对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

有时头发中的人工色素需要清除掉。原因包括: 一、重复染发使发色太深、枯燥无光或发干颜色的不均匀 二、顾客希望回到他/她的较浅的自然发色中 三、使用了流行色后,顾客又希望颜色更自然些 四、使用的配方不正确,导致效果并非所愿 在值得庆幸的是,现在已研制出一些能将头发中的人工色素清除出去的产品

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题

预算定额反映完成符合设计标准和施工及验收规范要求的 合格质量分项工程所消耗的人工、材料和机械台班的数量 限度。这种限度决定着单项工程和单位工程的成本和造价。 预算定额是计价性定额这是它最重要的一个性质 长期以来形成的造价计算方法是编制施工图预算。预算 定额为计算人工、材料、机械耗用量提供统一可靠的参数, 是建设单位和施工单位之间建立经济关系的重要基础

《园艺植物育种原理与技术》是研究园艺植物品种选育原理与方法的科学,亦是园艺植 物人工进化的科学,他是以现代生物科学及其他自然科学的成就为基础的一门综合性、理论 性较强的应用科学,其主要任务就是根据社会和生产对园艺植物品种的要求,研究园艺植物 遗传变异的规律,并采用系统选择、有性杂交、人工诱变、细胞工程及基因工程等方法,不 断地创造新种质,培育新品种,以满足市场对园艺植物(果、菜、花)品种的需要

基于数值模拟和人工神经网络模型以及对智能控制工艺过程的适当简化,为拉伸样模型的注射过程建立了一套智能化控制仿真系统.研究表明,该系统能够根据样品对性能的要求(如密度分布),自动进行注射工艺参数的优化.采用优化后的注射工艺参数重新进行注射过程模拟计算后,发现注射坯密度分布的均匀性较调整前有显著提高,基本符合预期的密度要求,证明智能化控制仿真系统可行

介绍了模式识别与人工神经网络算法应用于16Mn微合金化钢的生产工艺优化,并给出了各目标的最佳工艺参数供生产时参考

有时头发中的人工色素需要清除掉。原因包括:重复染发使发色太深、枯燥无光或发干颜色的不均匀 顾客希望回到他/她的较浅的自然发色中 使用了流行色后,顾客又希望颜色更自然些 使用的配方不正确,导致效果并非所愿 在值得庆幸的是,现在已研制出一些能将头发中的人工色素清除出去的产品。但在使用时需万分小心,因为清除不想要的颜色是很困难的,而且会损伤头发,导致头发断裂和极 端多孔性

采用BP神经网络原理对1350mm铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制力模型.结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比较偏差<3%.该模型较真实地反映了轧制过程的特征

§14.1 碳的晶体结构 §14.2 低温热解碳的制备 §14.3 低温热解碳的性能 §14.4 人工心瓣膜