基于人工神经网络的气体分析方法
基于人工神经网络的气体分析方法
7.1人工神经网络概述
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，（如模式、语音识别、非结构化信息处理方面）的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其他传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
迄今为止的神经网络研究，大体上可分为三个大的方向：
1）求人脑神经系统的生物结构和机制，这实际上是神经网络的初衷。
2）微电子学或光学器件形成特殊功能网络，这主要是新一代计算机制造领域所关注的问题。
3）将神经网络理论作为一种解决某些问题的手段和方法，这些问题在利用传统方法时或者无法解决，或者在具体处理技术上尚存困难。
7.2BP 网络结构及原理
BP 网络（Back-Propagation NN）是一种单向传播的多层前向网络。目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型使用的是BP网络或其变化形式，它也是前向型神经网络的核心部分。其结构如图 7.1 所示。
.7.1 BP网络结构
Fig.7.1 Back-Propagation network configuration
BP网络有很强的映射能力，其主要用于：模式识别、分类、函数逼近、数据压缩等。网络除输入输出节点外，还有一层或多层的隐层节点，同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节点依次传过各隐层节点，然后传到输出节点，每一层节点的输出只影响下一层节点的输出。整个网络的特性决定于相邻层间神经元的连接权和神经元上的阈值。
7.3 面向MATLAB 的BP 神经网络的设计方法及步骤[78]
7.3.1 BP 神经网络的初始化
在训练前馈神经网络之前，我们必须设置权值和阈值的初始值。当我们使用函数newff 创建前馈神经网络后，网络自动初始化的权值和阈值，缺省值都是0。如果要设置这些初始值，可以使用函数init()，命令格式为:
()net init net =
（7.3.1）
函数init()会根据网络的初始化函数以及它的参数值来设置网络权值和阈值的初始值，它们分别由参数net.initFcn 和net.initParam 表示。对BP 神经网络来说，参数net.initFcn 的值是initwb ，它使网络的初始化采用了Nguyen －Widrow 算法。
7.3.2 BP 神经网络的创建
指令格式:net = newff
Net = newff(PR ，[S1 S2…SN]，{TF1 TF2…TFN}，BTF ，BLF ，PF) 参数意义:PR 输入向量的取值范围。
Si 第i 层的神经元个数，总共N 层。
Fi 第i 层的传递函数，缺省值为“tansig ”。 BTF BP 网络训练函数，缺省值为“trainlm ”。
BLF BP 网络权值和阈值学习函数，缺省值为“learngdm ”。 PF 性能函数，缺省值为“mse ”。 执行结果:创建一个N 层的BP 神经网络。 7.3.3 BP 神经网络的仿真
BP 神经网络的仿真仍然使用函数Sim()，而且对于高维的多个输入，可以使用该函数方便地得到网络的仿真结果。 7.3.4 BP 神经网络的训练
当神经网络的权值和阈值初始化以后，我们就可以对网络进行训练。在训练的过程中，网络的权值和阈值被反复地调整，以减少网络性能函数net.PerformFcn 的值，直到达到预先的要求。在BP 网络的训练算法中，都是通过计算性能函数的梯度，再沿负梯度方向调整权值和阈值，从而使性能函数达到最小。第k 个循环中的调整公式可表示为：
1k k k k x x a g +=- （7.3.2）
其中x k 表示当前的权值和阈值，g k 表示当前的梯度，a k 是学习率。
7.3.5 BP 神经网络训练结果分析
当网络训练结束之后，可以用Sim 函数来仿真网络的输出，从而与目标输出进行比较，来检验网络的性能。同时，MATLAB 还提供了函数p.streg 用于对网络训练结果的进一步分析。函数p.Streg 利用了线性回归的方法分析了网络输出和目标输出的关系，即网络输出变化相对于目标输出变化的变化率，从而评估网络的训练结果。
7.4 气体分析方法
本文构造的气体分析系统主要是由两大部分构成：半导体气体传感器阵列和基于 BP 神经网络的模式识别。根据原理阐述，将半导体气体传感器阵列与 BP 神经网络的模式识别技术相结合应用于气体分析，将会得到很好的效果。实验中我们分别进行了多气体定性识别与单一气体的定量识别两种方式的气体分析实验，但由于在多气体定性识别过程中，涉及到的两种气体分子式极其相近，用传感器阵列采集的数据进行识别过程中误差很大，这部分的实验我们还在进一步的进行中，这里就不做介绍了。
7.4.1 对甲醛和乙醇气体的定量识别
根据上述的神经网络原理、BP 算法以及面向 MATLAB
的 BP 神经网络的设计，气体定性识别方法的过程如图 7.3 所示。
Fig.7.3 Process of gas quantitative recognition
7.4.2 实验数据
通过计算机采集的数据是测试电路中的负载 R L 相对于敏感元件表面电阻R O 的分压值V O ，因此在用 BP 神经网络进行模式识别之前，先进行转换。根据公式：
V O
=
C L
R V R -
(7.4) 100%R R R S 0
G
0?-=
(7.5)
0G
S 100%V V V -=
?
