基于平均能量差的运动想象EEG通道选择和特征提取

共空间模式(CSP)广泛应用于脑电信号(EEG)的特征提取,合适的通道选择可以有效地提高CSP的分类性能,增加信噪比。根据运动想象信号的平均能量差来进行通道选择和特征提取。首先取两类运动想象信号的通道均值能量作为投票的阈值,根据投票差值统计各通道上有明显能量差值试次的数量,基于此来选择出合适的通道,然后对这些通道取能量特征进行归一化,再结合CSP空域特征利用SVM进行分类。在BCI CompetitionⅢData SetsⅣa和BCI Competition IV Dataset SetsⅠ两个数据集上进行的分类实验中,所提出的方法相比于全通道CSP,平均精度分别提高了5.7%和10.9%,通道数分别减少了74.3%和51.7%,验证了所提出的通道选择和特征提取方法的有效性。

新能源微电网研究综述

微电网是集发、配、用电为一体的自治系统,构建了全新的能源技术公平竞争体系,具有长久的技术、经济、环境和社会效益。本文首先从供电模式角度就交流、直流、交直流混合3种形式微电网进行说明,总结了微电网中的储能技术;然后,着重分析了分层控制中每层控制的具体特征、特殊架构、优化算法与发展规律,指出了各层控制的问题及研究方向,探讨了微电网规划设计方法理论,并研究了微电网安全保护机制;最后,结合当前现状,阐述了微电网与能源互联网的关系,提出了微电网未来发展建议。

基于Kinect深度图像信息的人体运动检测

人体运动检测是计算机视觉人体运动分析的关键环节。根据Kinect深度图像的特点,引入并改进Vi Be算法处理深度图像进行人体运动检测。考虑到深度图像中地面像素值连续性造成的地面附近运动检测困难,提出了一种自适应的图像分层处理和不同邻域模式的建模方式,增加了去除"鬼影"现象的参考模型。像素分类时增加了前景点检验步骤,通过当前像素与参考模型的比较消除"鬼影"。在模型更新方面增加了基于前景点的背景模型更新策略,解决了"黑影"现象问题。采用阈值法对分类结果进行了误检点消噪处理。实验结果表明所提出的改进Vi Be算法能够比较准确地检测出人体运动。

阿司匹林联合阿托伐他汀对脑卒中大鼠脑组织神经生长相关蛋白43与血管内皮生长因子表达的影响及治疗老年急性缺血性脑卒中的疗效

目的探讨阿司匹林联合阿托伐他汀治疗老年急性缺血性脑卒中患者临床疗效以及分子机制。方法收集2010年4月至2014年1月在该院入住确诊的急性缺血性脑梗死患者124例,随机分为对照组58例、观察组66例,对照组给予阿司匹林,观察组给予阿托伐他汀联合阿司匹林,连续给药6个月。动物试验:将左侧大脑中动脉阻断(MCAO)模型大鼠分为模型组、阿司匹林组、阿伐他汀组与阿司匹林联合阿伐他汀组,每组20只。对照组20只,仅接受假手术。结果临床试验:两个组别治疗前,美国国立卫生院卒中量表(NIHSS)评分无显著差异(P>0.05),治疗后两个组别NIHSS评分明显降低(P<0.05),与对照组比较,观察组NIHSS显著降低(P<0.05)。治疗6个月内,对照组缺血性脑血管事件发生6例,病死2例;观察组缺血性脑血管事件发生1例,病死1例,明显低于对照组(P<0.05)。动物试验:与对照组比较,模型组的神经生长相关蛋白(GAP)43、血管内皮生长因子(VEGF)和脑梗死面积显著增高(P<0.05),阿司匹林组、阿伐他汀组和阿司匹林联合阿伐他汀组均可降低MCAO大鼠脑内GAP43、VEGF表达和脑梗死面积(P<0.05);阿伐他汀组与阿司匹林组GAP43、VEGF表达和脑梗死面积无显著差异(P>0.05);与阿司匹林组和阿伐他汀组比较,阿司匹林联合阿伐他汀组可显著降低MCAO大鼠脑内GAP43和VEGF表达与MACO大鼠脑内梗死面积(P<0.01或P<0.05)。结论阿托伐他汀联合阿司匹林治疗老年急性缺血性脑卒中效果良好,可能与降低患者脑内GAP43与VEGF表达、增强脑皮质功能可塑性有关。

复方木防己汤对AA大鼠滑膜细胞类肿瘤样增生及相关基因表达影响的研究

类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)是一种常见的系统性自身免疫性疾病,以多发性关节炎为主要特征,关节滑膜炎性细胞浸润,成纤维细胞与毛细血管内皮细胞过度增生,形成血管翳,最终导致关节软骨破坏和骨侵蚀[1].

