Automatic Fingerprint Classification by GA-Based Neural Network

Fingerprint classification can provide an important indexing mechanism in a fingerprint database. An accurate and consistent classification can greatly reduce fingerprint matching time for large database. In the paper, by combining genetic algorithm and neural network is presented a fingerprint classification algorithm which is able to achieve an accurate classification. By inputting the global feature represented by directional image to three layer neural network trained by genetic algorithm, the fingerprints were classified into six categories: whorl, right loop, left loop, arch, double loop and undiscerning type successfully.     

内毒素对肠黏膜微血管内皮细胞内分泌一氧化氮和内皮素的影响

目的是研究内毒素（lipopolysaccharide; LPS）导致肠黏膜微血管内皮细胞损伤的作用机制。将所培养的肠黏膜微血管内皮细胞分为空白对照组和LPS组，每组按时间分为4个亚组：3h、6h、9h、12h。空白对照组加维持培养液，LPS组加1μg/ml LPS培养液，在CO2培养箱内静置培养。结果表明，一氧化氮（NO）分泌明显升高，3h后达到高峰，随后逐渐降低，而内皮素（endothelin; ET）分泌急剧升高，9h后达到高峰，随后又开始逐渐降低，但一直保持在较高的水平。所以引起了NO和ET的升高可能是LPS导致肠黏膜微血管内皮细胞的损伤机制。     

液压自由活塞发动机的节能方式研究

液压自由活塞发动机是将内燃机和液压泵集成于一体，实现动力非刚性传输的复合发动机。本文从其内部能量转换及外部能量回收两个方面，详细地分析和阐明了液压自由活塞发动机各种节能方式和实现途径，以液压挖掘机为例，强调液压自由活塞发动机作为中心液压站，结合二次调节及液压变压器技术，简单方便地实现群控节能。     

残膜回收工艺和收膜机构

介绍了田间残膜的特性及机械化收膜工艺、残膜同收机中常用收膜机构的种类及工作特性，为残膜回收机的研究设计及主要工作部件结构的优化组合提供参考。     

基于GIS的黄河下游分布式水资源模拟

分布式水文模型是水文界研究的焦点问题之一。该研究选用黄河下游流域作为典型研究流域，应用ARC／INFO技术和遥感信息、国内最新水资源调查资料和我国自行开发的LL-Ⅱ分布式水文模型对流域的水资源量进行模拟计算。黄河下游流域内主河道由于泥沙的不断淤积属于典型的地上悬河，而且该地区随着经济的不断发展，人类活动对水资源的影响日益显著，尤其是跨流域调水的影响。本研究充分考虑各种人类活动对水资源的影响，对径流过程进行连续模拟，并取得了较好的模拟结果。     

三位液压换向滑阀对中性对其内泄漏量的影响

在试验基础上，提出了三位换向滑阀对中误差概念，得出了对中误差与内泄漏量的关系，并与理论计算进行了比较，据此提出了按配合间隙划分对中误差的要求及元件生产中的改进意见，以提高液压元件成批生产合格率和拓宽元件维修思路。     

马蹄形过水断面正常水深计算的遗传算法

马蹄形过水断面是无压输水隧洞中常采用的断面形式之一 ,因其几何形状复杂 ,水力计算困难。目前常采用的方法有试算法、图解法和迭代法 ,这些方法由于计算量大且精度不易保证 ,不便于在生产实践中应用推广。将马蹄形过水断面正常水深计算转化为非线性优化问题 ,采用实数编码的遗传算法进行求解 ,实例计算表明该方法精度高、通用性强、操作简便 ,便于在生产实践中应用。     

基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报

采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1~7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率(±1.5mm/d以内)达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。