Matla在地质工程中的应用

针对区调实际工作中,有的区域未布设采样点或未采到样品的问题,可利用RBF神经网络的不断自学习能力预测盲区的元素含量,然后生成地球化学等值线图.通过在新疆恰尔隆金矿地球化学找矿中的应用,基于RBF的人工神经网络模型,可以比较好的放映研究区的元素含量情况,体现异常区的连续性.     

土壤重金属元素空间变异分析中9种插值方法的对比研究——以铜陵矿集区Cu元素为例

本文以铜陵矿集区680个表层土壤中Cu元素含量数据为例,对目前常用的9种插值方法进行了空间插值对比研究.研究表明,对于铜陵矿集区表层土壤中Cu元素的空间分布而言,Kriging和LP的各项误差均较小,为较优的空间插值方法;IDW、RBF、MFI、NA和MA的插值效果彼此间差距不大;MFI法对于局部异常的突出较明显;NA法对空间局部异常的突出明显,同时也具有较好的精度,但其极值效应较大.NN和TWL基本不适于研究区表层土壤Cu元素的空间插值.     

浅谈人类生活环境的污染源

人类的环境可分为原生环境和次生环境两类。原生环境指天然形成,并且基本上未受人为活动影响的自然环境,其中存在着对人体健康有利的许多因素。例如,清洁和具有正常化学组成的水、空气、土壤、适宜的太阳辐射和小气候,以及优美的绿化,都对健康起促进作用。但在有些地区,原生环境对人群健康也会带来不良影响。例如,由于地理地质原因,有的地区的水或土壤出现某些元素含量过多或过少的异常现象,而影响当地居民摄入这些元素的数量。人体中某些微量元素含量过多或过少时,就会引起生物地球化学性疾病,又叫地方病。     

地球化探找矿思路探析

地球化学找矿主要就是找化学异常.所谓化学异常就是某种元素在地质体中或水域中的含量和背景含量差别很大.进而分析远景区.这是因为矿化都会造成蚀变,形成成矿元素的富集,进而在矿体或矿化区周围形成化学异常.本文将对运用化探找矿做简要阐述.     

海南岛东北部红树林湿地表层重金属富集研究

通过对海南岛北部东寨港、清澜港、新盈港等三个红树林湿地的表层沉积物中的7种重金属元素进行含量测定、重金属元素富集指数计算和相关性分析。发现研究区湿地表层重金属元素富集程度大小依次为Ni>Cr>Zn>As>Cu>Cd>Pb;三个区域沉积物中的Cr和Ni元素都达到了轻度以上不同程度的富集;与土壤环境质量标准(GB15618-1995)进行对比,发现东寨港的Cr和Ni元素存在轻度污染;相关性分析表明,研究区Cr与Ni、Cr与Cu、Ni与Cu、Cu和Zn之间显著正相关,反映它们之间有良好的同源关系,研究区重金属元素可能存在复合富集与复合污染现象。     

利用油藏地球化学技术监测超稠油油藏开发动态

辽河油区的超稠油油藏十分发育,油藏自身的一些特殊性又增加了其开发与评价的难度.油藏地球化学技术在超稠油油藏的解释与评价方面具有独特的技术优势,根据超稠油油藏特点建立了相应的解释方法(如专家评议法、含油饱和度法、最小二乘法等),将油藏地球化学解释与评价技术应用于超稠油油藏中,经过大量的实践,证实了油藏地球化学技术的优势,取得了良好的勘探开发效果.     

