模糊神经网络的真空木材碳化设备控制系统设计与仿真

针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统。通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络。对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验。结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为1℃、调节时间约为8 s、超调量为2%;湿度曲线在6 s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1%、超调量为4%;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强。模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性。将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果。     

木材干燥过程中含水率空间分布融合方法的研究

选取杨木作为试材,有效避免了以往木材干燥过程中出现的木材含水率检测点数量有限,不能连续全面地描述木材含水率分布状态的问题,使用选择离散点数据的方法,再应用粒子群算法优化支持向量机算法、支持向量机预测算法、最小二乘法非线性拟合方法以及进行空间数据预测来比较算法预测能力,然后把木材干燥过程中的材堆模型模拟成长方体并建立空间模型,应用PSO优化的SVM算法对X坐标轴建立函数模型进行验证。通过数据分析比较可得:基于PSO优化SVM算法在针对同一试材上空间离散木材含水率采集数据进行空间数据预测仿真出的连续含水率曲线误差最小,仿真曲线逼近真实含水率分布曲线。     

基于PSO–BP算法的油菜籽干燥工艺参数的优化

结合神经网络和粒子群算法(PSO)对油菜籽干燥工艺进行优化:采用BP神经网络建立油菜籽平均水分下降速率和发芽率与干燥温度、初始含水率、真空度之间的三层网络预测模型,利用试验样本数据计算并确定预测模型的网络权值及阈值,再采用PSO算法进行参数优化。试验验证结果表明,对比BP网络模型和PSO–BP模型,发现BP网络仿真值相对误差最大值为4.5%,而PSO–BP仿真值最大相对误差小于2.93%。     

神经网络在木材干燥过程中建模的应用

针对木材干燥过程的非线性特性,以及环境因素对木材干燥过程的干扰,造成木材干燥建模困难的问题,通过对神经网络的非线性、并行结构,学习、推理和多变量处理能力的研究,以干燥窑的加热阀开度、喷湿阀开度、排潮阀开度3个控制信号作为输入量,以窑内温度、湿度2个量作为输出量,利用时延神经网络和动态递归神经网络分别建立了木材干燥过程中的温湿度控制模型和木材干燥基准模型.并通过干燥实验进行网络训练和测试.结果表明:时延神经网络建立的木材干燥温湿度模型和干燥基准模型比动态递归神经网络的误差小、网络输出接近于真实值,能够较好的逼近实际系统.     

用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究

在大量研究的基础上,提出了基于模糊理论的神经网络改进算法,用来提高对洪峰的预报精度。该方法在网络训练时引入模糊理论来确定网络误差修改的程度。引入的算法增大了大值输出样本和期望输出的误差,使得网络向着提高洪峰拟合精度的方向修改权重。应用表明,改进的模糊BP神经网络能够较好的反映洪水演进机理,提高了神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度,保证了洪峰预报的可靠性。     

一种基于PSO-RBF神经网的入侵检测方法

针对传统基于K-均值聚类的RBF神经网络训练方法中,隐层参数训练结果易受初始值影响而陷入局部极小解,最终导致整个网络收敛速度慢、性能下降等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)和K-均值相结合的径向基神经网络(RBF)训练算法.该算法利用PSO的全局搜索能力形成最优解邻域,K-均值算法在该邻域进行局部搜索,这样既利用了PSO算法的全局最优解搜索能力,同时也利用了K-均值算法收敛速度快的优点.试验结果表明该算法有效地解决了基于K-均值训练算法易陷入局部极小解的不足.文中将基于上述训练方法的RBF神经网应用到入侵检测系统中,试验结果同基于传统K-均值、遗传算法和RPCL算法训练的RBF方法进行比较,结果表明本文建议的方法在检测性能和训练时间上都有明显提高.     

基于改进PSO算法优化GRNN的煤与瓦斯突出预测

为提高区域性煤与瓦斯突出预测模型的预测准确度并减小预测均方误差,提出了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化的广义回归神经网络(GRNN)。以网络的光滑因子为自变量、网络误差为目标函数,通过改进PSO算法搜索出误差的全局最小值,找出网络的最优光滑因子,用优化后的GRNN进行煤与瓦斯突出预测,并以淮南矿区的实测数据训练和检验该模型。试验结果表明,基于改进粒子群优化算法优化的GRNN模型预测准确率为95%,实际突出数据的预测准确率为100%,实际不突出数据的预测准确率为93.3%。相较于PSO算法和果蝇优化算法(FOA)优化的GRNN预测结果,该模型的预测准确率最高,均方误差最小,具有更好的泛化能力,为煤与瓦斯突出智能预测提供了新的方案。     

基于粒子群优化的BP网络模型在旱涝预测中的应用

旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据.运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型.PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测.预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要.     

基于优化神经网络的温室厚皮甜瓜病害预测

在温室环境中,厚皮甜瓜较易感染一些病害,而传统的病害预测模型收敛速度慢,易在局部局限在极小值,为准确预测温室厚皮甜瓜病害,在BP神经网络的基础上进行优化,引入了遗传算法,在全局最优解的附近进行局部搜索,以遗传算法的全局搜索能力克服了传统神经网络的局部极小值问题与收敛速度缺陷。经以Matlab对试验数据进行仿真分析,证实引入遗传优化算法进行温室厚皮甜瓜病害预测误差显著减小,取得了较理想的拟合结果。     

木材干燥窑内温度检测的自适应加权融合方法研究

[目的]研究木材干燥窑内多点温度数据处理方法.[方法]在数据融合的基础上提出基于多传感器自适应加权两级融合估计方法.该算法在不知道传感器测量数据先验概率分布知识的条件下,可以从含有噪声的测量数据中得到被估计量的最小均方误差估计.[结果]将自适应加权两级融合方法应用在木材干燥窑温度检测系统中,有效提高了干燥窑内温度的检测精度,优于通常检测窑内温度时采用算术平均值的方法.[结论]该算法实时性好,只依靠当前的测量数据就可以融合估计出总均方误差最小的估计值,对研究数据融合技术和木材干燥工艺具有重要的意义.     

