人工神经网络在化工领域中应用论文

人工神经网络在化工领域中的应用摘要：神经网络能够通过输入和输出数据对过程进行有效地学习，为化工过程的综合发展提供了一种先进的技术手段，已广泛用于化工过程非线性系统建模领域。这些应用包括：故障诊断、化工过程控制、药物释放预测、物性估算等。人工神经网络在化工领域的应用还有赖于不断开展应用研究、完善其技术的可靠性、开发智能性化工优化专家系统软件，向人工智能方向发展，并结合小波变换、统计学方法和分形技术等信息处理方法和理论共同解决化工类问题。

关键词：神经网络化工应用

一、前言

人工神经网络是一个多科学、综合性的研究领域，它是根据仿生学模拟人体大脑结构和运行机制构造的非线性动力学系统[1]。神经网络可以看作是一种具有自组织、自学习能力的智能机器，它能模仿人的学习过程，通过给网络各种范例，把网络的实际输出与希望输出比较，根据偏差修改节点间的连接权，直到获得满意的输出。现已广泛应用于经济学、军事学、材料学、医学、生物学等领域。

化工过程一般比较复杂，对象特性多变、间歇或半连续生产过程多，具有严重非线性特性。因此，其模型化问题一直是研究的热点。化工生产过程的数据或实验室实验数据的拟台、分析，是优化过程或优化反应条件的基础一般被处理的数据可以分为二类：静态

稠油油藏蒸汽驱三维物理模拟(中国石油大学应用化工技术毕业论文)

中国石油大学毕业设计（论文） 稠油油藏蒸汽驱三维物理模拟 实验研究 学生姓名： 学号： 专业班级：

摘要 近年来能源供应危机导致各大油田都加大对稠油油藏的开采力度。蒸汽驱是一种较为有效的稠油热采技术，但是由于受诸多条件影响，需要对具体油藏注采参数进行优化。用物理模拟的方法能尽快而且较为全面的认识蒸汽驱这一开发方式。本文利用了高温高压蒸汽驱三维物模装置，以胜利油田稠油油藏为主要原型，建立相应的实验室物理模型，通过蒸汽驱物理模拟方法研究注入压力、蒸汽干度、注汽速度等因素对稠油蒸汽驱的影响，探讨了蒸汽驱化学驱，得出了一些对现场生产有指导作用的结论。 关键词：稠油；蒸汽驱；三维物理模拟；提高采收率

ABSTRACT In recent years, because the large supply of energy crisis , heavy oil reservoirs are increasing oil exploitation, steam flooding is a relatively effective thermal technology, however, because many conditions of injection-production parameters optimization reservoir, we need to specific reservoir parameter optimization injection-production .Using the methods of physical simulation can quickly and more comprehensive understanding of the steam flooding development way. Using the high temperature and high pressure steam flooding 3d objects in shengli oilfield, mould device for main archetypes of heavy oil reservoirs, establish corresponding laboratory physical model, through the physical simulation study drives steam injection pressure, steam dryness, steam injection rate of factors such as the heavy steam flooding, discusses the influence of chemical flooding steam flooding, obtained some guidance for field production. Keywords:Heavy oil;Three-dimensional physical model;Steam flooding; Improved oil recover

人工神经网络论文

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别 摘要人脸识别是当今模式识别和人工智能的一个重要的研究方向。人脸的朝向识别是一个复杂的模式识别问题。在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、旋转角度都是不固定的，这大大增加了人脸识别的难度。为了解决这些问题，本实验采用了LVQ神经网络模型对图像中的人脸朝向识别进行研究。本实验基于matlab平台设计LVQ神经网络，实现对人脸朝向的判断。实验结果表明，LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息，以较高的准确率判别该图像中的人脸朝向。 关键字：人脸朝向识别；LVQ神经网络；matlab；特征提取 人脸识别是一个活跃的研究领域。尽管相对于虹膜和指纹识别，人脸识别的准确还比较低，但人脸的易采集、非接触的优点，让人脸识别受到越来越多的关注。人脸识别对人脸位置和状态都有一定的限制，实际应用中，图像和视频源 中人脸的位置，朝向和旋转都不是固定的，这就为我们后续的人脸识别有了更大的难度。 在人脸识别的研究领域中，人脸朝向识别是其中的一个分支。在以往的研究中，绝大多数的研究人员希望能够消除人脸朝向在人脸识别中的不良影响，但在复杂的实际环境中，我们无法忽略人脸朝向对人脸识别的影响。因此，对人脸朝向的判定和识别是非常有必要和有意义的。 1LVQ神经网络 学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个