RBF神经网络的研究

传统的BP神经网络存在结构复杂、计算量大的缺点,为克服BP神经网络这些缺点,我们研究更具有优势的RBF神经网络。RBF网络结构简单,是一个三层结构的网络,通过线性和非线性相结合,解决了非线性程度太高的问题。文章介绍了RBF的基本原理,学习了解RBF聚类算法的具体过程,并利用C＋＋编程语言将算法得以实现。在掌握输入样本大小的情况下,确定隐层单元个数,我们便可以通过该算法计算仿真实例,理论研究和仿真实例结果显示,RBF算法具有十分好的逼近效果。     

知识型员工心理契约预测方法研究——基于回归树和RBF神经网络的学习算法

以知识型员工心理契约为研究对象,结合在国内三家知识型员工企业调研的实测数据,建立基于RBF神经网络的心理契约预测模型,同时为实现对RBF神经网络预测效率的优化,选择回归树与RBF神经网络相结合的方式,力求实现两者的优势互补,建立一个高效便捷的回归树与RBF神经网络相结合的知识型员工心理契约预测模型。结果表明:通过回归树、RBF神经网络预测数据结果与在三家知识型员工企业实际施测数据结果比较后发现,回归树与RBF结合的神经网络预测数据结果具有较高的准确性。因此,我们可以认为基于回归树的RBF神经网络的学习算法和以该算法为核心的知识型员工心理契约水平预测模型是有效的,该模型对知识型员工心理契约水平的预测具有较高的准确性。该模型能够替代以往对知识型员工心理契约主观预测的方法,使心理契约的预测过程更为高效,预测结果更加科学。     

矿山金属元素生态环境负效应与治理对策

本重点讨论了矿山在开采、选矿和冶炼过程中引起的金属元素活化、迁移、转化等环境行为．尤其重点分析了矿山向土壤环境中大量释放的重金属元素环境地球化学行为及其生物危害等问题．并提出了矿山金属元素生态环境负效应的四项防治对策。     

锰铁中硅、磷、锰元素的测定方法

试样用酸溶解后用电感耦合等离子发射光谱法测定锰铁中的硅、磷元素的含量。锰铁试样溶解制备完成后用滴定法测定锰铁中锰元素的含量。     

门诊儿童6种血清元素临床分析

目的就门诊儿童6种血清元素进行临床分析。方法选取我院2010年1月至2012年12月门诊检查的儿童586例,将其按年龄分为四组,按健康程度分为三组,由专业检测人员应用原子吸收法,对儿童体内铜、镁、钙、铅、锌、铁6种血清元素的含量进行检测。结果不同年龄儿童血清元素含量存在一定差异;疾病组、健康组、多动组之间儿童血清元素含量也存在一定差异。结论在儿童保健中,应加强锌与铁的合理补充,年龄越大越应注意钙和铜的流失,多动症患儿应注意检测铅元素是否超标,提倡从婴幼儿开始补铁、补锌,合理补钙。     

基于改进RBF神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

介绍了瓦斯涌出量对矿井安全的影响及一种改进的RBF算法——IRBF算法,借助Matlab软件利用BP算法、传统RBF算法及IRBF算法对实测数据进行训练与预测的实验,结果表明IRBF网络具有较短的迭代时间及较高的精确度。     

径向基神经网络模型在人口老龄化预测中的应用——以湖南省为例

人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛应用。径向基函数神经网络（Radial Basis Function,RBF）因其网络学习速度较快且能避免局部极小值,预测值则更接近于真实值。针对湖南省老龄化突出的现状,以湖南省老龄化指数历史数据为基础,从经济水平、人口自然增长、社会保障三个方面构建湖南省老龄化的影响因子体系,用RBF神经网络方法建立了人口老龄化的定量预测模型。作为对比,同时用多元线性回归方法进行了预测,结果表明RBF神经网络预测模型精度更高,预测结果更加合理可靠。     

桑叶营养成分分析研究

本文对桑叶蛋白质的１７种氨基酸含量及８种矿物质元素进行了分析研究，结果表明，桑叶中所含氨基酸总量达１０．１０％，其中人体必需氨基酸含量达３．２８％，且８种矿物质元素含量也较为丰富，为桑叶进一步的食品开发提供了理论依据。     

