BP神经网络算法在求解数学建模最优化问题中的应用

为了解决目标函数较为复杂、无法用初等函数表示的最优化问题,文章采用了结合BP神经网络与遗传算法的方法进行求解。求解过程分为两个模块:第一,利用BP神经网络算法确定目标函数的解析式;第二,利用遗传算法寻找目标函数的最优解。为验证该方法的可行性,文章对单变量和多变量两种情况进行了验证。

野外碑刻传拓技艺及拓片修复保护——以黄埔军校旧址纪念馆碑刻为例

为探讨野外碑刻的传拓技艺及拓片的修复保护问题,文章选取黄埔军校旧址纪念馆碑刻传拓为研究对象。碑刻文物材质所处环境的复杂性易导致碑刻的损坏,可采取多种防治对策,以期减少对碑刻文物的损坏。室外条件下碑刻传拓一般包括传拓材料准备、碑刻清理、上纸、上墨、起纸等环节,上纸与上墨的操作步骤尤须注意。拓片的修复有建档、修补、压平、干燥等多个环节,须注意采用妥善修复的方法,并留心存藏保护的关键问题。

甲泼尼龙对肺炎支原体诱导A549细胞分泌IL-8和TNF-α的影响

目的观察甲泼尼龙(MPL)对肺炎支原体(MP)诱导A549细胞产生细胞因子白细胞介素-8(IL-8)和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)的影响,为临床在MP肺炎中合理应用糖皮质激素(GCs)提供理论依据。方法体外培养A549细胞和MP,用不同感染复数的MP诱导A549细胞,将0.015%的MPL加入到MP诱导的A549细胞中共同孵育,采用双抗体夹心ELISA法检测MPL作用于A549细胞后细胞分泌的IL-8和TNF-α的含量。结果MP能显著诱导A549细胞分泌IL-8和TNF-α,0.015%MPL能明显抑制A549细胞分泌IL-8和TNF-α(P<0.01),随着MP感染复数的增加,MPL的抑制作用降低。结论GCs可抑制MP诱导的A549细胞IL-8和TNF-α的分泌,提示在重症MP肺炎早期,适当应用合理剂量的GCs可减轻炎症反应的强度。

青刺果黄酮对糖尿病小鼠肝组织病理变化的影响

目的观察青刺果黄酮(FPR)对糖尿病小鼠肝组织病理变化的影响。方法用四氧嘧啶腹腔注射建立糖尿病小鼠模型,给予青刺果黄酮(300mg.kg-1)灌胃治疗,连续4周。分别于2周和4周末各组随机抽取4只处死,取肝脏称重,然后用4%的多聚甲醛固定。肝组织石蜡切片,HE染色,显微镜观察。结果糖尿病(DM)小鼠肝脏指数显著增加,肝细胞失去正常的索状结构,肝窦变窄,肝细胞索之间纤维细胞增生。肝细胞肿胀,发生颗粒变性,中央静脉周围的肝细胞发生脂肪变性,严重者,肝细胞出现多灶性坏死灶,坏死灶内细胞核浓缩、碎裂、溶解,淋巴细胞和中性粒细胞浸润。中央静脉和小静脉淤血。FPR治疗组,肝脏指数显著降低,肝细胞的索状结构清楚,肝窦较正常,肝细胞呈轻微的颗粒变性。结论FPR能抑制糖尿病小鼠肝脏肿大,减轻肝脏组织病理变化,有效延缓糖尿病引起的肝脏损伤。

基于DTM-LPA的突发事件话题演化方法研究——以H7N9微博为例

传统的动态话题模型在高维、稀疏的微博数据上进行话题演化分析时,存在话题数无法确定与结果可解释性差的问题,为此文章提出了一种结合动态话题模型与社区发现技术的话题演化方法,即DTM-LPA方法,即首先利用动态话题模型选取不同时间窗口中具有较高价值的演化词;然后根据各个时间窗口上的微博构造演化词共现网络;再借用标签传播算法找到演化词之间的社区,并根据演化词社区来追踪各个时间窗口上的话题。最后,文章以新浪微博上H7N9禽流感事件为例进行了实证研究,实验结果表明文章所提出的方法能真实地实现微博话题演化分析。

细菌耐药性机制研究进展与控制对策

随着抗菌药物的广泛应用,细菌耐药性越来越高,迫使人们不断探索新的耐药机制。染色体、质粒、转座子介导的耐药及细菌整合子系统,抗菌药破坏酶的产生、靶位的改变和主动外排系统的出现及生物膜的形成等耐药机制正被人们所认识。了解细菌耐药机制的研究状况,有望对细菌耐药性的控制对策和临床抗感染治疗提供新途径。

