BP神经网络预测废水处理过程的研究

通过在实验室条件下进行造纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练,建立了造纸废水处理过程的网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,BP神经网络具有很强的学习能力。利用BP神经网络模型实现了对造纸废水处理过程的预测,平均相对误差为19%,表明网络泛化能力不是很好。经过动态训练的BP神经网络模型能够比较准确的预测造纸废水处理过程,平均相对误差为1.9%,大大优于未经动态训练的网络模型。

废纸造纸废水特点及其处理技术

本文介绍了废纸造纸废水的一般特点及目前废纸造纸废水的常用处理方法。在一级物化处理方面,将气浮法和一体化处理方法进行了对比,二级生化处理方面,介绍了目前运用最多的接触氧化法的处理特点及工艺。

造纸废水COD连续监测可行性探讨

用COD仪对造纸废水CODCr进行连续在线监测,并研究了进水流量、进水水质及加药量对出水CODCr的影响。实验结果表明,连续测定的CODCr值与化学法测定值可以很好地吻合。

早期乳腺癌保乳手术与改良根治术远期临床探讨

目的:分析早期乳腺癌保乳手术与改良根治术远期临床效果。方法:选择2015年12月至2017年12月本院收治的40例早期乳腺癌患者为研究对象,并将其分为两组,每组20例。分别实施保乳术以及改良根治术治疗,分析效果。结果:与根治组相比,保乳组的外观达到美容效果人数明显较多,皮下积液以及皮瓣坏死人数明显较少,P<0.05。对两组乳房外形评价证实,和根治组相比,保乳组的优良率更高,P<0.05。两组转移率以及局部复发率情况无明显差异,P>0.05。结论:对于早期乳腺癌病患,使用保乳术开展治疗,能够在最大程度上提升患者的生存质量,同时取得良好的近远期效果。

工业制造业中大数据的应用

针对大数据技术的含义、特征及处理流程进行简单分析,明确当前工业制造业中大数据的应用现状,其问题突出表现在大数据技术重视程度不足,大数据未能融入工业制造等方面,且基于工业制造业发展的需求及趋势,提出大数据的应用方式,以期能够不断提升工作制造业的整体工作能力。