输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（或称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。 2人脸朝向识别的设计 2.1问题描述 现采集到一组不同人脸朝向的图像，这组图像来自于10个人，每人5张图片，人脸朝向分为：左方、左前方、正面、右前方、右方，如图2-1所示。创建一个LVQ神经网络，对给出的人脸进行朝向的判定与识别。 2-1人脸朝向识别图 2.2建立模型 2.2.1设计思路 通过观察不难发现，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。所以，将眼睛位置的特征信息作为LVQ神经网络识别的输入，将5个朝向作为其输出。在对训练

应用化学毕业论文题目

毕业论文（设计） 题目 学院学院 专业 学生姓名 学号年级级指导教师 教务处制表 二〇一三年三月二十日

应用化学毕业论文题目 本团队专业从事论文写作与论文发表服务，擅长案例分析、仿真编程、数据统计、图表绘制以及相关理论分析等。 应用化学毕业论文题目： 激活心交感传入神经纤维和急性心肌缺血对室旁核神经元活动的影响 海拉尔盆地乌尔逊凹陷油气资源评价 Asia1型FMDV前导蛋白的BHK-21亚细胞定位及其所致细胞蛋白质组变化研究 吐哈油田污水处理技术评价与对策研究 大豆油的非均相环氧化研究 萨北油田结蜡机理及熔蜡实验研究 罗丹明B-大环多胺缀合物的合成及其金属配合物与DNA的相互作用 化学计量学速差动力学分光光度法在某些食品和药物分析中的应用 广西兴安稻区稻纵卷叶螟发生特点及原因分析 一种分离正常成年大鼠肝脏祖细胞新方法的研究 表面活性剂溶液胶束聚集数与流变特性和减阻效率研究 维生素Ｃ诱导人胃癌细胞株MKN45凋亡机制的研究 汉防己甲素对人结肠癌细胞株放射增敏性研究 吉非替尼联合替莫唑胺对人胶质瘤细胞体外抑制作用的研究 葡萄籽原花青素对血管性痴呆大鼠学习记忆能力的影响及机制研究 东太湖内源氮、磷释放及两种沉水植物净化作用的研究 Tm和Dy掺杂的YSZ涂层制备与发光性能研究

1，3-二（2-吡啶基）脲对根瘤菌结瘤特性的影响 多肿瘤标记物与吉非替尼治疗晚期非小细胞肺癌的疗效相关性分析安徽省部分地区乙型肝炎分子流行病学初步研究 HBsAg定量检测在慢乙肝自然史中的研究 学习环运用于高中化学教学的研究 EDTA表面改性增强BiFeO_3活化H_2O_2降解双酚A的研究 含三嗪环磺酸盐阴离子Gemini表面活性剂的应用性能研究 一维氮化铟半导体纳米材料的合成与物性研究 相思藤水提物对肝损伤的作用及机制研究 羌活的质量评价及药效学研究 有机表面活性剂对FePt纳米颗粒磁性能的影响 绿色高效合成吡喃并喹啉衍生物的研究 荧光探针与药物分析的作用及其应用研究 基于冬小麦产量与蒸发量相关性研究的安阳节水农业探讨 小儿毛细支气管炎血皮质醇、ACTH、11β-HSD2水平变化的研究卵泡液中抗苗勒氏管激素与多囊卵巢综合征卵泡发育异常相关性研究颅脑创伤后垂体功能减退的临床与实验研究 睡眠呼吸暂停综合征血管内皮功能障碍的机制探讨 燃气轮机燃烧室污染生成的数值分析 纳米光纤探针制备及其在基于SPR光纤传感系统中的应用研究 论90nm以下浅沟槽隔离工艺的实现 超声辐照下聚苯胺复合材料的制备与性能研究 酸雨对沥青混合料性能影响及作用机理研究 天然产物/中药的代谢相互作用与药效和安全的体外研究 二芳炔硫醚类化合物的一锅合成研究 肝癌HepG2细胞IER5基因低表达细胞系的建立及其辐射效应研究 迷迭香酸抑制肾小管上皮-间充质转分化的作用及机制研究 白藜芦醇苷对大鼠脑缺血后运动功能恢复作用的研究 精细线路多层刚挠结合印制电路板的关键技术研究及应用