(7.6)
由于相对算法有助于补偿传感器的温度灵敏度误差，因此将 S 相对于敏感体在纯净空气中的电阻值 R 0进行归一化，得出实验数据，如表7所示。
另外，由于期望输出的范围为 0ppm-500ppm ，因此也应该进行归一化。归一
化算法为：'max /j j c c c = ,其中max c = 500ppm 。在 MATLAB 中，该算法的实现语句为：./500T T =。 7.4.3 BP 网络的设计
1、 问题描述
设计一个网络并训练它来定量检测气体的浓度。在本问题中，我们选用4个灵敏度较好的传感器分别为纯SnO 2元件, 掺2%Pa 的元件，掺3%Pa 的元件，掺Sb2%的元件。用了测量数据的20组数据进行训练，这 20个标准气体样本中的敏感信号被定义成一个 4×20 的输入向量矩阵 P ，目标向量也被定义成一个变量 T 。每个目标向量含有 1个元素，向量代表某种气体的浓度大小。例如，20ppm 甲醛 对应的向量，其元素值为 20/500（因为已经进行了归一化）。 2、 网络结构
为了实现对单一气体的定量检测，所设计的网络要有 4个输入，在输出层，则仅需要 1 个神经元。同定性识别一样，也采用单隐层的 BP 神经网络进行训练。至于隐含层神经元的个数，则根据情况在实验中总结经验再进行确定。 本次训练设计了一个有两层结构的 tan-sigmoid/purelin 网络。网络结构如图 7.4 所示。
图.7.4网络结构 Fig.7.4 Net structure
3、 网络的初始化
使用函数 newff 创建一个两层网络。
net=newff(minmax(P),[12,1],{'tansig','purelin'},'trainbr'); 将网络的隐层神经元数选为 12。为了使网络对于新的输入具有良好的泛化能力，将网络的训练函数选为 trainbr ，该函数使用了 Bayesian 框架结构，假设网络的权值和阈值是特殊分布的随机变量，然后用统计学方法估计出γ的值,最后初始化网络的权值和阈值。
net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01;
net.b{2}=net.b{2}*0.01; 4、 网络的训练
网络的训练参数设置如下：
net.performFcn='msereg';％网络的性能函数选择为 msereg
net.trainParam.mu_max=200;％设置 mu 的最大值 net.trainParam.show=200;
net.trainParam.lr=0.001 net.trainParam.goal=1e-5; net.trainParam.epochs=20000; [net,tr]=train(net,P,T);
在利用 train 函数对网络进行训练执行以上代码后，在 MATLAB 命令行中将实时的显示出网络的训练状态。训练过程这里就不做详细介绍了，定量检测的
训练过程图如下，训练次数为1752次。
图.7.5 气体定量检测的训练过程
Fig.7.5 The training process of the gas quantitative measurement 7.4.4实验结果分析
将输入向量 P 作为训练过的神经网络的输入，语句为：
y=sim(net,P)； y=y.*500；
输出结果如表8所示：
下面计算一下该网络对甲醛气体进行定量检测的平均相对误差和最大相对误差：
111
111
_100% 2.94%p p M
real test
p P real C C AVE E M
C =-=
?=∑ (7.4.1)
11
1
11_max 100% 4.26%p p M
real test
p P real
C C MAX E C =-=?= (7.4.2)
其中 C real 和C test 分别为浓度的真实值和预测值，M 为样本个数。
7.5 误差分析
1、气体传感器阵列；性能相近的传感器组成的阵列很难产生互不相关的测
试模式，从而会影响整个系统的测试精度。由于本文采用的传感器阵列都是我们自己实验研制的气敏元件，采集到的数据具有一定的相关性。从气体传感器的静态曲线可以看出，器件在整个低浓度范围内误差变化由高变低，并趋于饱和。这一特点，非常适宜检测低浓度微量气体。
2、测量环境；半导体气敏元件敏感原理是基于敏感体表面的吸附反应，易受环境温度、湿度影响，所以气体传感器阵列的测量环境是产生误差的一个主要原因。气体传感器对被测气体的温湿度较为敏感，在系统建模时将这一因素考虑进去，可以有效的减小测量误差。
本论文对测量环境并没有做详细的介绍，我们对影响因素的环境温度的实验已基本结束，但湿度的实验还在进一步的测试过程中，由于冬天和夏天两季的数据差异较大，故实验周期较长。
7.6 小结
实践证明，采用气体传感器阵列与人工神经网络相结合，选用前馈型BP 神经网络进行气体的定性与定量识别是可行的。在气体样本的选取过程中，我们尽量选择同一气氛，不同浓度条件下的测试样本,以减小训练误差。另外，我们还初步研究了阵列中传感器数目的变化对辨识结果的影响。结果发现，只要选取的传感器对于二种气体的敏感度不同，二维的阵列就能够完成辨识任务，这说明：与单一传感器相比，阵列所融涵的信息显然要多，因而基于阵列的气体辨识系统才能够实现多气体的辨识。
目前，在多气体的定性识别中，我们最初选择的四组传感器阵列进行辨识，效果不理想，误差太大，现进行了八组传感器阵列的设计，样本也增加到了160组数据，实验正在进一步进行中。在精度要求较高的场合，还可以进一步调整和
