来源:《微生物学杂志》2010年第05期 作者:黄国荣;张林;王庆华;向颖;许斌;熊鸿燕;
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芽胞气溶胶表面滞留抗力预测模型研究

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针对生物威胁的现场处置工作,建立气溶胶芽胞表面滞留抗力的智能预测模型,以准确预测环境表面芽胞污染状况,为大规模的现场洗消任务提供重要依据,有利于实现及时反应、恰当反应和准确防护的目标。以枯草杆菌芽胞为试验菌,在气溶胶实验室进行芽胞的环境因素暴露及活力测定,以模拟环境中芽胞抗力变化规律数据为依据,采用Matlab6.1软件包中的神经网络工具箱进行抗力预测模型研究。根据研究目的、模拟环境条件和数据训练的平滑曲线等特征,设定了5个输入神经元,8个隐层节点和1个输出神经元。‘tansig’、‘purelin’为传递函数,trainlm为训练函数,网络迭代100次。模型回顾预测效率达到100%,前瞻预测效率达到91%。以实验室数据为依据,利用Matlab平台中的BP神经网络建立的芽胞气溶胶表面滞留抗力预测模型能利用环境因素信息有效预测芽胞抗力。(本文共计6页)       [继续阅读本文]

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微生物学杂志杂志2010年第05期
微生物学杂志
主办:辽宁省微生物学会;中国微生物学会;辽宁省微生物科学研究院
出版:微生物学杂志杂志编辑部
出版周期:双月
出版地:辽宁省朝阳市

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