【摘 要】
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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
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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
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