完善传感器阵列的硬件测量线路，根据情况采用上述的改进方案，并可以通过适当增加系统的建模样本来提高测量精度，以达到精确检测的目的。
第一章结论和展望
本文从表面电阻型气敏元件的工作机制出发，研制完成了用于测试该类型气敏感元件性能的智能测试系统，在此基础上完成了SnO2气敏材料的制备，SnO2气敏元件的制作，并通过测试，对各种掺杂元件的性能加以分析与改善。该测试系统在甲醛气敏感元件的性能测试工作中己得到证实，其性能及效率都得到了进一步提高。并获得了大量测试数据，为该型传感器的改进以及实用化提供了依据，论文中把传感器阵列与人工神经网络相结合，进行气体的定量与定性分析。在论文研究期间取得了以下成果：
1.组建了用于测试气体传感器气体响应性能的智能测试系统，该系统具有自动配气体、自动进样，自动数据采集功能，可以通过系统软件设定工作状态，完成测试的过程。特别是能够定制测试流程，把测试的各个步骤输入到脚本文件中，在计算机的控制下依次进行，能完成复杂的测试操作。
2.自动配气部分实现了自动流量控制，使得进样方式摆脱了手工注入，由计算机准确地控制4路测试气体的流量和浓度，保证了测试的重复性和可靠性。
3.制备并测试了多种掺杂技术的敏感元件，使半导体敏感元件对挥发性有机气体（VOC）的检测有了突破性进展，并首次尝试一种原来用于测试湿度的敏感材料铁酸锶镧(La X Sr Y FeO3)，并证实其对低浓度甲醛敏感性良好。
4.由于对甲醛气体的检测不可以是单纯气体条件下进行的，总会有各种干扰气体的存在，在实验中我们选择了乙醇做为干扰气体，两种分子式相近，难以识别。并研制并发现了一系列敏感元件，目前在进一步的测试当中，基于人工网络的模式识别技术也正在进行。
由于时间和条件所限，本文所涉及的某些工作尚未深入研究，目前甲醛的可检测浓度只达到了10ppm，远远高于国家标准，实现更低浓度的检测还要继续对气敏感材料、反应机理及测试系统等更做进一步研究改进，另外对室内存在的某些干扰气体还不能进行有效的识别，加热与测温装置系统目前还不够安全准确，这些都是研制实用型甲醛传感器所必须解决的问题，有待于在以后的工作中加以改进。
1.智能测试系统目前在测量电路，气体发生装置，气体加热与测温装置等部
分都存在着误差，因此在整个系统的测试精度问题上还有待于完善，改善测量电路，减小硬件环境上的误差，尽可能的提高测量精度，气敏元件的性能改善也是提高测量精度的一个重要因素，气敏感元件的主体材料选择，制作工艺、掺杂、表面修饰等都是改善性能的重要手段。使测量精度从ppm量级向ppb量级过渡，达到测试要求。
2.智能测试系统软件方面进一步加以完善，增加特征提取等功能，使测试系统成为功能较全的气体传感技术研究的实验平台，使之能对采集到的数据进行进一步的处理，获得更丰富测试信息，使用户能更直观地了解所测试的传感器的性能。美观的用户界面，提高仪器的人机交互功能，如可以把提示音加进测试系统等等，提高实用化水平。
3.甲醛气体测试系统在气体辨识方面的局限性很大，由于干扰气体与甲醛在反应机理上相近，一般有两种方式加以改进，其一，提高气敏元件对两种气体的辨识能力，希望找到一种对甲醛反应良好，而对乙醇无响应的气敏材料，相反对乙醇敏感，对甲醛不敏感材料也是理想的气敏感材料，这需要对气敏材料做进一步研究，尽可能研制出能区别两种气体的气敏材料是解决这一问题的关键所在。第二，尽可能多的增加测试数据，优化算法，减少人工神经网络对系统带来的误差，我们在材料的研究方面已开展了一些工作，寻找了许多种掺杂剂，进行实验，在今后的文章中会有相关报道。
方案对比分析方法
三种方案可行性分析 正如上所述，短短十几年，顺丰速运从一个名不经转的小企业，发展到现在拥有年业务量3.1亿票的强大快递公司，成为民营速运行业的领头羊，不能不说是个奇迹。 但随着顺丰速运的迅速壮大，如何提高分拣效率以应退业务量的快速增长；如何进一步降低成本来应对国内外先进快递企业的挑战，成为当前顺丰亟待解决的问题。 下面，我们就从顺丰深圳中转场改造的角度，探索适合顺丰发展的改进方案。 根据中转场现今情况及未来业务增长的需要，我们提出了三种发展方案，即：一，维持现有工作模式不变，扩大中转场的规模；二，保持现有规模不变，进行半自动化改进；三，加大设施设备投入，进行全自动化改造。 但究竟哪一种模式是适应顺丰现在及未来一段时间内发展需要的，哪一种模式是顺风可操作性的性价比投入？接下来，我们就从三种模式的业务量可应对性、工作效率可提高性、投入产出比可接受性三个角度对此进行剖析。 首先，业务量可应对性。 顺丰速运从成立之初发展到现在覆盖全国 个省的巨大网络，每年业务增长量，无不体现着市场对顺丰的巨大需求，以下是顺丰速运近年的业务增长图表。 面对如此迅猛的发展势头，选择哪种方案，将直接关系着中转场应对业务量剧增的水平。 但随着市场竞争加剧，发展高峰渐降，业务量增长率势必有所减少，快递业务进入平稳增长阶段，顺丰将在一定时期内保持25%—30%的业务增长量。我们以09年业务量为基数，按前4年30%，后5年25%的增长速度预计深圳中转场未来十年的业务量。 表 深圳中转场未来十年业务量增长预测表（日处理量） 方案一应对业务量预测 表 方案一应对业务量预测表（日处理量） 表 应对业务量预测表备注 方案二应对业务量预测 表 方案二应对业务量预测表（日处理量） 方案三应对业务量预测 表 方案三应对业务量预测表（日处理量） 三种方案优缺点比较 方案一，维持现有工作模式不变，以扩大中转场规模的方式来应对
