化工安全生产与环境保护管理的策略探讨

化工行业作为我国经济的重要支柱产业,在国民经济发展中发挥着举足轻重的作用。然而,由于化工生产过程涉及到大量的有害物质和高风险环境,其安全生产和环境保护问题一直备受关注。化工安全生产与环境保护管理是一项重要的战略任务,对于保障员工的生命安全、减少事故发生、促进行业可持续发展具有重要意义。因此,制定一套科学有效的策略来管理化工安全生产和环境保护,成为了亟待解决的问题。本文旨在探讨化工安全生产与环境保护管理的策略,以期为相关行业提供参考和借鉴。希望通过本文的探讨,能够推动我国化工行业的安全生产和环境保护工作迈上一个新的台阶。

人工神经网络在航迹关联中的应用研究

在分布式多传感器系统中的多节点情况下,航迹关联问题可以转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,很难找到问题的最优解,而且其计算量随着问题规模的增加易出现指数爆炸现象。该文提出了一种三维神经网络模型,用以解决三节点情况下航迹关联的三维分配问题,并进行了实验仿真。仿真结果表明,三维人工神经劂络模型能够有效地求解此三维分配问题,并且具有较高的航迹关联正确率。另外三维神经网络模型同样可以推广到多维,用以解决航迹关联的多维分配问题。

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。

化工企业安全环保管理意识提升的路径探讨

随着化工行业的快速发展,化工企业的安全环保管理意识提升成为了迫切的需求。化工企业所涉及的生产过程极其复杂,一旦发生安全事故往往造成严重后果。而环境保护也是现代社会的关键课题,化工企业的污染排放和废物处理直接关系到社会的可持续发展。化工企业安全环保管理意识的提升是一个系统工程,需要持续不断地努力。因此,加强化工企业安全环保管理意识的提升是非常必要的。

人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点.

化工安全生产在环境保护方面存在的问题及对策探讨

化工产业迅猛发展,环境保护问题日益突出。化工安全生产和环境保护有着紧密的联系,对防治环境污染和保证人民生命财产安全有着十分重要的意义。现阶段,我国化学企业工作种类繁多,并且技术相对复杂、重复率比较高,所产生的废水、废气也含有有毒物质,如果无法及时处理,则会对自然环境或是人类健康造成危险。所以,相关工作人员需要对化学工作特点进行分析,做好环境保护工作。

平均场网络在航迹关联中的应用

在多节点分布式多传感器融合系统中,航迹关联问题可以化为多维分配问题。多维分配问题是一个典型的组合优化问题,很难得到问题的最优解,而且其计算量会随着问题维数和目标数的增加容易呈现指数爆炸现象。在二维平均场人工神经网络的基础上提出了一种三维平均场网络模型用于解决此三维分配问题。仿真结果表明,该人工神经网络模型,能够有效解决多维分配问题,具有较高的关联正确率,当目标数不是很多时,可满足工程上的要求。另外,提出的三维网络模型可以推广到多维情况用于解决多维分配问题。

基于小波变换和神经网络的航空发动机故障诊断

在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上，根据小波神经网络故障诊断的基本思想，提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明，使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度，能迅速地进行故障的诊断。

关于投资的经济方程稳定性分析

分析了一类经济投资方程的定态解特性，并计算了此类投资方程的定态解稳定性性质．通过计算发现，投资构形的稳定性与人们的投资心理和战略决策幅度有很大的关系．随着参数的变化，投资方程的定态解可能出现稳定焦点、稳定节点、不稳定焦点、不稳定结点以及鞍点等几种情况．

从线性到非线性——科学发展的历程

讨论了线性系统的特点和非线性现象中混沌的本质特征 ,通过讨论非线性与系统科学的关系 ,指出非线性是系统科学的基础。

用Hopfield网络计算约束条件下系统熵的最小值

有约束条件时系统熵的最小值问题是 NP完全问题 ,该文利用 Hopfield人工神经网络解决组合优化问题的能力计算了此问题 。

基于最大熵原理的有极分子电介质极化研究

本文从最大熵原理出发,研究了有极分子电介质的极化规律.结果表明,有极分子电介质的电极化强度与电场强度并非遵从严格的线性关系,只是当电场不很强时,电极化强度与电场强度近似成正比,而当电场强度非常大时,电极化强度将趋于定值.利用该原理同样可以研究无极分子电介质的极化问题.