基于功率分层的直流微电网协调控制策略

针对以光伏发电为主的直流微电网,描述了其基本结构和组成,设定了系统各单元运行的约束条件,为协调控制策略的实施奠定了基础;依据系统净负荷和蓄电池充放电功率阈值划分了功率层区,提出了基于功率分层的协调控制策略,进一步分析了该协调控制策略下各单元的模式判别流程及变换器控制方法。仿真结果表明,该控制策略可以适应直流微电网不同的运行状态,维持直流母线电压的稳定,延长蓄电池的使用寿命,保证可再生能源的充分利用,提高系统的灵活性和稳定性。

类风湿关节炎大鼠滑膜细胞的类肿瘤样增生与相关基因表达的关系

目的:探讨佐剂性关节炎(AA)大鼠滑膜细胞的类肿瘤样增生和相关基因表达的机制。方法:将Wistar大鼠随机分两组,每组10只,并应用弗氏完全佐剂诱发大鼠AA实验性模型,定期观测踝关节肿胀度至第40天。分别取AA模型组和正常对照组大鼠踝关节进行组织切片,用HE染色后观察病理学变化。取大鼠膝关节滑膜组织体外进行原代细胞培养,用MTT比色法检测大鼠滑膜细胞的增生。同时采用RTPCR法,检测模型组及正常对照组大鼠滑膜组织中相关基因Cmyc和ODCmRNA的转录水平。结果:①体外培养的AA模型组大鼠关节滑膜细胞的增殖显著高于正常组大鼠(P<0.01),并呈类肿瘤样增生。②AA模型组大鼠关节滑膜组织中,Cmyc和ODCmRNA的转录水平明显高于正常对照大鼠(P<0.01)。结论:AA模型组大鼠关节滑膜细胞的类肿瘤样增生,可能与其相关基因Cmyc和ODCmRNA的转录水平增高有关。

痰热清注射液对流感病毒感染小鼠免疫功能的影响

观察痰热清注射液对流感病毒FM1感染小鼠免疫功能的影响,并探讨其作用机制.采用流感病毒FM1感染小鼠模型,设正常对照组、模型组、利巴韦林阳性药物组、痰热清注射液大、中、小剂量组.分别用MTT法、淋巴母细胞法、巨噬细胞NO2-释放法、ELISA法测定T及B淋巴细胞的增殖功能I、L-2及IFN-γ的活性I、L-4及TNF-α浓度.痰热清注射液大、中、小剂量组明显增强流感病毒FM1感染小鼠的T,B淋巴细胞的增殖能力,并明显提高模型组T细胞培养上清中IL-2含量;痰热清注射液明显提高模型组肺匀浆中IFN-γ及IL-4含量,降低肺匀浆中TNF-α含量.痰热清注射液直接刺激T,B淋巴细胞的增殖,并通过细胞因子IL-2,IFN-γ,TNF-α等作用调控Th1与Th2细胞的平衡,增强机体的抗病毒免疫功能.

活化血小板对类风湿关节炎滑膜炎症和增生影响的实验研究

类风湿性关节炎（rheumatoid arthritis,RA）是一种以关节滑膜慢性炎症病变为主的自身免疫性疾病[1]。RA软骨和关节破坏的主要原因是成纤维样滑膜细胞的类肿瘤样增生、新生血管翳侵蚀、过量分泌的炎性细胞因子及基质金属蛋白酶（matrix metallo-proteinases,MMP）[2-4]。临床观察发现不少活动期甚至部分缓解期的RA患者血小板升高,血液黏稠度增加;而伴有血小板升高的RA患者往往治疗效果较差,病情易反复发作,