人工神经网络
人工神经网络（ANN）又称神经网络，是在现代神经科学研究成果的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简化和模仿而逐步发展起来的一种新型信息处理和计算系统。由于人工神经网络具有自学习、高容错、高度非线性描述能力等优点，现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域［l ~ 3］，并取得了许多成果。本文简要介绍人工神经网络的原理和特点，论述人工神经网络在高分子科学与工程领域的应用。 橡胶配方是决定橡胶制品性能的关键因素，由于材料配方与制品性能之间存在很复杂的非线性关系，多数情况下无法建立完整精确的理论模型，只能借助于回归方法得到经验公式。 传统的回归方法存在以下局限性： (1)使用不同的回9j方法可获得不同的经验公式，导致经验公式的繁多和不一致； (2)当配方项目及性能指标项目较多时，采用回归公式无法完全再现实验数据； (3)当实验进一步完善，实验数据增多的时候．其他人员再进行回归时，如果无法找到原来的回归方法、程序和实验数据，原来的回归公式将不能被利用，造成一定的浪费。随着计箅机的发展而出现的人工神经网络是人工智能方法．它不像回归方法那样，需预先给定基本函数，而是以实验数据为基础．经过有限次的迭代计算而获得的一个反映实验数据内在联系的数学模型，具有极强的非线性处理、自组织调整、自适应学习及容错抗噪能力，特别适用于研究像材料配方与制品性能之间关系的复杂非线性系统特性【¨】。因此，人们开始将人工神经网络应用于橡胶配方设计”J。 随着橡胶制品在各领域应用的拓展，橡胶配方设计变得越来越重要。人们进行橡胶配方设计主要有3个目的：提高制品的性能；改善加工工艺；降低生产成本。传统的橡胶配方设计方法有全因素设计、正交试验设计n_3]、均匀设计[4‘60等，而这些配方设计试验数据的处理方法无外乎方差分析和回归分析口]。由于材料的配方和性能之问存在非常复杂的非线性关系，回归分析只适合于单目标优化数据处理的模型，对于不同的性能，需要建立不同的模型，因此将其应用于配方设计有一定的局限性。近年来，发展日趋成熟的人工神经网络技术，尤其是BP神经网络凭借其结构简单、收敛速度快、预测精度高等优势越来越多地应用到橡胶配方设计试验中。 1橡胶配方设计 1．1橡胶配方设计概述 配方设计¨J是橡胶工业中的首要技术问题，在橡胶工业中占有重要地位。所谓配方设计，就是根据产品的性能要求和工艺条件，通过试验、优化、鉴定，合理地选用原材料，确定各种原材料的用量配比关系。 橡胶配方人员的主要工作就是要确定一系列变量对橡胶各项性能的定量或定性影响。变量可以是硫化剂、促进剂、填充剂、防老剂等，也可以是加工：[艺条件(如硫化温度、硫化时间等)，总之是配方人员可能控制或测得的变量。橡胶各项基本性能包括拉伸强度、撕裂强度、硬度、定伸应力等物理机械性能，以 及加工性能、光洁度、外观等。 橡胶配方设计常常是多变量的试验设计，配方设计理论和试验设计方法对于 配方设计具有重要意义。
SF6气体泄漏监测方法及技术分析
SF6气体泄漏监测方法及技术分析 1臧忆辉2赵建伟 1陕西省电力公司延安供电公司运维检修部电气试验工作站 2陕西省电力公司延安供电公司运维检修部变电检修工作站 摘要：本文从SF6气体泄漏监测的重要性入手，对S F6气体泄漏检测方法进行了探讨，并针对激光成像检漏方法进行了详细的分析，希望与同行一起探讨。 关键词：SF6气体、泄漏监测方法、激光成像检漏方法 中图分类号：TF351.5+4文献标识码：A文章编号： 引言 SF6高压设备具有紧凑小型化、运行可靠性高、维护工作最少、检修周期长的特点。上世纪80年代末期，在我国大批量投入电力系统运行。SF6电气设备能否安全可靠运行。设备制造质量、安装质量、运行监测及检修质量等是至关重要的。SF6电气设备常常会由于产品质量、元件老化和外力损坏等原因发生气体泄漏，从而对设备、人身和环境造成危害。本文就SF6气体泄漏监测方法进行详细探讨。 一、SF6气体泄漏监测的重要性 SF6气体泄漏会引发一些事故：①严重的SF6气体泄漏会造成SF。断路器闭锁不能操作;GIS发生内部绝缘击穿，导致重大事故发生。②影响设备的可靠性和人员安全。SF6气体是一种良好的高压设备绝缘介质，在化学及热方面都很稳定且无毒、不易燃。但SF6气体的大部分分解产物是不稳定的，有腐蚀性及毒性，这些分解产物积聚在设备内部，当消洁和维修设备时会影响设备可靠性和人员安全性。③SF6气体属于一种温室气体，发生SF6泄漏会污染和破坏大气环境，增加温室效应。 从保护环境、保障电网安全、保证工作人员身体健康的任何角度分析，SF6气体泄 露检测都显得非常重要。 二、S F6气体泄漏检测方法 1、肥皂泡检漏法
人工神经网络
