BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

关于开设内光电效应实验的探索与思考

介绍了开设以内光电效应为理论基础的半导体光电器件的重要性和迫切性,并详细介绍了内光电效应的理论与半导体光电器件的分类和应用前景。     

关于强Armendariz环和强拟Armendariz环

提出了强拟Armendariz环的概念,给出了强Armendariz环和强拟Armendariz环上的一些结果.     

油田管道风险及完整性评价体系构建与应用

为提升油田管道安全隐患的预警和分析能力，根据 GB32167-2015《油气输送管道完整性管理规范》的要 求和管道密集型油田的实际特点，对Ⅲ类管道进一步精细划分; 同时结合地理和周边居住区情况，对管道的高 后果区进行有效识别，从而对管道进行风险等级分类，完善管道完整性的评价体系。通过互联网 + 数据驱动的 模式建立油田管道完整性数据管理平台，以可视化方式全面评价油田管道运行风险。该平台可提高油田管道 风险评估的准确性，确保及时准确预测风险。     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

火灾报警系统的研究

介绍了火灾报警系统的硬件设置与软件设计原理，讨论了该系统安装调试过程中的有关技术问题，阐述了对该系统进行的模拟联动试验，证明该系统的技术是先进的，工作是可靠的，每个工作环节都准确无误。     

非晶硅太阳电池的光伏检测磁共振研究

本文利用光伏检测磁共振(PDMR)方法初步研究了p⁺in⁺ a-Si:H太阳电池中与自旋状态有关的复合机制。研究表明太阳电池的制作工艺不同,相应的PDMR共振信号的线型和g因子亦不同,因而起支配作用的复合过程不同。根据PDMR结果讨论了a-Si:H膜的生长速度、衬底温度、本征层厚度等对太阳电池性能的影响。 关键词：     

怀菊花中微量铁的测定

为探讨邻二氮菲分光光度法测定怀菊花中微量元素铁含量的可行性,怀菊花的药理功效、食用营养价值与微量元素含量可能存在的关系,根据铁离子与特定显色剂显色产生可见吸收,采用混合酸y（HNO3）：V（HClO4）=4＋1对怀菊花样品湿法消化处理,在pH2～9的溶液中试剂与铁生成稳定的橙色络合物,并用分光光度法测定了怀菊花中微量元素铁含量。结果表明,所选的怀菊花中铁含量303．9～337．9μg／g,加标回收率为90．2％～100．6％。分光光度法操作简便、干扰离子少,测量快速、结果准确度和灵敏度高,易推广和 普及使用。