基于人工神经网络的通信信号分类识别

基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6

人工智能与神经网络课程论文

1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)

BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition

2011届应用化工技术专业毕业设计[1]

2013届精细化学品生产技术专业毕业设计 （论文） 题目：汽车防冻液的配方以及制备方法设计 班级：精化1001班 姓名：黄垂能 学号：201000191029 指导老师：曾腊梅 完成时间：2013年6月

摘要 内燃车辆的发动机冷却系统是一个由汽缸、夹套与水箱组成的液冷式密闭循环体系。冷却系统的工作状态直接影响车辆的正常运行及车辆的使用寿命。防冻液是内燃机循环冷却系统的冷却介质，主要由防冻剂、缓蚀剂、消泡剂、着色剂、防霉剂、缓冲剂等。随着汽车工业的发展，对发动机的性能要求也越来越高，不仅要求防冻液具有较低的冰点和较高的沸点，还应具有较好的金属防腐性、防气蚀性、防结垢性，以及对环境污染小或不污染环境，且有较长的使用寿命等等方面的综合性能。 为了开发研制汽车防冻液，本文主要开展了以下研究工作：1、介绍了汽车防冻液的性能特点、组成；2、分析脲基润滑脂在制备过程中的关键问题，指出了原料选择、工艺条件和工艺流程；3、讨论了基础油、稠化剂、添加剂、制备工艺和后处理工艺等影响脲基润滑脂性能的主要因素，并进行了分析。 关键词：汽车防冻液制备性能影响因素

目录 第一章概论 (1) （一）世界润滑脂的发展趋势及我国润滑脂的现状与差距 (1) 1、国外润滑脂的应用现状 (1) 2、润滑脂的发展趋势 (2) 3、我国润滑脂现状及差距 (2) （二）聚脲润滑脂的性能特点及应用 (2) 1、聚脲润滑脂的主要性能特点 (2) 2、聚脲润滑脂的各项应用 (3) （三）聚脲润滑脂的毒性分析及对策 (5) 1、脲基润滑脂的组成 (5) 2、脲基润滑脂的毒性分析 (6) 3、降低脲基润滑脂毒性的对策 (8) 第二章聚脲润滑脂的研制 (9) （一）选择制备聚脲润滑脂的原料 (9) 1、基础油的选择 (9) 2、异氰酸酯的选择 (9) 3、有机胺的选择 (10) （二）探讨脲基润滑脂的工艺条件 (13) 1、反应温度 (13) 2、异氰酸酯的加入速度 (13) 3、炼制温度对脲基润滑脂结构和滴点的影响 (14) 4、研磨条件的选择 (14) 5、复合添加剂的选择 (15) （三）聚脲润滑脂的生产工艺 (15) 第三章影响脲基润滑脂性能的因素 (17) （一）基础油的影响 (17) （二）稠化剂的影响 (17) 1、异氰酸酯的影响 (17) 2、有机胺的影响 (17) （三）添加剂的影响 (18) （四）制备工艺的影响 (18) （五）后处理工艺对性能的影响 (18) 第四章总结 (20) 参考文献 (21)

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

应用化学专业毕业论文开题报告.doc

兰州理工大学 本科毕业生论文开题报告 题目：CTAB/正丙醇/环己烷/水微乳液体系参数的测定以及相行为的研究 学院名称： 专业：应用化学 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 填表时间：年月号 摘要：采用稀释法计算了CTAB／正丙醇／环己烷／水的微乳体

系的结构参数和醇由连续相转移到界面层的自由能变化．结果表明：随着随ω的增大，水内核半径Ｒｗ、界面层厚Ｌ度，以及表面活性剂和醇在微乳粒子表面的平均聚集数n增加，而醇转移自由能错误!未找到引用源。错误!未找到引用源。△GθC→i、分散相所占总界面面积Ad和颗粒总数Ｎｄ减小，测定CTAB／正丙醇／环己烷／水三相微乳液体系的“鱼状”相图和单相微乳液体系拟三元相图从“鱼状”相图的位置考察CTAB形成单相微乳液的效能。用电导法确定单相微乳液体系的结构(W／O、B．C．、和o／w)。考察微乳液结构和温度对微乳液电导率的影响。 关键词：微乳液；结构参数；稀释法；CTAB；相行为的研究 文献概述 一，本课题研究的目的和意义 1．掌握国内外文献查阅的一般方法 2．学习有关文献综述及实验工作报告的写作方法 3．初步了解微乳液的结构与性质及研究方法 4．了解并掌握微乳液的结构参数的测定 二，文献综述（国内外研究情况及其发展） 1.1微乳液的类型、结构和性质 微乳液是由水（或盐水），油，表面活性剂和主表面活性剂等组成，在适当比例下，自发形成透明或半透明的稳定体 系[1]，由于它有很强的增容能力和超低界面张力的特性，由舒 尔曼(Schulman)在1943年首先制得,并在1959年正式命名为

