精馏塔的控制方案

本文论述了精馏原理及影响产量质量的因素。提出了精馏过程控制方案和采用实验，数理统计，曲线拟合方法确定馏出口与操作条件的关系，采用计算机优化精馏过程的设想。     

丙烯精馏塔优化操作分析

利用化工模拟软件,对丙烯精馏塔操作进行了模拟分析,为优化该塔操作提出了建议,以利于在保证丙烯产品质量的前提下,增加丙烯收率。     

人工神经网络用于高分子材料的性能预测与优化设计的研究进展

论述了人工神经网络预测聚合物、复合材料的性能及聚合物组成的方法和效果,总结了人工神经网络用于高分子材料成型加工的质量控制与条件优化的研究状况,讨论了人工神经网络用于高分子 性能预测与优化设计的优缺点,指出了人工神经网络在高分子科学领域中应用的发展方向和需要解决的问题。     

基于模型匹配的精馏塔产品质量非线性控制

将非线性系统模型匹配问题 (MMP)应用于精馏塔产品质量控制器的设计 ,得到精馏塔的MMP非线性控制器。理论分析和仿真表明 ,该控制器实现了对部分干扰的解耦 ,具有良好的跟踪和调节特性。     

基于模型匹配的精馏塔产品质量非线性控制

将非线性系统模型匹配问题（MMP）应用于精馏塔产品质量控制器的设计,得到精馏塔的MMP非线性控制器,理论分析和仿真表明,该控制器实现了对部分干扰的解耦,具有良好的跟踪和调节特性。     

基于前馈人工神经网络的miRNA预测

microRNA(miRNA)是一类长度约为20~24个核苷酸保守的非编码小分子RNA,如何能准确预测miRNA一直是生物信息学的难点之一.文中提出一种新的预测方法—粒子群优化的前馈人工神经网络预测miRNA,从331(阴性数据168,阳性数据163)个样本组成的数据集中提取每个样本的36维特征向量训练人工神经网络模型,并用训练好的模型对不同的测试集进行测试,结果表明这种方法平均预测精度达到91.0%,高于传统的SVM预测方法,从而为miRNA预测提供了一个新的研究方向     

人工神经网络用于元素电负性的研究

采用人工神经网络方法，将元素的第一电离能、最外层电子的主量子数、最外层电子数、有效核电荷数及原子半径作为输入参数，将已知的Pauling电负性和Mulliken电负性分别作为标准输出，成功地预报了86种元素的电负性，补充完整了Pauling标度与Mulliken标度方法中所缺少的的相应值。结果合理可靠。     

人工神经网络的研究与应用

本文简要介绍了人工神经网络的发展过程、基本特征及其模型,并详细阐述了在模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、自适应的人机接口、通信以及其它方面的应用,探讨和分析了其发展前景。     

人工神经网络之股票预测

该文主要研究人工神经网络中的Ｂ－Ｐ网在股票分析和预测中的应用，对比各种情况的网络性能，利用涨跌差价，远期模糊设计网络一种新想法。     

基于BP的食品中污染物残留量预测

利用神经网络,根据食品卫生监测部门日常对市场上食物的检测数据,建立污染物分布模型,并对所建立的模型进行适应性检验。     

人工神经网络在合金钢研制和生产中的应用

本文试用人工神经网络总结合金钢研制数据中的规律，并应用偏相关指数表征各影响因子对合金钢性能影响的程度。计算结果表明，ＩＦ钢的延伸率，耐低温钢的无塑性变形温度预报值与实测值相当符合。根据偏相关指数绝对值的大小判别影响耐深冲钢合格率的主要因素效果亦佳。     

基于人工神经网络的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并设计了BP网络结构。通过在MATLAB环境下实例仿真,基于人工神经网络的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。     

人工神经网络用于煤直接液化反应模拟的研究

采用人工神经网络的方法模拟了煤直接液化过程中各变量之间的非线性关系。选用ｌｅａｖｅ－ｏｎｅ－ｏｕｔ的交叉验证（ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法确定网络的最佳拓扑结构,达到对催化条件下煤直接液化过程最大限度的拟合。结果表明,尽管部分样本的预报绝对误差大于１０％,人工神经网络可以较好地模拟反应条件与产物产率之间的关系,并能准确预报催化剂浸渍量对煤的总转化率和沥青烯轻质产物产率的影响趋势。由于实验     

人工神经网络及其在化学领域中的应用

简化了人工神经网络的定义及分类,着重介绍了ＡＮＮ中一种较经典的网络模型－ＢＰ网络模型的网络结构和学习原理,总结了ＡＮＮ在化学领域中的应用,包括谱图分析,药物分子等。同时讨论了在使用ＡＮＮ方法时应注意的几个问题,如隐层节点数目的确定等。     

基于人工神经网络进行财务危机预警的改进方法

利用Ruck的研究成果,对人工神经网络进行财务危机预警的方法进行了改进,输出公司未来的财务状况是正常还是陷入危机的概率.利用我国上市公司1998年到2003年的财务数据,实验证明改进方法能够有效预测公司财务状况,提前2年判断公司是否会陷入财务危机的正确率达到82%.     

前向人工神经网络的生成系统

开发了一个前向人工神经网络生成系统的软件包，集网络的生成，学习使用和数据处理功能一身，调用灵活，已将该软件包应用于试验优化设计，多元校正。     

基于BP神经网络的学习行为评价模型及实现

本文针对网络多媒体教学环境下学生学习行为出现的新情况、新问题，设计一种智能化评价模型实现新型教学模式下学生学习行为的评价，并验证该模型的可行性。该模型可以满足网络教育标准化、个性化要求，具有很强的学习、联想和容错功能，其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法，使分析评价更加快速准确。     

人工神经网络方法研究含硫芳香衍生物毒性与结构的关系

结合逐步线性回归方法与人工神经网络方法，研究了含硫芳香衍生物对发光细菌毒性的构效关系，充分表明了两个方法的互补，回归方法为网络方法提供变量的物理解释，网络方法建立精确的构效关系模型，人工神经网络方法在非线民生较强的构效关系研究中起到重要的作用，基于交叉检验，本文还提出了防止人工神经网络方法过拟合现象发生的ｒ判据，对于建立较好的预报模型，具有一定的普遍意义。     

自组织人工神经网络在氟化物非晶态形成的判别条件中的应用

运用三维Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络，利用化学键参数法，研究了三元系氟化物非晶态形成的判别条件，识别成功率达１００％，结果表明，该方法性能良好，可望成为研究化合物非晶态形成条件的有效的辅助手段。     

人工神经网络在表面张力数据处理中的应用

用人工神经网络方法进行表面张力的数据处理,并对网络直接救亡地,得到表面过乘吸附附量与浓度的数据关系,直接可推出表面饱和吸附量,从而得到了正丁醇的横截面积为２．０＊１０＾１９ｍ＾２。