一种树型网络拓扑简图的生成算法

给出一种树型网络拓扑的语义描述方法及其拓扑简图的生成算法。该方法通过建立网络联接线路标识串集和网络设备连接标识串集，来构造网络设备的拓扑描述，并计算生成网络拓扑简图。     

应用数字地形模型方法分析漳州港海底冲淤变化

利用漳州港海域无围堰填海造地前后的水深测量数据，结合海域地质钻探、表层和柱状沉积物资料，用数字地形模型方法计算了该区海底的冲淤量，分析了冲淤变化及其影响因素，结果显示：（1）淤积主要发生在近岸海域，其主要原因是近岸3-10m厚的海底淤泥层在回填土的挤压和推移下发生形变，产生淤浅假象；另一个原因是回填时部分泥沙流失入海，淤积在近岸海域，致使淤积强度增大。（2）由近岸往外，淤积强度逐渐减弱，并过渡为产中刷状态。     

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。     

LabVIEW设计中压力传感器的RBF神经网络温度补偿

在石油平台注水压力监测系统设计中 ,采用LabVIEW虚拟仪器平台 ,嵌入逼近能力强和收敛速度快的RBF神经网络 ,以人工环境实验数据为样本进行训练 ,实现了压力传感器的智能网络温度补偿。结果显示 ,此方法能够在压力、温度变化较大的恶劣环境下 ,获得很高的补偿精度。     

“数字海底”系统建模中的关键技术研究

基于“数字海底”系统的理论基础研究和在海底科学应用中的具体实践,提出了“数字海底”的涵义、系统组成和体系结构,对空间数据管理技术、基于XML的WebGIS空间数据表达技术、复杂海底三维建模技术、多源信息的一体化集成显示技术、虚拟现实技术等“数字海底”系统建模中的关键技术进行了探讨,为从事海底资源研究和开发的人员提供各个层次的参考或帮助.     

基于网络药理学探究补阳还五汤治疗颈椎病的作用机制

目的：基于网络药理学与分子对接技术分析补阳还五汤治疗颈椎病的作用机制。方法：使用TCMSP、化学专业数据库获取补阳还五汤的活性成分,并对潜在靶点进行预测及规范。分别从PharmGKB、DisGeNET、OMIM、GeneCards数据库中得到颈椎病疾病靶点,利用韦恩图获取补阳还五汤与颈椎病的交集靶点。通过CytoScape软件构建中药-活性成分-疾病靶点和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络,获得核心有效成分与关键靶点,利用David数据库对潜在靶点进行富集分析。最后运用AutoDock Vina软件对补阳还五汤核心有效成分与关键靶点进行分子对接验证。结果：共获得补阳还五汤治疗颈椎病的有效活性成分97个,包括槲皮素、山柰酚、黄芩素、木犀草素等;交集靶点64个,关键靶点有白细胞介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子（TNF）、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1（AKT1）、白细胞介素-1B（IL-1B）等;主要涉及肿瘤坏死因子（TNF）、白细胞介素-17（IL-17）、磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（Akt）等信号通路,分子对接结果显示核心有效成分与关键靶点之间结合紧密,为补阳还五汤治疗颈椎病提供相应条件。结论：该研究在总体上预测了补阳还五汤治疗颈椎病的活性成分、靶点和信号通路,作用途径广泛,为下一步的临床应用提供参考及思路。     

人工神经网络在地质学判别分析中的应用

将现代人工神经网络方法应用于地质学的判别分析，通过实例计算表明，无论是对于两组判别分析还是多组判别分析，人工神经网络方法都是切实可行的。     

A Linear Programming Model for Seabed Oil-Gas Pipe Network

This paper analyzes the pipe network system of oil-gas collection and transportation foroffshore oilfield development.A"0-1"integer linear programming model is constructed to optimize theinvestment of seabed pipe network.The mathematical model is solved by the spanning tree method ofgraph theory and network analysis.All spanning trees of a network graph compose all the feasible solu-tions of the mathematical model.The optimal solution of the model is the spanning tree with the minimumcost among all spanning trees.This method can be used to optimize the seabed pipe network system andgive a minimum cost plan for the development of offshore marginal oilfield groups.     

应用遗传神经网格方法分析赤潮监测数据

简要介绍了遗传神经网络方法的原理 ,探讨了应用遗传神经网络方法研究辽东湾海域丹麦细柱藻 (Leptocylindrusdanicus)赤潮与其环境因子之间的关系 ,计算了各环境因子对丹麦细柱藻赤潮的贡献。结果表明 ,温度、盐度、DIN的变化对研究海域丹麦细柱藻种群密度的增长有比较重要的影响 ,DIN是营养限制因子。遗传神经网络是分析赤潮监测数据的有效方法 ,值得进一步探索     

Neural network for wave forecasting among multi-stations

Unlike in the open sea, the use of wind information for forecasting waves may encounter more ambiguous uncertainties in the coastal or harbor area due to the influence of complicated geometric configurations. Thus this paper attempts to forecast the waves based on learning the characteristics of observed waves, rather than the use of the wind information. This is reported in this paper by the application of the artificial neural network (ANN), in which the back-propagation algorithm is employed in the learning process for obtaining the desired results. This model evaluated the interconnection weights among multi-stations based on the previous short-term data, from which a time series of waves at a station can be generated for forecasting or data supplement based on using the neighbor stations data. Field data are used for testing the applicability of the ANN model. The results show that the ANN model performs well for both wave forecasting and data supplement when using a short-term observed wave data.