人工神经网络 1.简介 人工神经网络(ANN)技术是一种信息处理范式,灵感来自于生物神经系统的方式,如大脑、处理信息。这拍拉的DIGM关键的元素是一款新颖的结构的信息处理系统。它是由大量的高度互连处理单元(神经元都)工作在和谐中要解决的具体问题。像人一样,学习结合起来,通过实例说明。一个人工神经网络被配置为某一特定的应用,如模式识别或数据分类,通过一个学习的过程。学习在生物体系需要调整突触连接之间的神经元都存在。结合起来,这是有据可查的。在更多的实际统计数据的模糊神经网络的非线性建模工具。它们能被用于模型复杂的输入-输出关系或发现模式在数据。本文将简要介绍有关知识安和打好基础,为进一步研究。 2.人工神经网络的特点 神经网络模型,拥有的卓越的能力也衍生意义是从复杂的或不精确数据，可被用于提取模式和趋势发现太过于复杂以致难以被任何人类或其它计算机技术注意到。一个受过训练的神经网络可以被认为是一个“专家”在信息范畴内,才能来来作分析。这位专家就可以被用来提供给测感和给定新的有兴趣环境，然后提问“假如如此”的问题。 神经网络的其他优点包括: 自适应学习能力:学习如何做任务的基础上,给出了初始数据训练或经验。 自组织:一个人工神经网络可以创造自己的组织或表示它收到的信息时的学习时间。 实时操作:安计算可以对并联,和特殊的硬件设备被设计和制造,充分利用这一能力。 通过冗余信息容错编码:局部破坏网络导致相应的降解性能。然而,一些网络能力甚至可以保留与主要网络伤害。 3.一个简单的神经元和复杂的神经元 一个简单神经元 一种人工神经元是一种装置与许多输入和一个输出,如图。3-26。神经元的有两种模式的操作:培养模式和使用模式。在训练模式中,神经元可以训练的射击(或没有),为特定的输入方式。在使用模式,当一个教输入模式检测到输入、输出成为其关联的输出电流。如果输入模式不属于这教的名单输入方式、烧成规则是用来确定是否发生火灾或不是。 射击规则是在神经网络的一个重要概念。一个射击规则决定了一个人如何计算一个神经
气体色谱分析方法总结
永久性气体色谱分析 .方法原理 以或分子筛为固定相，用气固色谱法分析混合气中地氧、氮、甲烷、一氧化碳，用纯物质对照进行定性，再用峰面积归一化法计算各个组分地含量. .仪器和试剂①仪器气相色谱仪，备有热导池检测器；皂膜流量计；秒表. ②试剂个人收集整理勿做商业用途 或分子筛（目）；使用前预先在高温炉内，于℃活化后备 用.纯氧气、氮气、甲烷、一氧化碳装入球胆或聚乙烯取样袋中.氢气装在高压钢瓶内. .色谱分析条件 固定相：或分子筛（目）；不锈钢填充柱管φ×；柱温：室温. 载气：氢气，流量个人收集整理勿做商业用途 检测器：热导池检测器，桥流；衰减，检测室温度：室温. 气化室：室温，进样量用六通阀进样，定量管. .定性分析个人收集整理勿做商业用途 记录各组分从色谱柱流出地保留时间，用纯物质进行对照. .定量分析 由谱图中测得各个组分地峰高和半峰宽计算各组分地峰面积.已知氧、氮、甲烷、一氧化碳地相对摩尔校正因子分别为、、、.再用峰面积归一法就可计算出各个组分地体积百分数（）.个人收集整理勿做商业用途 白酒中主要成分地色谱分析 .方法原理 白酒地主要成分为醇、酯和羟基化合物，由于所含组分较多，且沸点范围较宽，适合用程序升温气相色谱法进行分离，并用氢火焰离子化检测器进行检测. 个人收集整理勿做商业用途为分离白酒中地主要成分可使用填充柱或毛细管柱，常用地填充柱固定相为；邻苯二甲酸二壬酯吐温硅烷化白色载体（目）；聚乙二醇有机载体（目）；吐温司班红色载体（目）等.也可使用以聚乙二醇或交联制备地石英弹性毛细管柱. .仪器和试剂个人收集整理勿做商业用途 ①仪器带有分流进样器和氢火焰离子化检测器地气相色谱仪、皂膜流量计、微处理机. ②试剂氮气、氢气、压缩空气，与白酒中主要成分对应地醛、醇、酯地色谱纯标样. .色谱分析条件个人收集整理勿做商业用途 色谱柱：冠醚交联石英弹性毛细管柱φ×，固定液液膜厚度.程序升温：℃（）以℃升温至℃（）. 载气：氮气，流量.燃气：氢气，流量.助燃气：压缩空气，流量. 个人收集整理勿做商业用途 检测器：氢火焰离子化检测器，高阻 Ω，衰减，检测室温度℃. 气化室：℃，分流进样分流比：，进样量. .定性分析个人收集整理勿做商业用途 记录各组分地保留时间和保留温度，用标准样品对照. .定量分析 以乙酸正丁酯作内标，用内标法定量. 有机溶剂中微量水地分析 .方法原理 以为固定相，利用高分子多孔小球地弱极性、强憎水性，可分析有机溶剂甲醇中地微量水含量.用纯水对照定性，用外标法测水地含量. .仪器和试剂①仪器气相色谱仪，热导池检测器；皂膜流量计；秒表. ②试剂个人收集整理勿做商业用途 氢气，苯水饱和溶液；（目）. .色谱分析条件 色谱柱：（目）；不锈钢填充柱管φ×；柱温：℃. 载气：氢气，流量. 个人收集整理勿做商业用途
人工神经网络BP算法简介及应用概要
科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向 外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :
油中气体分析方法
变压器 、气相色谱法的原理 色谱法又叫层析法，它是一种物理分离技术。它的分离原理是使混合物中各组分在两相间进行分配，其中一相是不动的，叫做固定相，另一相则是推动混合物流过此固定相的流体，叫做流动相。当流动相中所含的混合物经过固定相时，就会与固定相发生相互作用。由于各组分在性质与结构上的不同，相互作用的大小强弱也有差异。因此在同一推动力作用下，不同组分在固定相中的滞留时间有长有短，从而按先后秩序从固定相中流出，这种借在两相分配原理而使混合物中各组分获得分离的技术，称为色谱分离技术或色谱法。当用液体作为流动相时，称为液相色谱，当用气体作为流动相时，称为气相色谱。 气相色谱法的一般流程主要包括三部分：载气系统、色谱柱和检测器。 具体流程如下： 当载气携带着不同物质的混合样品通过色谱柱时，气相中的物质一部分就要溶解或吸附到固定相内，随着固定相中物质分子的增加，从固定相挥发到气相中的试样物质分子也逐渐增加，也就是说，试样中各物质分子在两相中进行分配，最后达到平衡。