本案例主要以汽油辛烷值预测，利用RBF神经网络进行对数据进行回归拟合。

深度学习预测RBP的研究文章， 详细描述了利用tensorflow搭建深度学习网络预测RNA结合蛋白质

对大亚湾核电站900MW机组的安全壳喷淋系统进行可靠性分析。 文件1：建立了直接喷淋阶段和再循环喷淋阶段的系统任务剖面图及可靠性框图，并进行定性分析，得出系统的可靠性分析结果。 文件2：以故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析方法(FTA)为基础，建立了直接喷淋阶段和再循环喷淋阶段系统失效的故障树，并尝试应用专业分析软件对所建立的故障树进行定量分析与计算，获得系统故障树分析结果，找出可能导致系统失效的故障模式，并提出了改进建议。但是，分析软件属于付费软件，相关内容不适合贴出，敬请谅解。