城市配电网居民住宅和商业负荷特性对比分析

负荷特性分析对电力企业经营规划具有重要的理论指导作用与实践应用价值,对同一地区与居民生活密切相关的商业负荷和居民住宅负荷,从各个角度进行了对比分析。首先,从最大负荷变化及负荷特性指标入手,阐述了两者的年度和月度负荷变化规律,进一步利用基准负荷比较法求取了典型月的日最大降温负荷及最高占比;其次,利用散点分布和最小绝对残差法得到的拟合曲线,从出现时刻角度分析了日最大负荷的特点,并研究了典型日负荷变化;最后,借助斯皮尔曼相关系数法进行了相关性分析,运用最小二乘法构建的回归模型研究了气温敏感性,同时深入挖掘了南北方小区的负荷特性异同。分析结果表明,加强电力需求侧管理,优化配电网负荷特性具有重要意义。

基于主成分分析的神经网络评价模型研究

根据供电企业的特点,建立了适用于评价供电企业营销效果的指标体系,综合运用主成分分析法和BP神经网络方法建立模型,对供电企业的营销效果进行了模拟综合评价。

多类运动想象脑电信号的两级特征提取方法

共同空间模式(Common spatial pattern,CSP)是运动想象脑机接口(Brain-computer interface,BCI)中常用的特征提取方法,但对多类任务的分类正确率却明显低于两类任务.通过引入堆叠降噪自动编码器(Stacked denoising autoencoders,SDA),提出了一种多类运动想象脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的两级特征提取方法.首先利用一对多CSP(One versus rest CSP,OVR-CSP)将脑电信号变换到使信号方差区别最大的低维空间,然后通过SDA网络提取其中可以更好表达类别属性的高层抽象特征,最后使用Softmax分类器进行分类.在对BCI竞赛IV中Data-sets 2a的4类运动想象任务进行的分类实验中,平均Kappa系数达到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和鲁棒性.

基于模糊熵的电力客户满意度评价模型

针对电力客户满意度评价问题,采用三角模糊数对定性指标进行处理,又采用熵评价的方法将信息质量反映到组合权中,最终结合层次分析法确定组合权重,从而改进了传统层次分析法确定权重的方法, 为定性层次评价问题提供了新思路。

运动想象脑电的块选择共空间模式特征提取

共空间模式(CSP)作为一种空间滤波方法已在脑电信号(EEG)的特征提取上得到了广泛应用,而对脑电信号的通道和频带进行合理选择可以有效改善共空间模式特征在运动想象脑机接口(BCI)中的分类性能.针对已有选择方法中未充分考虑通道间差异性的问题,本文提出一种对通道和频带同时进行选择的块选择共空间模式(BS–CSP)特征提取方法.首先针对每个通道进行频带划分从而构建数据块,然后根据时频特征计算对应的Fisher比表征每个块的分类能力,并设置阈值选出一定数量的最优块,最后用CSP和支持向量机(SVM)分别进行特征提取与分类.在对BCI Competition Ⅲ Datesate Ⅳa和BCI Competition Ⅳ Datesate Ⅰ两个二分类运动想象任务的分类实验中,平均分类精度达到了90.25%和83.78%,表明了所提出的特征提取方法的有效性和鲁棒性.

城市综合交通供电系统的协调控制策略

电气化轨道交通车辆和电动汽车将是未来城市电网负荷的重要组成部分,其供电系统安全运行的意义重大。根据牵引供电系统和电动汽车充电的特点,同时考虑可再生能源的有效利用,提出了基于直流微电网的城市综合交通供电系统,描述了系统的基本组成和拓扑结构。为了保证系统各单元的稳定运行,提出了基于DBS和低带宽通信的协调控制策略,将系统运行划分为4种工作模式,并通过电压信号同步预处理环节对各模式间的切换信号进行了优化;同时利用各单元的信息交换能力,提出了基于自适应虚拟阻抗的改进下垂控制,实现了分布式电源间的功率均分。仿真结果表明,该控制策略可以维持直流母线电压的稳定,实现系统的功率平衡,为城市综合交通供电系统的运行提供支撑。

变速恒频直驱型风电系统低压穿越技术

随着变速恒频型风电在电网中所占份额不断增加,电力系统对并网风电系统的故障运行能力,尤其是电网电压瞬间跌落故障下的不间断运行能力提出了严格的要求,而基于全功率变流器的永磁直驱型风电系统已经被证实具有出色的低压运行特性。因此,本文对变速恒频直驱型风电系统低压穿越技术进行研究。首先分析了电网故障对直驱型风电系统的不良影响,然后结合现行的相关标准,提出了直驱型风力发电系统实现低压穿越的控制要求,并在综合现有的各种适合于直驱型风力发电系统的低压穿越技术的基础上,对其进行纵向和横向的对比分析;最后指出了直驱型风电系统低压穿越技术的优化方向,以期展示该技术的最新进展及发展趋势。