这种物质在两相之间发生的溶解和挥发的过程，称分配过程。分配达到平衡时，物质在两相中的浓度比称分配系数，也叫平衡常数，以K表示,K=物质在固定相中的浓度/物质在流动相中的浓度，在恒定的温度下，分配系数K是个常数。由此可见，气相色谱的分离原理是利用不同物质在两相间具有不同的分配系数，当两相作相对运动时，试样的各组分就在两相中经反复多次地分配，使得原来分配系数只有微小差别的各组分产生很大的分离效果，从而将各组分分离开来。然后再进入检测器对各组分进行鉴定。 二、变压器的故障产生的气体及故障类型 （一）变压器绝缘材料产生的气体组分 油和固体绝缘材料在电或热的作用下分解产生的各种气体中，对判断故障有价值的气体有甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、氢、一氧化碳、二氧化碳。正常运行的老化过程产生的气体主要是一氧化碳和二氧化碳。 在油纸绝缘存在局部放电时，油裂解产生的气体主要是氢和甲烷。在故障温度
Hopfield神经网络综述
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
比较研究方法
谈谈我对比较研究方法的认识 摘要：所谓比较研究方法，是根据一定的标准，对某类现象在不同情况下的不同表现，进行比较研究，找出所存在的普遍规律及其特殊本质，力求得出符合客观实际结论的方法。比较是认识事物的基础，是人类认识、区别和确定事物异同关系的最常用的思维方法。比较研究法现已被广泛运用于科学研究的各个领域。本文根据课程所学的内容，结合自身学习的实践，分析了本人对比较研究方法的认识。主要通过比较研究方法的概念、种类、作用、运用条件和一般工作步骤等几个方面出发阐述对社会主体研究方法的认识。 关键词：比较研究方法认识事物 一、比较研究方法的概念 比较研究法是对事物同异关系进行对照、比较，从而揭示事物本质的思维过程和方法。它是人们根据一定的标准或以往的经验、教训把彼此有某种联系的事物加以对照，从而确定其相同与相异之点，对事物进行分类，并对各个事物的内部矛盾的各个方面进行比较后，得出事物的内在联系，从而认清事物的本质。 比较是和观察、分析、综合等活动交织在一起的，是一种复杂的智力劳动。比较研究法是一种思维方法，也是一种具体的研究方法。它与其它研究方法不同之处在于： （一）从比较的角度把握对象特有的规定性； （二）研究对象必须具有可比较性，从而限定了研究的内容和范围； （三）研究方法上以比较分析方法为主。比较研究，方法简单、生动、鲜明。由于研究结论是从比较分析的推论中得出，其客观性程度还有待实践证明并加以检验修正。
二、比较研究法的种类 根据不同的标准，我们可以把比较研究法分成如下几类。 （一）按属性，可分为单项比较和综合比较。 单项比较是按事物的一种属性所作的比较。综合比较是按事物的所有(或多种)属性进行的比较，单项比较是综合比较的基础。但只有综合比较才能达到真正把握事物本质的目的。因为在科学研究中，需要对事物的多种属性加以考察，只有通过这样的比较，尤其是将外部属性与内部属性一起比较才能把握事物的本质和规律。 （二）按时空，可分为横向比较（类型比较法），与纵向比较（历史比较法）横向比较就是对空间上同时并存的事物的既定形态进行比较。纵向比较即时间上的比较，就是比较同一事物在不同时期的形态，从而认识事物的发展变化过程，揭示事物的发展规律。 （三）按目的，可分为求同比较和求异比较。 求同比较是寻求不同事物的共同点以寻求事物发展的共同规律。求异比较是比较两个事物的不同属性，从而说明两个事物的不同，以发现事物发生发展的特殊性。通过对事物的“求同”、“求异”分析比较，可以使我们更好地认识事物发展的多样性与统一性。 （四）按比较方法，可分成定性比较与定量比较。 任何事物都是质与量的统一，所以在科学研究过程中既要把握事物的质，也要把握事物的量。定性比较就是通过事物间的本质属性比较来确定事物的性质。定量比较是对事物属性进行量的分析以准确地制定事物的变化。定性分析与定量分析各有长处，应追求两者的统一，而不能盲目追求量化；但也不能一点数量观念都没有，而应做到心中有“数”，并让数字来讲话。 三、比较研究法的作用 比较研究作为一种思维方法，贯穿在教育研究的全过程。通过比较研究，选定有重要价值的研究课题；通过比较分析，在搜集文献情报与资料过程中，不仅对所需要的材料进行定性鉴别，而且有助于揭示一些较专深的不易明察的资料信息，在进行教育调查和教育实验时，也需要运用比较方法对实验结果进行定性与
Hopfield神经网络综述
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
CNG加气站气体分析操作规程(正式)
CNG加气站气体分析操作规 程(正式) Standardize The Management Mechanism To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对管理机制、管理原则、管理方法以及管理机构进行设置固定的规范，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 一、防爆水分析仪的操作规程： 开机前的准备及开机： 1、开机前检查仪表是否完好，电压是否正 常。 2、关闭检测气路系统中的输入流量调节 阀。 3、打开检测器气路中的输入开关阀和放空 阀，放空流量调节大约在1000—1500ml/min