矩阵变换器双电压合成策略的非线性补偿法

为减少矩阵变换器因换流的延时、开关管的导通压降对输入、输出性能的影响,基于双电压合成调制策略,对四步换流的死区效应、管压降形成的机理进行了定量分析,得出了一种非线性补偿方法。该方法根据双电压合成策略由输入电压瞬时值合成输出电压的特点,将管压降产生的电压误差考虑到理想参考输出电压中得到新的参考输出电压,补偿因换流的延时引起输出电压误差所需的调制时间,并在dSPACE硬件实时仿真平台进行了实验验证。结果表明,该非线性补偿方法不仅不需增加硬件及复杂的软件,简单易行,且减少了输出电流的谐波,改善了矩阵变换器的输出性能。

基于社交媒体的高影响力跨学科用户发现研究

社交媒体环境中非正式学术交流与正式学术交流相互补充,已共同构成了有机的科学交流整体,探讨社交媒体中跨学科高影响力用户不仅可以作为正式交流中结构规律认识的补充与完善,还有助于社交媒体上普通用户或新用户快速与高影响力用户交流寻得帮助。但现有跨学科用户研究大多依据科技文献来进行,并不能有效地发现社交网络上跨学科用户。为此,我们结合科技文献的领域分类语料,在科学网博客平台上进行跨学科高影响力用户发现。首先我们基于领域科技文献语料,完成科学网博文的学科领域划分,然后根据博文的学科分类计算用户学科属性及跨学科专业度,最后根据用户跨学科高影响力模型得到跨学高影响力科用户。这为社交媒体上跨学科用户发现提供了一定的借鉴。

基于突发事件特征网络的用户社区发现与社区主题演化研究——以新浪微博H7N9事件为例

[目的/意义]及时且准确地从微博数中发现突发事件信息并跟踪突发事件事态发展。[方法/过程]当前多数学者采用话题检测与跟踪技术来实现,这极易忽视微博用户网络中的社区结构特性。以新浪H7N9突发事件中用户关系网络为研究对象,首先分析微博用户关系网络的社区结构特性,然后根据寻找到的社区结构有针对性地追踪典型群体所讨论的话题及其话题演化发展。[结果/结论]结果表明,这种方法对未来跟踪话题时减少检测突发事件的时空开销与提高突发事件监管的准确度有一定的意义。

基于聚类算法的汽车行驶工况构建方法研究

构建符合地区经济和交通发展状况的汽车行驶工况具有重要意义。文章采用主成分分析和聚类算法构建适应地区实际情况的汽车行驶工况。首先,根据问题实际对原始数据进行清洗,降低采集误差对结果的影响,再进行运动学片段划分;其次,采用主成分分析法和K-means聚类算法对运动学片段进行分类;最后,采用最小偏差采样方法分别选取每类的代表性片段以合成最终工况。文章所构建的工况的各特征值与原始数据之间的相对误差均值在5%以内,能够有效反映汽车实际行驶状况。

结合用户关系网和标签共现网的微博用户标签推荐研究

标签是Web2．0网站的主要组成部分。在新浪微博上，用户标签可用于用户检索、用户推荐，可帮助更好地理解用户行为和用户兴趣，但目前大多数微博用户缺少标签，为此本文提出结合用户关系网和标签共现网进行微博用户标签的预测。该方法首先在用户关系网上使用带重启的随机游走模型计算用户相似度，然后根据标签对用户的重要程度获得各个用户的候选标签集。在用户候选标签集得到后，结合标签共现网使用基于标签链的方法抽取候选标签推荐给用户。经在新浪微博真实数据集上的测试，表明本文提出的标签预测方法在准确率上有一定提高。

基于dSPACE的矩阵变换器电流控制策略实现

基于dSPACE实时仿真平台,对以输出电流为控制目标的基本滞环控制、间接电流预测控制及直接电流预测控制(27种状态)策略进行了实验验证,对比空间矢量调制策略,它们都有输入电流谐波含量大的缺点。该文以改善矩阵变换器的输入电流质量为出发点,得到了一种新的电流控制方法。新方法与基本的电流预测控制相比,输入电流的谐波有大的减少,改善了矩阵变换器的输入性能。通过dSPACE硬件实时仿真平台对新控制策略进行了实验研究,实验结果验证了该控制策略的正确性。

肌钙蛋白I、肌红蛋白和肌酸激酶同工酶在急性心肌梗死诊断意义的比较

目的 :了解肌钙蛋白I(cTnI)、肌红蛋白 (Mb)和肌酸激酶同工酶 (CK MB)在急性心肌梗死 (AMI)中的变化规律 ,比较它们在AMI诊断中的应用意义。方法 :系列测定AMI患者血中的cTnI、Mb、CK MB ,对其结果进行比较分析。结果 :19例AMI患者Mb最早在血中出现。Mb峰值亦首先出现 ,达峰的时间为 ( 11.1± 5 .0 )h ,持续时间为 ( 17.6± 4.8)h ;CK MB达峰值的时间为 ( 19.9± 9.8)h ,持续时间为 ( 5 0 .4± 15 .4)h ;cTnI峰值时间为 ( 2 3.8± 10 .6 )h ,持续时间最长 ,为 ( 16 6 .4± 6 2 .1)h。结论 :AMI发病早期同时检测cTnI和Mb ,有助于早期确诊AMI。对延迟入院CK MB已经降至正常的患者检测cTnI,仍有助于AMI的诊断。

