增殖细胞核抗原在胃癌中的表达与淋巴结转移、预后的关系

为探讨增殖细胞核抗原 ( Proliferating cell nuclear antigen,PCNA)在胃癌的表达与淋巴结转移及预后的关系 ,采用免疫组化法 ( ABC法 )测定 94例胃癌石蜡包埋标本。结果 :1胃粘膜不同病理状态下 PCNA指数差异显著 ( P <0 .0 1 ) ;2PCNA指数同患者的性别和年龄无关 ( P >0 .0 5 ) ,与肿瘤的生长方式、组织类型、浆膜层受侵与否、淋巴结转移与否和临床分期关系密切 ( P <0 .0 5 ) ;3PCNA指数与胃癌的预后密切相关 ( P <0 .0 5 ) ,弱级 ( 1～ 2级 )表达的患者预后较好 ,提示 PCNA检测可作为判断胃癌生物学行为和预后的一项良好指标。     

RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究

提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断.     

基于正交基神经网络的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，提出了应用正交基（0BF）神经网络进行非线性补偿的方法。研究结果表明，OBF神经网络非线性补偿算法具有补偿精度高、计算量小的优点，因而是一种有效的非线性补偿方法。     

高速铁路路桥过渡段地基沉降测试与预测方法研究

以津秦客运专线路桥过渡段路基沉降测试为例,利用BP神经网络方法和灰色系统法研究了路桥过渡段沉降预测问题。计算实例表明,神经网络法和灰色系统法短期沉降预测结果比较准确,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值和应用前景。     

神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。     

高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系研究

结合人工神经网络建立的高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系模型．从模型调试、测试结果及评价结果来看，具有较好的应用价值。     

基于量子技术的目标探测研究

通过模拟人类视觉成像原理,将量子探测方法与技术,用于雷达探测,提出了量子雷达的概念。特别是提出利用激光的原理,用于雷达信号的接收与识别。量子雷达不仅克服了现有雷达功耗大,抗干扰性能差的弱点,而且探测距离更大,分辨率高且便于成像。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

双螺带管式混合器中流体流动的光电转换测定

橡胶沥青生产和高分子聚合等黏度较高反应物系,不仅需要良好的混合,而且需要较长的物料停留时间,远远超出了静态混合器的工作范围。为此设计了一种具有对流体产生推进作用的双螺带管道混合器,并以糖浆为模拟介质开发了一种测定黏稠性流体停留时间分布的光学自动检测装置。采用I2-KI淀粉溶液作为染色示踪剂,光电池作为光信号向电信号转换的传感器,选取650 nm波长激光作为光源,通过检测光电池所产生的示踪剂光强度电压信号,在线测量了示踪剂在混合器中的流动时间。     

模糊神经网络在汽车发动机电子点火系统故障诊断中的应用

本文针对发动机电子点火系统的五种常见故障,借助发动机综合分析仪测得次级点火波形,并提取特征值,构造了一种模糊神经网络模型,利用MATLAB进行仿真,通过简单测试,得出这种方法是可行的,可以准确快速的诊断出故障原因。