基于神经网络的多传感器模糊航迹关联算法

文章以模糊数学中的隶属度概念为基础,针对分布式多传感器系统中的多节点情况,提出了一种航迹关联的多维分配方法。多维分配问题是是一个完全非确定性多项式问题,很难找到问题的最优解,而且其计算量容易出现指数爆炸现象。文章提出了一种新的三维神经网络模型用以解决三维分配问题。仿真实验结果表明,文章提出的人工神经网络模型不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间短,其计算时间不会出现指数爆炸现象。所提出的三维神经网络模型同样可以推广到多维情况,以解决航迹关联的多维分配问题。

大鼠全脑缺血模型海马细胞凋亡与RTP801mRNA的表达

目的:观察大鼠全脑缺血模型海马细胞凋亡情况与RTP801mRNA的表达,探讨RTP801对全脑缺血的作用及其机制。方法:36只大鼠随机分为实验组(30只)和对照组(6只),实验组采Pulsineli用4血管阻断法制做大鼠全脑缺血模型,并按照缺血后6h、12h、24h、48h、72h随机分为5个小组,每组6只大鼠。在各个时间点处死大鼠,应用TUNEL染色观察大脑海马神经元凋亡情况,采用RT-PCR技术检测大鼠海马部RTP801mRNA表达水平。结果:全脑缺血组后各个时间点神经元凋亡差异有统计学意义(P<0.05),其中缺血48h神经元凋亡最明显。RT-PCR结果显示,RTP801mRNA表达水平在缺血后6h开始明显增加,12h达高峰;除72h组外,RTP801mRNA表达水平与对照组相比差异有统计学意义(P<0.05)。结论:细胞凋亡在全脑缺血大鼠模型缺血损伤过程中起重要作用,全脑缺血时大鼠海马RTP801表达明显增高可能加重凋亡所致的神经损伤,其具体机制尚不完全清楚。

分布式问题求解中联盟结构的形成

分布式问题求解中各个智能体是非理性的(即无私的),不计较个体的付出,所以联盟联盟结构的形成不涉及报酬的分配问题。针对这一特点并联系实际,建立了切实可行的报酬计算函数。由此建立了子任务序列有优先关系的联盟结构的数学模型,并运用多智能体遗传算法对模型进行了验证。在仿真计算过程中分别采用串行/并行求解策略和同步/异步交叉/变异算子形成联盟结构,并根据结果比较了不同策略的效率。

基于最大熵原理的顺磁性固体磁化研究

从最大熵原理出发,在经典和量子2种情况下,研究了顺磁物质的磁化规律,得到了顺磁物质磁化强度的表达式,在高温弱磁情况下,磁化强度与外磁场成正比,与温度成反比,得到的结论与统计物理中的系综理论或最该然分布结论一致。该原理不仅适用于平衡态问题,而且也适用于非平衡定态问题。

基于多智能体的捕食者—被捕食者系统研究

以Swarm软件系统为编程平台，利用多智能体仿真思想，模拟研究了捕食者与被捕食者系统。在不改变智能体行为准则的前提下，通过改变智能体的数量和遗传特性，模拟了智能体之间在相互合作、竞争关系下系统的演化过程，体现了竞争与合作在多智能体系统中的作用。仿真结果与数学模型结论相符。

均匀带电球面和载流柱面上场强的计算

对于均匀带电球面上一点的电场强度和无限长均匀载流柱面上一点的磁感强度问题,无法采用教材中常用的静电场高斯定理和磁场安培环路定理求解,该文分别用电场和磁场叠加原理进行了求解,得到了该问题的具体表达式。