稻壳基碳量子点对废水中Pb(Ⅱ)的检测

为了进一步实现生物质废弃资源的综合利用,以及对废水中污染物的检测,以稻壳粉为原料,在600℃和N2氛围下煅烧完成后使用一步水热法制备了钝化剂修饰的碳量子点,得到荧光为蓝绿光的二酸铵(ACA-CQDs)改性稻壳基碳量子点.采用SEM/EDS、HRTEM、FTIR等现代分析技术对碳量子点进行了理化特性表征,发现二酸铵(ACA-CQDs)量子点可以成功检测水中的Pb(Ⅱ).建立了一种有效的检测水体中Pb(Ⅱ)简便快速高效的方法.     

紫外光子探测芯片“神眼”可探雾霾

正南京大学电子科学与工程学院陆海教授的研究团队,研发出了号称世界上最小的"紫外光子探测芯片",能在卫星上侦测地面雾霾。而该团队还研发了更加灵敏神奇的碳化硅紫外单光子探测器,甚至可以用于警戒敌方导弹来袭。这个芯片是个"神眼""光子"是光的最小能量量子。一根燃烧的蜡烛一秒钟可以发射出多达100亿个以上的光子。光子如此微小,小到我     

基于均值近邻的样本选择算法

提出了一个基于均值近邻的样本选择算法,并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择,提取关键数据,结合神经网络算法进行了分类实验。实验结果证明,与传统方法相比,该方法在保持了一定的准确率的前提下,能够有效地减少样本集中的冗余信息,同时在时间复杂度方面也有了一定的提升。     

用于地方高校学费分析BP神经网络数学模型方法研究

主要研究分析影响地方高校学费的因素。利用主成分分析法和BP神经网络建立数学模型,对31个省、直辖市的7项数据进行了分析。分析结果表明,前3个主成分的贡献率累计达到87.39%,这表明,前3个主成分已基本能表述所有信息。为进一步提高精确度,使用前5项数据作为BP网络的输入数据,将各省的学费作为BP网络的输出。经过6次训练,输出误差可降至10-15,基本达到了完全拟合的效果,为进一步预测学费提供了一种数学途径。     

BP神经网络训练算法的分析与比较

BP神经网络被广泛应用于模式识别、信号处理和自动控制等领域,其广泛性是由于它能实现任何连续映射,但由于BP网络训练所固有的复杂性,目前尚没有任何一种完全的算法能适用于任何BP网络的训练。本文介绍了MATLAB神经网络工具箱中各种训练算法的特点及其函数的参数形式,并对它们的收敛速度和内存消耗情况进行了比较,说明了其各自适用的网络。     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法

针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.     

Effective prediction of DEA model by neural network

In this paper,a fast neural network model for the forecasting of effective points by DEA model is proposed,which is based on the SPDS training algorithm.The SPDS training algorithm overcomes the drawbacks of slow convergent speed and partially minimum result for BP algorithm.Its training speed is much faster and its forecasting precision is much better than those of BP algorithm.By numeric examples,it is showed that adopting the neural network model in the forecasting of effective points by DEA model is valid.     

基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计

将模糊网络理论引入锅炉汽包水位控制系统中,以解决水位稳定性控制的问题,针对DSP具有高速运算能力的特点,采用TMS320LF2407对数据进行采集、运算处理,试验结果证明了其时效性.