范围内，吹扫半小时。 4、打开调节流量调节阀，使被测样气流量稳定在100ml/min。 5、打开电源开关，显示水分值。 停机： 1、先关闭检测器电源，再断开供电电源。 2、关闭输入阀，放空阀然后切断外部气源。 二、防爆气体检测仪操作规程： 1、检查仪表是否完好，安装是否可靠。 2、断开干气气路，；将仪表通上样品气。 3、样品气的压力经现场取样管上的减压阀调整至0.1—0.3mpa范围内。 4、调节流量计上调节阀，使被测样品气流量稳定在200—250ml/min范围内。
5、打开仪表电源开关。 6、先断开供电电源，关闭所有流量计上的调节阀，然后切断外部气源。 请在这里输入公司或组织的名字 Please enter the name of the company or organization here
人工神经网络算法
https://www.wendangku.net/doc/0f1153238.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就
基于人工神经网络预测探究文献综述
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
介绍人工神经网络的发展历程和分类.
介绍人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经
CNG加气站气体分析操作规程(最新版)
( 操作规程 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 CNG加气站气体分析操作规程 (最新版) Safety operating procedures refer to documents describing all aspects of work steps and operating procedures that comply with production safety laws and regulations.
CNG加气站气体分析操作规程(最新版) 一、防爆水分析仪的操作规程： 开机前的准备及开机： 1、开机前检查仪表是否完好，电压是否正常。 2、关闭检测气路系统中的输入流量调节阀。 3、打开检测器气路中的输入开关阀和放空阀，放空流量调节大约在1000—1500ml/min范围内，吹扫半小时。 4、打开调节流量调节阀，使被测样气流量稳定在100ml/min。 5、打开电源开关，显示水分值。 停机： 1、先关闭检测器电源，再断开供电电源。 2、关闭输入阀，放空阀然后切断外部气源。 二、防爆气体检测仪操作规程：
1、检查仪表是否完好，安装是否可靠。 2、断开干气气路，；将仪表通上样品气。 3、样品气的压力经现场取样管上的减压阀调整至0.1—0.3mpa 范围内。 4、调节流量计上调节阀，使被测样品气流量稳定在200—250ml/min范围内。 5、打开仪表电源开关。 6、先断开供电电源，关闭所有流量计上的调节阀，然后切断外部气源。 云博创意设计 MzYunBo Creative Design Co., Ltd.
气体分析
气体分析中的气相色谱仪 原作者:崔熙钟出处:北京赛思瑞泰科技有限公司 【论文摘要】近几年来我国气体制造工业发展迅速，这种飞速发展有诸多因素，重要之一是分析检测仪器仪表的应用，保证了工艺的运行和气体产品质量。在气体分析检测中应用最多的方法是气相色谱法，使用最多的仪器仍是气相色谱仪。 1 气相色谱分析在气体分析中的重要作用 近几年来我国气体制造工业发展迅速，这种飞速发展有诸多因素，重要之一是分析检测仪器仪表的应用，保证了工艺的运行和气体产品质量。在气体分析检测中应用最多的方法是气相色谱法，使用最多的仪器仍是气相色谱仪。 按照国家标准，在气体标准中不仅规定了产品质量标准指标，而且规定了产品相应的检验方法，气体标准分析方法中，对气体杂质的检测除了氧、水单项检测之外，其余均为气相色谱完成。如高纯气体和纯气体氢、氧、氮、氩、氦、氖、氪、氙等气体中的永久性气体H2、02(Ar)，N2、CH4，CO，C02及碳氢化物C ~C4等成分分析，也都采用气相色谱仪来检测。在国家标准及行业标准分析方法中，气相色谱法占相当大1 的比例，超过60％。 气体行业质量标准对口采标(采用国际标准和国外先进标准)是国际标准ISO—TC／158和SEMI标准，这些标准方法中也都 以气相色谱分析为主要检测方法。 气相色谱法以气体做为流动相，具有高的选择性、高的灵敏度和分析迅速等优点。在气体分析中，色谱法比起其它分析方法具有很大的优势。气相色谱仪在气体分析中获得重要地位。 COW—MAC公司的DID检测器气相色谱仪，比起其它通用性气相色谱仪在气体分析中更独居领先。高灵敏，功能全为世界各大气体工业公司如BOC，APCI等生产与研究机构中首选的气体分析仪器。国内气体行业重点企业和研究部门也都看好其性能。已经应用或正在考虑选购。 2 现代气体分析中的气相色谱仪 1．色谱分离柱—色谱仪之心脏 色谱分离柱强大的分离功能，使气相色谱仪成为气体分析最适用的多组分分析仪。在一定的色谱条件下，运用适合色谱分离柱能将不同成分的多种混合物中的组分逐个分离开来。高到百分含量，低至10-6级甚至1 0-9级杂质，只要有蒸气压就可以分离，这是其它分析方法所不能达到的。