“微乳液”。微乳液可分为单项微乳液和多相微乳液。前者是一个均匀的相体系，它们有三种结构之分，O/W型微乳液型，双连续型微乳液和W/O型微乳液。后者指微乳液存在二相平衡或者三相平衡中。在某些条件下，将发生winsorI型 ,winsor Ⅲ型,winsorrⅡ型，及下相微乳液（O/W型），中相微乳液（双连续性），上相微乳液（W/O型）的变化。单相微乳液,微乳液体系经常用三元相图或三元相图表表示。影响单相微乳液的因素：Bansol碳原子数目相关性，电介质对单相微乳液影响，温度对单相微乳液的影响。单相微乳液组成，除油和水以外，对于单烃链尾巴的离子表面活性剂，还需要加上中碳链长的助表面活性剂（醇，胺，有机酸等），对于非离子表面活性剂和双烃尾巴的表面活性剂，往往不需要助表面活性剂。多相微乳液,winsor分类：在水（或盐水）—油—表面活性剂—助表面活性剂体系中可能存在许多平衡。winsor将下相微乳液和剩余水，上相微乳液和剩余油，中相微乳液和剩余水，剩余油等三类平衡体系，分别称做winsorⅠ型，winsorⅢ型和winsorⅡ型。 Lindman等人用NMR方法测定了WinsorⅠ,Ⅲ和Ⅱ型中各个组成（油，水，表面活性剂，醇等）的自扩散系数，证明中间微乳液具有双连续结构[2]。 微乳液相对于普通乳状液有两个特点：一是其形成完全是自发的，不需外界提供能量；二是微乳液是热力学稳定体系，存放过不会发生聚结，且离心不分层[3]，典型的被称为

计算机在化工中的应用论文

目录 一二 三 摘要 计算机在化工中的应用 1 计算机在化工中的主要应用 2 计算机在化工中应用存在的问题3 计算机在化学当中的应用前景多款化 工中常用的软件 1前言 2 ChemCAD 2.1 ChemCAD简介 2.2 2.3 2.4 应用范围 使用方法 功能扩展 3 Chemoffice 系列软件 3.1 Chemoffice 简介 3.2 Chemoffice 软件详细功能 3.3 ChemOffice WebServer 4 Origin 图形可视化和数据分析软件4.1 Origin简介 4.2 Origin软件功能 5 HYSYS 软件 5.1 HYSYS 软件简介 5.2 HYSYS 软件功能 四结语 五参考文献 计算机在化工中的应用 一摘要 随着经济全球化和信息技术的迅速发展，信息资源被看作是获得未来物流竞争优势的关键因素之一，物流信息网的广泛兴起，一方面降低物质消耗，另一方面提高了劳动生产率。在当前这场世界新的技术革命中，令人瞩目的是电脑技术的迅速发展和广泛应用，计算机技术的发展也是一日千里，硬件性能成倍提高，软件技术的发展也更加成熟，界面更加友好，使用更加方便。如今计算机的应用已经渗透到各行各业各个部门，有识之士早已呼吁：不会使用计算机将成为新一代文盲。随着时代的发展计算机在化工中的应用越来越重要，本文主要介绍了多款化工中常用的软件。 关键词：计算机与化工化工应用软件化工过程控制化工实验 二计算机在化工中的应用 计算机在化工中的主要应用： 一、计算机在化工中的主要应用:计算机在化工教学中的应用计算机在化工教学中的广泛应用增大教学容量、提高课堂效率在传统的教学模式中，教师板书占用时间太多，定义、公式及其推理、图形、例题等必须板书。板书时间长了，新授内容必然受到限制，教师与学生之间沟通交流的时间以及学生动脑思考的时间也会缩短。这样，学习效果就难提高。使