加味木防己汤对类风湿关节炎大鼠滑膜的基质金属蛋白酶生成的影响

目的:探讨加味木防己汤对佐剂性关节炎(AA)大鼠滑膜细胞基质金属蛋白酶(MMP)生成的影响及其可能的分子机制。方法:将Wistar大鼠随机分4组,每组10只,并应用弗氏完全佐剂诱发大鼠AA实验性模型,造模18d开始给药,第40天处死大鼠取膝关节滑膜组织体外进行原代细胞培养,通过明胶酶谱分析法检测加味木防己汤对AA大鼠滑膜细胞MMP-2和MMP-9生成的影响。结果:①正常组大鼠滑膜细胞仅产生MMP-2;②在TNF-α(10μg/L)存在下,正常组大鼠可表达MMP-9,AA组大鼠滑膜细胞MMP-2和MMP-9生成量增加;③加味木防己汤治疗组大鼠滑膜细胞,在无干预情况下MMP-2和MMP-9的表达量均显著降低,在TNF-α存在时MMP-9的表达量未见明显增加。结论:加味木防己汤不仅能抑制AA大鼠滑膜细胞生成MMP-2和MMP-9,同时也能抵抗TNF-α对AA大鼠滑膜细胞生成MMP-9的刺激作用。提示加味木防己汤可能具有调控类风湿关节炎发病的作用。

PI3K/Akt/mTOR通路与自噬在类风湿关节炎滑膜细胞增生中的意义

细胞自噬是生物体生长发育中极为关键的自救行为,在应激状态下,通过清除细胞内变性蛋白及坏死物质,重建结构,维持细胞生存,但过度的自噬则会引起细胞的Ⅱ型凋亡。PI3K/Akt/mTOR是广泛存在于多种细胞内的一条重要信号通路,参与体内多种生理病理过程,其活化后对细胞自噬有抑制作用。在类风湿关节炎发病的早期,滑膜成纤维细胞(RASF)可通过多种途径启动自噬,维持RASF细胞内环境的稳定和细胞增生,随着病情的进展,血小板活化颗粒如PDGFRα等释放后可通过激活RASF中的PI3K/Akt/mTOR信号通路抑制自噬,从而避免RASF因过度自噬而诱导的Ⅱ型细胞凋亡,使滑膜细胞持续增生,加重RA的病情。本文旨在对PI3K/Akt/mTOR信号通路与自噬影响RA滑膜细胞持续增生的意义进行综述,以期探讨RA的发病机制、寻找新的治疗靶点。

结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法

针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的微分熵(Differential Entropy, DE)特征,通过DE计算通道间的归一化互信息(Normalized mutual information, NMI),将所得NMI矩阵按列求和后的向量作为表征各通道任务相关性的权值,根据权值选出最优通道集,之后采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long-short term memory neural network, LSTM)相结合的混合DNN网络进行样本特征提取和分类。该方法分别在DEAP数据集的效价(Valence)和唤醒度(Arousal)上取得了87.60%和88.58%的平均分类准确率,表明了所提出方法的可行性和有效性。

氧化铝负载高分散γ-Mo_2N的制备与结构表征

由 NH3的程序升温还原反应 (TPR)制备了不同 Mo担载量的氮化态 Mo/γ-Al2 O3催化剂 ,用 XRD和EXAFS方法研究了样品在氮化前后的体相结构及 Mo原子局域配位结构 .氮化前样品的 Mo K-边径向结构函数与非负载 Mo O3类似 ,样品中 Mo以晶粒度较小 ,分散度较高的 Mo O3形式存在 ;氮化后样品的径向结构函数与非负载的 γ-Mo2 N基本相同 ,样品中 Mo主要以分散度较高的 γ-Mo2 N形式存在 .EXAFS拟合结果表明 ,样品的第一配位壳层 (Mo— N)的配位数较非负载 γ-Mo2 N有明显降低 ,热无序和结构无序均较大 ,并且随担载量降低 。