RBF神经网络在基于知识的供应链合作伙伴选择中的应用

借鉴人工神经网络理论,把RBF神经网络模型应用到基于知识的供应链合作伙伴评价与选择的研究中。首先结合基于知识的供应链发展现状,设计了合作伙伴评价指标体系,然后简要介绍了RBF神经网络,最后通过实例介绍了对合作伙伴进行评价与选择的方法,并与传统的权重评分法进行了比较。     

北京园林绿地6种树木的叶片和一年生枝中5种重金属含量比较

为了解不同园林树木对重金属的吸收情况,以北京市陶然亭公园、紫竹院公园、中科院植物园、马甸公园、皇城根遗址公园和营城建都滨水绿道不同环境绿地为样地,选择样地间共有的园林树木,采用ICP光谱仪测定了6种树木叶片和一年生枝条中重金属锌(Zn)、铬(Cr)、镍(Ni)、砷(As)和汞(Hg)的含量,以此为基础,采用隶属函数法将6种树木单位重量对5种重金属的综合富集能力进行排序,并对同树种叶片与当年生枝、5种重金属吸收量分别进行相关分析。结果表明：1)不同树种叶片和一年生生枝条单位重量中重金属含量有显著差异,且因重金属种类而异。Zn、As含量最高的为金银木,Cr、Ni、Hg含量最高的依次为圆柏、侧柏、丁香;丁香富集Zn、Cr、As的能力最低,白皮松富集Ni能力最低,侧柏富集Hg能力最低。2)树木叶片和当年生枝单位重量对5种重金属综合富集能力排序为：金银木＞侧柏＞圆柏＞油松＞丁香＞白皮松。其中,针叶树种中圆柏、侧柏、油松富集5种重金属的综合能力显著高于白皮松(P＜0.01),阔叶树种中金银木吸收重金属的能力显著高于丁香(P＜0.01)。3)树木不同器官中重金属含量也不同,不同树种间叶片与枝条中仅Cr含量具有显著相关性,相关系数为0.461(P＜0.01),其他4种元素均未达到显著水平。4)同树种叶片和当年生枝Cr和Ni吸收呈极显著相关性(P＜0.01),其他元素吸收之间未呈现相关性。本研究结果对北     

加快江苏省盐城服务业集聚区发展的对策思考

文章系统分析了江苏省经济欠发达地区--盐城市服务业集聚区建设与发展的基本情况,总结了集聚区发展的四大特征和作用,从更高水平发展服务经济的角度提出了盐城市服务业集聚区发展存在的关键性问题。最后,结合未来盐城市服务业集聚区的提档升级、全市产业转型升级,针对性地提出了盐城市未来服务业集聚区优化发展的对策和建议。     

化学微量元素与健康

化学微量元素是指人体内含量很少的、却是其必需的元素,其含量低于0.01%,它们分别是铁、铜、锌、锰、铬、钴、钒、锡、镍、钼、碘、氟、锡、硅等十多种元素,其与人体的健康却息息相关.本文重点介绍微量元素与人类健康的关系.     

基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型研究

对GDP进行高精度的分析预测,对制定经济发展战略、规划年度计划以及各种宏观经济政策,具有重要的理论与现实意义.本文采用RBF神经网络作为工具,建立基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型,并与ARIMA模型进行对比,对上海市22年的GDP数据进行了仿真实验.实验表明,ARIMA模型对上海市GDP数据进行预测的精度仅为91.8754％,而本文提出的RBF_TSF模型的预测精度则高达95.0360％.这表明本文提出的RBF TSF比ARIMA模型在GDP时间序列预测上具有更高的预测精度.同时该模型收敛迅速,具有很强的实用价值.     

揉搓对玉竹中多糖提取率影响的研究

目的优选玉竹的产地加工的工艺参数。方法采用苯酚-硫酸法测定多糖含量,以多糖含量为评价指标,优选其最佳揉搓时间。结果未揉搓多糖含量最低,揉搓6min含量最高。结论揉搓可以提高多糖的提取率。