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

应用化工技术毕业论文

应用化工技术毕业论文 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

河北化工医药职业技术学院 毕业论文 氯化聚氯乙烯树脂的工艺研究以及其供需现状 姓名李程 学号 1201130428 专业应用化工技术 班级 1304 指导教师孙娜 完成时间 2016-1-2

目录 内容摘要 (1) 关键词 (1) 前言 (2) 1关于甲烷 (2) 2烷的获取---深冷分离 (2) 2.1工艺流程原理 (3) 3甲烷燃烧 (4) 3.1燃烧反应的反应焓与光子数量、波长之间的关系 (4) 3.2甲烷燃烧反应机理 (4) 3.3甲烷燃烧火焰的反应温度 (4) 4甲烷催化 (5) 4.1甲烷燃烧反应机理 (5) 4.2硫化物和水蒸气对催化剂活性的影响 (5) 4.3催化剂 (5) 4.4甲烷催化燃烧催化剂的研究进展 (6) 4.5甲烷燃烧催化剂体系 (7) 5结束语 (10) 主要参考文献 (11) 致谢 (12)

内容摘要:介绍了氯化聚氯乙烯的生产情况、工艺技术、产品应用以及市场供求情况，分析了该产品的价格趋势及竞争能力，对发展我国氯化聚氯乙烯工业提出了建议。介绍氯化聚氯乙烯树脂的性质特点、生产及加工方法和应用情况，指出了其发展前景。 关键词:氯化聚氯乙烯聚氯乙烯市场前景

前言： 氯化聚氯乙烯（CPVC）是以氯气和聚氯乙烯（PVC）为原料的耗氯产品,具有抗腐蚀、耐老化、难燃、电性能良好等特点。（PVC）硬制品安全使用温度一般不超过60而℃，而氯化聚氯乙烯硬制品可在接近100℃的温度下长期使用，氯化聚氯乙烯是能在较高温度和较高压力下长期使用的为数不多的聚合物之一。氯化聚氯乙烯不仅在常温下耐化学腐蚀性能优异，而且在较高温度下仍具有很好的耐酸、耐碱、耐化学药品性，性能优于PVC和其它树脂。另外，氯化聚氯乙烯的机械强度是PVC的1.5倍， pp和ABS 的2倍，特别是在100℃的温度下，氯化聚氯乙烯仍能保持很高的刚性，可充分满足在化工生产中对设备及管道等的要求。并且，氯化聚氯乙烯不受自来水中余氯影响，不会出现裂痕和崩漏。因此，氯化聚氯乙烯管道非常适用于民用冷热水管系统。氯化聚氯乙烯产品在国外主要采用先进的水相悬浮法生产。并已开始在一定范围内取代一些传统的热塑性工程塑料，广泛应用于化工、建材、电器和粘合剂等领域，尤其是冷水和热水管线分布系统和配件，以及控制液体化学品的阀体等的生产。世界主要发达国家和地区已建立起完整的氯化聚氯乙烯应用体系。氯化聚氯乙烯产品在国外主要采用先进的水相悬浮法生产。并已开始在一定范围内取代一些传统的热塑性工程塑料，广泛应用于化工、建材、电器和粘合剂等领域，尤其是冷水和热水管线分布系统和配件，以及控制液体化学品的阀体等的生产。世界主要发达国家和地区已建立起完整的氯化聚氯乙烯应用体系。目前，我国的氯化聚氯乙烯生产规模小，产品质量差，部分企业仍采用污染严重的溶剂法生产。由于不能满足国内工业和民用管材的要求，我国每年需从美、日等国大量进口高质量的氯化聚氯乙烯树脂用于硬制品生产或直接进口管材、阀门等硬制品。另外，受国

人工神经网络发展前景111

人工神经网络发展前景 姓名 单位 摘要 在分析人工神经网络的发展过程、基本功能、应用范围的基础上，着重论述了神经网络与专家系统、模糊技术、遗传算法、灰色系统及小波分析的融合。 关键词 英文摘要 英文关键词 1前言 人工神经网络的发展起源于何时，说法不一。一般认为，其起源可追溯到Warren WcCulloch和Walter Pitts提出的MP模型。从此拉开了神经网络的序幕。20世纪50年代后期，Frank Rosenblatt定义了一种以后常用的神经网络结构，称为感知器。这是人工神经网络第一个实际应用；20世纪60年代，Bernard Widrow和Ted Hoff提出了一个新的学习算法用于训练自适应线性神经网络；20世纪70年代，Grossberg 提出了自适应共振理论。他研究了两种记忆机制（短期记忆和长期记忆），提出了一种可视系统的自组织神经网络，这是一种连续时间竞争网络，是构成自适应谐振理论网络基础；20世纪80年代，Hopfield 及一些学者提出了Hopfield网络模型，这是一种全连接的反馈网络。此外，Hinton等提出了Boltzman机。Kumellhart等人提出误差反向