根据被分析物的性质选择相应的色谱柱系统及色谱条件，高纯气体中10-9级的永久性气体和低烃类碳氢化合物可以完全分离。 吸附剂分子筛和经处理的新型多孔聚合物HAYESEP常用于做气体分析的柱填料，分子筛对H2，02，N2，CH4，CO分离最佳，C02为不可逆吸附。多孔聚合物以增加柱长提高柱效，可使N2的保留时间提至Ar前，做到10-9级氮与氩的分离(图1)。同样柱长也可使10-6级和10-9级的02，CH4，C02，N20，C2H4，C2H2，C2H6，C3H8…分离(图2)。 毛细管色谱柱分离效果最佳，PLOT柱分离10-6级02，Ar(图3)和AL203PLOT柱分离液氧中C1~C3烃类。 气体分析厂商看准了在气相色谱中占分数不多,而在气体中确占重要地位的气固色谱分离技术,而研制气体分析专用色谱仪器。
人工神经网络综述
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
人工神经网络与其发展和应用的介绍
人工神经网络与其发展和应用的介绍 发表时间：2018-05-02T11:39:29.337Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：卓一凡 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。关键词：人工神经网络，应用，优缺点，发展 1：人工神经网络的发展 纵观整个人工神经网络发展，大体经历了四个时期：启蒙，低潮，振兴，发展。 1.1：启蒙时期 人工神经网络和数学模型于1943年由W.S.McCulloch和W.Pitts建立，称为MP模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，人工神经网络的研究由此开始。1951年，心理学家 Donala O. Hebb提出了Hebb 法则：在神经网络中，信息在连接权中进行储存，突触之间的联系强度是可以变化的，而这种变化建立起了神经元间的连接。Hebb法则成为了构造具有学习功能的神经网络模型的基础。1954 年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，为神经网络模拟突触的功能提供了原理和生理学的依据。1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。1958年，Rosenblatt将学习机制增加到了原有的MP模型上，首次把神经网络理论付诸实现。正是由于他的成功，引起了学者们对人工神经网络的研究兴趣。 1.2：低潮时期 当许多学者抱着极大的热忱去研究人工神经网络的时候，Minsky 和Papert 从数学角度对以感知器为代表的网络系统功能及其局限性进行了深入的研究，并在1969年出版《Percep2trons》一书。该书提出当前的网络只能对简单的线性问题进行解决，而对复杂的多层神经网络无能为力。这一结论使得许多国家的此类项目被暂停资助，自此开始了神经网络的低潮期。但不久后，转机出现。就在1972年，欧洲和美洲的两位学者：芬兰的Kohonen教授，美国的Anderson分别提出了自组织映射SOM(Self2Organizingfeature map)理论和一个名叫“交互存储器 ”的理论。而两者之间竟有着许多相似之处，不由得让人惊讶。但Kohonen的研究是目前所使用神经网络的主要依据。正是由于这些研究，引导了以后人工神经网络的振兴。 1.3：振兴时期 1982年，美国物理学家Hopfield博士发表了Hopfield模型理论，对人工神经网络的研究产生了深远的影响。如下图 Hopfield模型理论证明：神经网络并非不能达到稳定的状态，只是需要一定条件。而他的研究也让许多学者对人工神经网络的研究重新产生了兴趣。1986年，由美国的 Rumelhart 和 McCkekkand主编并撰写的《Parallel Distributed Processing : Ex2ploration in the Microstructures of Cognition》一书出版，提出了 PDP（Parallel Distributed Processing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。20世纪 90 年代， Edelman提出Darwinism 模型。1995 年,Jenkins等人进行了光学神经网络(PNN)的研究 .神经网络的研究重回人们的视野。 1.4：发展时期 20世纪80年代，人工神经网络在世界范围内全面复苏，这也引起了国家对神经网络的重视。“中国神经网络首届学术会议”于1990年2月由国内8个顶尖学会联合在北京召开。 1992年举办了中国第二届神经网络学术大会，中国神经网络学会便由此诞生。我国的“863”计划，“攀登”计划中，都有关于人工神经网络研究的内容。国际上，1987 年,在美国加洲举行了首届国际神经网络学会. 此后每年召开两次.至此，人工神经网络的研究得到了长足的发展。 2.人工神经网络的基本原理 自生物学发展伊始，大脑便是无数科学家研究的重点，人们想要弄清楚大脑是如何运作的？其机理是什么？人工神经网络便应运而生，它的目的是想要对人类神经网络进行开发与测试 2.1：人工神经网络的生物学基础 人工神经网络是人类神经网络的仿生学模拟。我们如果想要了解人工神经网络，就要先了解生物的神经元，如下图：