基于径向基神经网络的叶轮轴面投影图优化

为了提高余热排出泵的效率,采用拉丁超立方试验设计方法对叶轮轴面投影图上的前盖板圆弧半径、后盖板圆弧半径、前盖板倾角和后盖板倾角4个几何变量进行35组叶轮方案设计,应用ANSYS CFX 14.5软件对余热排出泵进行定常数值模拟,得到设计工况下的效率,应用径向基神经网络建立效率与轴面投影图的4个几何变量之间的近似模型,最后采用遗传算法对近似模型进行极值寻优,获得最优的轴面投影图几何参数组合。研究结果表明:对比原始泵的数值模拟性能曲线和试验外特性能曲线,两者吻合较好;径向基神经网络能较好地预测泵设计点效率;优化的轴面投影图使得余热排出泵的水力效率提高了6.18个百分点,改善了叶轮内流场特性。因此,叶轮轴面投影图的优化设计方法是可行的。     

自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计

建立了自压式树状管网两级优化设计模型，并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上，均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型，是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像，进行了蝗虫图像分割实验，区域正确识别率达94％，为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明，采用PCNN图像分割算法，图像中的目标（蝗虫）易于发现，分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷，提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型，此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量，从而实现提早进行选择，加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

人工神经网络在我国水科学中的应用与展望

简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。     

BP神经网络在焉耆盆地农田排水量

利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系，选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入，利用均匀设计方法，确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量，最大相对误差仅为-2.45％。     

PLD在小水电流接地选线装置中的

根据复杂可编程逻辑器件（CPLD）的特点及其在继电保护的应用背景，探讨了CPLD在配电网单相接地故障选线装置中的设计与使用方法。应用CPLD不仅可以大大简化电路、提高装置的可靠性；而且装置逻辑功能的改变可以通过编程实现，使得装置的调试更加方便。     

人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现

在Visual C＋＋环境中采用面向对象技术，开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱（信噪比为14dB）与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型，对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明，对于含噪声的光谱，与PLS建模相比，使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数，更低的预测误差标准差。     

计算机网络安全分析及对策

随着计算机技术网络的快速发展,网络安全成为人们研究的焦点。本文分析了网络攻击的主要方式和网络安全的关键,举例让我们对病毒的攻击有深入了解,再采用相应的技术防范。