传播神经网络，简称BP网络。目前BP神经网络已成为广泛使用的网络。 2应用现状 神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： 1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。 3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。 4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。 5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。 6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。 7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分

人工神经网络论文

人工神经网络及其应用 1. 人工神经网络发展前景 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用[2]。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应[5]。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。 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。人工神经网络与其它传统方法相结合，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。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。 1.2 神经网络的发展与研究现状 1.2.1神经网络的发展

应用化工技术毕业论文

毕业论文 氯化聚氯乙烯的工艺研究以及其供 需现状

氯化聚氯乙烯的工艺研究以及其供需现状 内容摘要：介绍了氯化聚氯乙烯的生产情况、工艺技术、产品应用以及市场供求情况，分析了该产品的价格趋势及竞争能力，对发展我国氯化聚氯乙烯工业提出了建议。介绍氯化聚氯乙烯树脂的性质特点、生产及加工方法和应用情况，指出了其发展前景。 关键词:氯化聚氯乙烯，聚氯乙烯，市场前景

目录 前言 (1) 1聚氯乙烯的制备方法 (2) 1.1气固相氯化法 (2) 1.2溶剂法 (2) 1.3水相悬浮法 (2) 2 CPVC的性能特征与应用 (3) 2.1 CPVC的性能特征 (3) 2.2 CPVC的应用 (4) 3氯化聚氯乙烯的加工 (5) 3.1干燥 (5) 3.2混料 (5) 3.3成型 (6) 3.3.1挤出成型 (6) 3.3.2注射成型 (6) 4氯化聚氯乙烯的市场与前景 (7) 4.1国内生产能力与产量 (7) 4.2国内需求 (7) 4.3国外状况 (7) 4.4竞争能力分析 (8) 4.5发展建议 (8) 5结束语 (9) 参考文献 (10) 致 (11)

前言 氯化聚氯乙烯（CPVC）是以氯气和聚氯乙烯（PVC）为原料的耗氯产品,具有抗腐蚀、耐老化、难燃、电性能良好等特点。（PVC）硬制品安全使用温度一般不超过60而℃，而氯化聚氯乙烯硬制品可在接近100℃的温度下长期使用，氯化聚氯乙烯是能在较高温度和较高压力下长期使用的为数不多的聚合物之一。氯化聚氯乙烯不仅在常温下耐化学腐蚀性能优异，而且在较高温度下仍具有很好的耐酸、耐碱、耐化学药品性，性能优于PVC和其它树脂。另外，氯化聚氯乙烯的机械强度是PVC的1.5倍，pp 和ABS 的2倍，特别是在100℃的温度下，氯化聚氯乙烯仍能保持很高的刚性，可充分满足在化工生产中对设备及管道等的要求。并且，氯化聚氯乙烯不受自来水中余氯影响，不会出现裂痕和崩漏。因此，氯化聚氯乙烯管道非常适用于民用冷热水管系统。氯化聚氯乙烯产品在国外主要采用先进的水相悬浮法生产。并已开始在一定范围内取代一些传统的热塑性工程塑料，广泛应用于化工、建材、电器和粘合剂等领域，尤其是冷水和热水管线分布系统和配件，以及控制液体化学品的阀体等的生产。世界主要发达国家和地区已建立起完整的氯化聚氯乙烯应用体系。目前，我国的氯化聚氯乙烯生产规模小，产品质量差，部分企业仍采用污染严重的溶剂法生产。由于不能满足国内工业和民用管材的要求，我国每年需从美、日等国大量进口高质量的氯化聚氯乙烯树脂用于硬制品生产或直接进口管材、阀门等硬制品。另外，受国际环境公约的约束，四氯化碳溶剂法生产装置将逐渐被淘汰。因此，国内氯化聚氯乙烯工业亟待采用先进生产工艺，加快发展速度，以适应国民经济快速发展和民用产品日益增长的需求。

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们