和数据立方体技术应用于网络教学评价体系,以网络教学体系的W eb服务端和客户端的日志作为数据源,使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取,建立数据库,再应用数据立方体技术、OLAP进行分析处理,得到所需的评价结果。结果表明,此算法可以客观的评价网络教学结果。     

换热网络模拟软件的开发及工程应用

对换热流程做模拟计算是检查换热流程当前运行状态和当工艺条件变化时其适应性的有效手段。换热网络模拟计算软件也是工艺设计人员的有力计算工具。该软件采用先进的网络新分解法，速度快、收敛稳定、可靠性高、具有很高的实用价值。     

基于改进聚类算法的RBF网络及其应用

RBF网络可以逼近任意连续非线性函数,且训练速度快,性能好,被广泛应用于过程建模和预测。RBF网络的一个重要因素是隐层节点的选择,隐层节点过多或过少都会影响最终网络的性能。提出一种改进的k-means聚类算法,可以自动确定最优的聚类区数,并且可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。在应用RBF网络进行建模和预测时,采用该方法确定隐层节点的中心,跟用通常的聚类方法相比,可以大大减小网络规模。仿真和实际应用结果都证明该方法的有效性。     

废旧新闻纸中性脱墨剂的初步筛选与应用

对由单一组分、多组分表面活性剂复配,用于废旧新闻纸的中性脱墨剂的优选和其脱墨效果进行了研究,并将优选出的中性脱墨剂用于工厂实验。结果表明单一组分、双组分、三组分表面活性剂都可以提高脱墨纸浆白度,但单一组分表面活性剂的脱墨效果不如碱性脱墨剂,而得率却具有明显优势;脱墨纸浆白度随着表面活性剂组分数的提高而逐渐提高,脱墨效果和得率与碱性脱墨剂相当;优选的中性脱墨剂最佳加入量为0.5%（对绝干废纸质量）;此外,在工厂实验生产中,中性脱墨剂体现出脱墨效果稳定,适用性好的特点。