减少矩阵变换器输出电压谐波的控制策略

在传统的双电压合成原理的基础上,提出了一种减少输出电压谐波的矩阵变换器控制策略.新调制策略在一个采样周期内,通过在高输出电压时,使最大输出线电压由三输入线电压脉冲波形成,其他两相输出电压由非最大的两输入线电压脉冲波和零电压形成,同样条件下窄脉冲数量较传统的双电压合成调制策略减少;在低电压输出时,三输出线电压均由非最大的两输入线电压脉冲和零电压形成,较传统的双电压合成调制策略窄脉冲数量有大量的减少,输出电压谐波得到较大的抑制;在输入电压的最高及最低相电压间无换流,降低了开关损失;低电压输出时的零矢量为输入相电压的中间值相,负载中性点的共模电压得到了抑制.在Matlab软件仿真研究的基础上,通过dSPACE硬件实时仿真平台对该控制策略进行了实验,仿真及实验结果验证了该控制策略的正确性.

基于贡献度的多标签传播重叠社区发现研究

在真实世界网络中，一个人可以属于多个兴趣小组，一个蛋白质可以属于多个蛋白复合体，因此发现网络中的重叠社团结构更能准确地反映网络中真实信息。与现有一些发现重叠社区结构的算法相比，多标签传播算法具有时间复杂度低的优点，但当节点含有多个邻居社区且属于这些邻居社区的隶属度相等且都要小于设定的阈值参数时，多标签传播算法随机地从邻居节点标签中选择社区，这严重影响了算法稳定性。为此，本文提出了一种基于贡献度改进的多标签传播算法。在真实基准网和计算机生成网的测试结果表明该标签传播算法具有较好的社区发现性能，我们将该算法应用在科学网博客中“图书馆、情报与文献学”领域用户的好友关系网上，能有效地发现该领域中存在的重叠社区结构。

脂肪肝与谷丙转氨酶、血糖及血脂的相关性分析

目的探讨脂肪肝与谷丙转氨酶(ALT)、血糖(FBG)、甘油三酯(TG)和总胆固醇(TC)的相关性,为预防脂肪肝提供依据。方法2006年10月对某高校816名高级知识分子、高级干部进行健康体检,B超检查诊断脂肪肝218例,同时空腹抽血进行谷丙转氨酶、血糖、甘油三酯、总胆固醇的测定,并对结果进行分析。结果脂肪肝患者血清谷丙转氨酶、血糖、甘油三酯和总胆固醇的异常率均高于非脂肪肝组,且随着脂肪肝程度的加重,血清谷丙转氨酶、血糖和甘油三酯的异常率越高。结论脂肪肝与患者血清谷丙转氨酶、血糖、甘油三酯和总胆固醇的异常有关。

胱抑素C与冠心病的相关性研究

目的:探讨血清胱抑素C(CysC)水平与冠心病的相关性。方法:回顾性分析328例因胸痛疑诊冠心病进行冠状动脉造影(CAG)的患者临床资料,根据结果分为稳定型冠心病组、不稳定型心绞痛组、急性心肌梗死组及正常对照组,测定所有入选者的空腹血清胱抑素C,分析血清胱抑素C与冠心病病情程度之间的关系。结果:冠心病组血清胱抑素C水平较正常对照组升高,差异有统计学意义(P<0.01);不稳定心绞痛组血清胱抑素C水平高于稳定型心绞痛及对照组,差异有统计学意义(P<0.01),急性心肌梗死组血清胱抑素C水平较不稳定型心绞痛、稳定型心绞痛和对照组升高更为明显,差异有统计学意义(P<0.01)。结论:血清胱抑素C水平与冠心病的病情程度有密切关系,随着血清胱抑素C水平的升高,冠心病患者病情逐渐加重。

一种提高矩阵变换器电压增益的空间矢量调制法

与传统的电压源型逆变器相比,矩阵变换器主要的缺点之一是在输入及输出电流为正弦时,输出输入电压传输比限制在0.866。为克服此缺点,在传统的矩阵变换器空间矢量调制方法的基础上,提出了一种提高电压增益的调制策略,进行了详细说明,概念清楚、控制简单,不需要复杂的数学计算。此调制策略没有使用零矢量,较传统方法换流数量减少,输出输入电压传输比提高到0.95以上,但输出电压及输入电流波形出现了一定程度的畸变。通过仿真证实了理论分析,也显示了此调制策略的优缺点。