简介：加州大学圣芭芭拉分校的科学家开发出一项新的无损害低成本方法，用来早期检测和监视骨关节炎（由磨损和撕扯引起的关节炎），该方法用一个测量表面之间粘接和摩擦力的表面力装置（SFA）来研究软骨板样品的摩擦力，他们发现一个不同类型的摩擦更像引起磨损和损坏的原因。
简介：随着环保意识的增强，绿色包装越来越人们及政府机构的重视，对绿色保证的优劣评价，则成为一项关键的工作。本文运用模糊神经网络，对已建立的绿色包装指标体系进行评价，最后得到一个合理的评价结果，实例表明该方法可以作为绿色包装评价的理论研究内容，可以为政府以及其他检测部门提供一种可行的理论依据。
简介：介绍采用BP，RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11，R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象，分别建立三种制冷剂的BP，RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值，通过与REFPROP软件计算结果进行对比，证明BP，RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度，可以用于物性参数的计算，是一种新的物性计算方法。
研究摩擦揭示关节炎的线索
基于模糊神经网络的绿色包装评价及研究
神经网络模型在制冷剂物性参数计算中的应用
