多管藻内生真菌Chaetomium globosum.苯甲醛类次生代谢成分研究

从采自青岛近海的红藻多管藻(Polysiphonia urceolata)中分离到一株毛壳霉属真菌球毛壳菌(Chaetomium globosum.),对其发酵代谢产物的化学成分进行了研究。采用溶剂提取、分配,硅胶柱层析、葡聚糖凝胶柱层析以及制备薄层层析等技术已分离获得6个单体化合物,通过一维、二维超导核磁共振技术、质谱技术等鉴定了其中4个化合物的结构,均为苯甲醛类衍生物,分别为2-(1-庚烯基)-3、6-二羟基-5-(3-甲基-2-丁烯基)苯甲醛(Ⅰ)、2-庚基-3、6-二羟基-5-(3-甲基-2-丁烯基)苯甲醛(Ⅱ)、2-(3、5-庚二烯基)-3、6-二羟基-5-(3-甲基-2-丁烯基)苯甲醛(Ⅲ)、2-(1、3、5-庚三烯基)-3、6-二羟基-5-(3-甲基-2-丁烯基)苯甲醛(Ⅳ)。     

闽南近海常见鲨鳐类肝油的四种理化常数和角鲨烯含量

本文分析测定了闽南近海常见鲨鳐类肝油的理化常数和角鲨烯含量。尖头斜齿鲨肝油的碘值特别高，说明其中脂肪酸的不饱和程度很高；非皂化物含量很低，约占肝油重的38×10－3（m／m）；角鲨烯含量极微，在肝油中仅占84×10－5（m／m）。闽南近海常见鲨鳐类肝油的角鲨烯含量均很低，变化在（31～116）×10－5（m／m）之间。在相同的气相色谱条件下，小孔沙条鲨和狭纹虎鲨肝油中没有检测到角鲨烯。     

Kohonen网络与BP网络的集成应用研究

本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。     

遥感与GIS支持下的海洋渔业空间分布研究——以东海为例

基于海洋渔业多年来生产实践所表明的海洋渔场与海洋水文要素密切相关性,将研究区的遥感融合信息与生产数据进行GIS空间配准,同时建立了诸多要素数据的空间聚类模式,利用该模式提取了水文信息和中心渔场信息相关联的空间分布规律的隐伏信息,由此阐述了实现海洋渔业现代化,应用空间遥感融合信息和GIS支持下指导海洋渔业生产的渔情预报有着重要意义.     

水下智能潜器的神经网络运动控制

本文介绍一种基于神经网络的水下智能潜器的运动控制方法，该方法通过在线学习，融控制与滤波为一体。计算机仿真与水池实验验证表明，该方法的控制与滤波性能良好，对环境的学习与适应能力强。该方法事实上可用于一般动力系统的控制。     

基于塑性极限分析理论和神经网络响应面的结构系统可靠性分析

根据多层神经网络映射存在定理，提出了基于神经网络响应面和塑性极限分析理论的结构系统可靠性分析的新方法。数值试验表明，该方法可以快速、高质量地求出结构系统可靠性指标，是一个具有发展前景的新方法。     

一种基于BP算法学习的小波神经网络

为发展 Szu的基于信号表示的小波神经网络 ,提出一种多输入多输出的小波网络模型 ,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用 Sigmoid激励函数 ,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力 ,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。     

利用地下水水位资料推求水文地质参数

依据模糊集合理论,提出了反求水文地质参数的一种新方法,即用模糊模式识别评价计算水位与观测水位的拟合程度,依模糊ISODATA聚类法的原理建立目标函数,以相应的聚类中心作为要求的水文地质参数。     

流形上的空间密度聚类算法研究

研究流形上的聚类分析，针对基于密度的空间聚类引入了流形概念，提出1种基于流形的密度聚类算法，该方法将流形的概念与聚类相结合，可以适用于样本为复杂分布的聚类。文中通过实例证明此算法的有效性。