免疫增强剂在虾类养殖上的应用现状和研究进展

从介绍虾类的免疫系统出发，阐述了虾类免疫增强剂的发展概况，对免疫增强剂在虾类养殖上的应用进行了总结和概括，并阐述了虾类免疫增强剂研究存在的问题和发展趋势。     

甲壳动物免疫系统概述及其图论表示(英文)

全面梳理了当前甲壳动物免疫系统研究中所涉及到的各种酶、免疫因子和调节因子,并按照它们之间各自的影响、作用关系,分别以不同的符号予以表达,绘制出了甲壳动物免疫系统的整体作用图。这为从整体上应用图论理论研究甲壳动物免疫力提供了帮助。     

甲壳动物免疫系统概述及其图论表示

全面梳理了当前甲壳动物免疫系统研究中所涉及到的各种酶、免疫因子和调节因子,并按照它们之间各自的影响、作用关系,分别以不同的符号予以表达,绘制出了甲壳动物免疫系统的整体作用图。     

浅析动物免疫抗体不合格的原因及建议

动物免疫是控制疫病发生的最根本、最科学、最有效的措施,免疫抗体水平高低是检测动物免疫质量效果的有效途径,了解掌握抗体水平不合格原因,及时整改,是提高动物疫病免疫质量和效果的有效途径,同时也为科学指导动物疫病防控工作提供有力技术保障。本文结合本地区实际情况,对动物免疫抗体不合格的原因进行简单分析,并提出一些相应的建议。     

抗生素对动物机体免疫影响研究综述

抗生素在动物机体内也是一种化学异物,其本身或代谢物也会与免疫系统发生应答反应,产生有利或不利的作用。近年来,抗生素对动物机体免疫影响方面的研究比较活跃,抗菌药物中有许多品种表现出与药物自身抗菌作用无关,而与其调节宿主免疫反应有关的作用。     

维药比来不喜对鸡免疫水平的影响

将200只雏鸡随机分组,分别添加0、5、8、11g/kg体重的比来不喜,以7 d为1个疗程,3个疗程后停止添加,于28日龄,翼下静脉采血,通过红细胞C3bR花环试验、EY-混合玫瑰花环试验来检测比来不喜对雏鸡免疫系统的影响。结果表明:每日按8 g/kg体重添加饲喂,能很好地增强其免疫功能。     

名特水产养殖对象黄鳝免疫基因的研究现状

通过检索黄鳝核苷酸序列,分析黄鳝已经克隆出的免疫相关的基因.主要免疫基因有MHC、细胞间粘附分子、硒蛋白、肝抗菌肽、补体成分等;与疾病相关的酶类有弹性蛋白酶、醛缩酶、肽基脯氨酰异构酶等;Y-box结合蛋白、抗增殖蛋白、泛素蛋白等蛋白也参与免疫反应.     

红松多酚对免疫细胞活性影响的研究

[目的]了解红松多酚对免疫细胞功能的影响.[方法]采用MTT法研究了红松多酚对大鼠脾淋巴细胞增殖能力的影响,以中性红吞噬试验考察了红松多酚对大鼠腹腔巨噬细胞吞噬能力的影响.[结果]研究表明,随着给药剂量的增加,红松多酚对机体免疫细胞具有活性促进作用.剂量浓度达到0.3 mg/ml时,脾淋巴细胞增殖呈现极显著增加（P＜0.01）,腹腔巨噬细胞的吞噬中性红能力亦呈现极显著增强（P＜0.01）.并且在一定浓度范围内,作用效果均呈现剂量-效果关系.[结论]红松多酚对于机体的免疫细胞活性具有促进作用.     

益生素对鸡免疫性能的影响

将益生素添加到鸡的饲料中,通过检查测鸡的免疫器官批数、血清中ND血凝抑制效价和红细胞花环率,探讨该制剂对鸡免疫性能的影响。结果表明:17日龄时,试验组的胸腺指数、法氏囊指数、脾脏指数分别比空白对照组高6.76%、10.69%、19.01%、14.52%,49日龄时,试验组的胸腺指数、法氏囊指数、脾脏指数分别比对照给高11.07%、19.01%、14.52%,其中胸腺指数和脾脏指数差异显著(p<0.05),法氏囊指数差异极显著(p<0.01);在17、26、35、49日龄时,试验组血清中ND血凝抑制抗体效价分别高出对照组8.65%、26.98%、19.83%和46.91%,差异显著(P<0.05);在21日龄,试验组的E-C3bR率和E-ICR率分别高出对照组16.24%和19.93%,均差异显著(P<0.05)。     

硒与动物免疫机能研究进展

微量元素硒能够影响动物的免疫机能。硒主要通过细胞免疫、体液免疫和非特异性免疫细胞等来影响机体免疫机能。当动物缺硒时,机体的免疫受到抑制,补充合适剂量的硒后,动物的免疫机能又得到改善。就当前有关硒与免疫方面的研究进行了全面综述。