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基于神经网络的平底结构砰击压力预报 总被引：1，自引：0，他引：1
对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。 相似文献
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在动植物病原体的检测中,方法学历经了生物培养、显微镜观察、生化检测、免疫学到分子生物学几个阶段的变更,朝着更特异、更快速、更便捷、更安全、集成化、微量化、定量化、费用低廉化的方向发展。传统病原检测主要依据致病病原体在介质或细胞中的培养、分析病原体表型或血清型特征,或采用组织学检测病原体对宿主器官的影响[1]。这类方法耗时、特异性和灵敏度低,远远不能满足日常快速检测工作的需要。免疫学方法可以在一定程度上缩短检验时间,就灵敏度而言,酶联免疫吸附试验(ELISA)要高于免疫荧光、反向免疫凝胶电泳和免疫扩散,是最常用的免疫学检测病原体方法[2]。 相似文献
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根据二维流体动力学方程和深度平均盐度扩散方程在河口径流量以及蒸发和降水之差为已知情况下构成的闭合方程组,预报出深度平均盐度,然后利用底层盐度与深度平均盐度、水深和时间(月)之间的经验关系,给出底层盐度的二维预报。为了检验试报结果的可靠性,文中将黄渤海底层盐度的试报结果(1979年7月11日,时效为3d)与标准断面观测资料(7月4—14日观测,124.5°E以西,共104站)作一粗略比较。比较表明,试报结果与实测值的相关系数为0.96,均方误差为α=0.26,绝对误差小于0.2和0.3的站数分别占总站数的63.5％和77.0％,而总均绝差为0.19。由此可见,试报的效果是令人满意的。 相似文献
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长江口及济州岛附近海域变性水团的初步分析 总被引：4，自引：0，他引：4
所谓水团分析，主要是指划分水团的边界，确定水团的基本特征以及分析研究水团的消长变化规律。本文研究的海区大多属于浅海区域。浅海水团易受海洋外部因素的影响，变性显著，因此，浅海水团的分析实际就是水团的变性分析。所谓水团的变性，主要是指水团特征的示性水平从高向低的过渡，并逐渐丧失其示性特征的这一过程。 相似文献