人工神经网络用于酸性染料的分类

提出用Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｄｅｌｔａ－Ｂａｒ－Ｄｅｌｔａ网络对酸性偶氮染料进行分类，网络结构为４－６－５，并对网络结构进行了优化，一次分类结果与采用ＧＣＥＤＭ逐次分类的结果很好地吻合，采用ＥＤＢＤ网络分类，比采用ＧＣＥＤＭ分类法简单，快速、准确。     

浅谈膨胀土在铁路建设中的病害及处理措施

从铁路建设中出现的一些膨胀土病害出发,论述了膨胀土填充路堤技术和膨胀土路堑边坡稳定技术。     

板式反应精馏塔的模拟计算——修正的Newton-Raphson法

通过选择合适的迭代变量和分层迭代的方法,提出了一种计算机内存少、机时省且稳定收敛的板式反应精馏塔的数学模拟算法。该算法将模型方程分成内外两层迭代求解。内层以塔板上各组分的液相浓度为迭代变量,以物料衡算方程为残差函数,用Newton-Raphson法求解;外层以各板上汽相流量为迭代变量,用直接迭代法求解焓平衡方程。该算法能适用于非理想性较强,反应级数高于一级的系统。并附计算实例。     

基于启发式方法和支持向量机定量研究药物的血脑屏障通透性

构建55个药物分子与其血脑屏障通透性(logB)之间的定量结构-性质关系模型,探讨影响药物血脑屏障通透性的结构因素.应用CODESSA软件计算55个化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,通过启发式方法筛选得到最佳的结构参数,并建立线性回归模型;用所选的4个结构参数作为支持向量机的输入,建立非线性的支持向量机回归模型.预测结果表明:支持向量机回归模型性能(R2=0.89,MSE=0.06)要优于启发式回归模型的性能(R2=0.82,MSE=0.11).描述符HASA2,NO,FPSA3和E(CH)都是影响logB的主要结构因素.支持向量机模型简单快速,在药物设计中可以用来预测候选药物的logB值.     

入侵检测系统的数据融合技术

<正>数据融合技术是研究多种信息的获取、传输、处理、内在联系和运动规律的技术.在入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)中采用数据融合技术,联合使用多种不同类型的IDS,通过对不同类型IDS产生的告警进行融合处理,并对关联的数据进行推理,生成全局的综合告警,即可在一定程度上解决误告警和漏告警的问题.     

用概率神经网络对多环芳烃的致癌性分类

通过对多环芳烃的分子表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒区的总数的研究发现它们与致癌性有很大关系 .因此利用这四个参数作为网络的输入 ,用已知致癌性的 6 4个样本做训练集建立概率神经网络 ,对 13个样本的致癌性进行了预测 ,其结果优于以前工作的自组织网络的分类结果 .致癌性按高 (h)、低 (l)、非 (n)分类时预言准确率达 10 0 % .     

面向计算化学研究的网格科研协同工作环境

为了促进处在不同地域的计算化学家能有效地进行协同研究,以中国教育网格公共支撑平台CGSP为网格平台开发了化学协同工作环境(CCE)系统,CCE为化学家提供了化学领域即时通信、分子可视化和脚本编辑环境等工具.提出了基于CGSP的化学协同工作环境的系统架构,扩展了Jabber/XMPP协议,从而解决了复杂二维、三维化学结构的封装解析以及网络传输问题.以抗艾滋病药物设计为实验,展示了CCE系统向CGSP提交网格作业的步骤.实验说明CCE系统在支持计算化学家之间的协同工作,以及提交网格作业等方面可以满足计算化学研究的需要.     

用人工神经网络方法对多环芳烃的致癌性进行分类

将自适应映射（ＳＯＭ）用于多环芳烃致癌性的分级。采用的输入参数为分子比表面积、代谢活性区及亲电活性区的中心碳原子离域能,分子中脱毒区总数。优化的网络参数包括网络数及网格形状,学习次数和学习率、邻居半径等。在最佳网络参数下,多环芳烃致癌性分类准确度大于９７％。     

控制软岩层对采准巷道围岩结构稳定的作用

 通过计算比较不同控制方案对采煤准备巷道不同围岩结构稳定性 的影响，经现场实例验证，得出了比较合理的软弱围岩结构控制对策， 确定出了合理控制技术的理想控制程度，打破了以往为了易于实现而均 匀支护巷道围岩的陈旧观念，是指导现场实践的有效方法.     

反应分离过程模拟 Ⅰ.反应精馏过程

引入变换变量的概念,将发生平衡反应的反应精馏过程模型变换为普通精馏过程模型,减少了迭代变量,避免了反应量的计算,并易于采用普通精馏的计算方法。针对新模型非线性增强的特点,以松弛法得到初值,以Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ法为算法主体,分别对含惰性组分和不含惰性组分的ＭＴＢＥ合成（甲基叔丁基醚）反应精馏过程进行了模拟计算。