PAOO联合CGF治疗错颌畸形且伴有前牙区唇侧牙槽骨板厚度不足患者的疗效分析

分析PAOO联合CGF治疗错颌畸形且伴有前牙区唇侧牙槽骨板厚度不足患者的疗效。方法 选取2021年6月~2023年6月就诊我院口腔正畸科的错颌畸形且伴有前牙区唇侧牙槽骨板厚度不足的60例患者,随机分为研究组(30例,采用PAOO联合CGF治疗)和参考组(30例,采用PAOO治疗),对比两组创区愈合状况、对照侧与观察侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度改善情况。结果 研究组创区愈合状况显著优于参考组(P<0.05),两组牙周病患者手术后即刻及随访期间对照侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度相比无明显差异(P>0.05),手术后即刻观察侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度组间对比无明显差异(P>0.05),两组患者观察侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度随访期间均持续改善(P<0.05),且研究组改善情况显著优于参考组(P<0.05),在术后6个月时参考组观察侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度与对照侧比较差异具有统计学差异(P>0.05),而研究组观察侧牙根冠 1/3、中 1/3 及根尖 1/3 的骨厚度与骨密度与对照侧相比差异无统计学意义(P<0.05)。结论 PAOO联合CGF治疗错颌畸形且伴有前牙区唇侧牙槽骨板厚度不足患者具有显著的疗效,且其疗效明显优于单独CGF治疗,更有利于促进患侧骨厚度与骨密度改善。 安全性分析。

基于遗传算法的CGF机动规划研究

为了解决复杂战场环境中CGF机动规划问题,研究了一种基于遗传算法的CGF机动规划方法。首先根据CGF机动的特点,用栅格法对动态战场环境进行了建模。然后设计了机动CGF,重点对CGF的各种行为进行了研究。在确定种群编码方法以及适应度函数的基础上,通过对各种遗传算子的设计,提出了一种应用于CGF机动路径规划的改进型遗传算法,并在此基础上制定了路径规划的算法流程。最后,在制定机动规划问题处理流程的基础上,利用一个基于Netlogo的实验平台对这种方法进行了验证。结果表明,该方法是可行的、高效的,能够解决复杂战场环境中CGF机动规划问题。

CGF地形数据库格式研究

CGF地形数据库对于开发高质量的CGF仿真系统 ,提军事训练效果起着至关重要的作用。该文在对CGF需求进行分析的基础上 ,确定CGF地形数据库中包括地形表面、物理特征、抽象特征和线性拓扑在内的基本格式。通过分析仿真需求 ,选择了适合于CGF地形数据库的GCS坐标系统。

基于半自治Agent的CGF建模及应用研究

计算机兵力生成(CGF)是现代作战模拟仿真中的一项主要内容,将智能半自治Agent引入聚合级CGF建模与仿真中,建立一个基于半自治Agent的协同武器作战平台的联邦成员,利用半自治Agent具有的二分性——自治性和受制性,更准确的表现战场作战实体。建模过程符合HLA联邦开发执行标准过程(FEDEP)规范,此项工作在实现聚合级CGF和平台级CGF交互和互操作做出一些探索性试验。我们将这项研究应用于主战坦克作战效能仿真评估的实例中。

基于多agent的聚合级CGF系统的体系结构研究

文章在简要分析CGF系统一般原理的基础上,构建了一种基于多agent的聚合级CGF系统的体系结构,对agent的结构、各agent的功能、agent间的通讯、agent的工作过程等问题进行了较为详细的阐述。

CGF在预防下颌阻生第三磨牙拔除术后并发症中的应用

目的观察应用浓缩生长因子(concentrate growth factors,CGF)预防下颌阻生第三磨牙拔除术后并发症的临床效果。方法将200例需拔除下颌阻生第三磨牙的患者随机分成两组,在拔牙术后,CGF组向牙槽窝中置入CGF,对照组为空白对照,观察两组拔牙术后不同时间出血及干槽症等并发症的发生情况。结果 CGF组术后拔牙创出血情况少于对照组(P<0.05),CGF组术后发生干槽症0例(0.00%),对照组术后发生干槽症2例(2.08%),两组差异有统计学意义(P<0.05)。结论 CGF可有效预防下颌阻生第三磨牙拔除术后并发症。

CGF建模的相关标准研究

文章通过对CGF建模过程中涉及的标准化问题：框架、体系、指挥决策标准以及地形建模标准进行阐述，在此基础上，分别提出了对应的技术实现途径，对于CGF建模的互操作和可重用性将起到促进作用。

基于智能体技术的CGF行为模拟研究

为了有效模拟CGF物理行为和智能行为的不同特性,提出了一个复合CGF智能体模型,将CGF的行为模拟分为认知、内部环境、规划决策和行动四个模块,该模型综合了反应式行为模式和基于规划模式两方面优点。利用行为模式采用层次化方法建立CGF物理行为模型,使CGF智能体能对动态战场环境做出灵活的反应。结合CGF不同类型任务规划决策方法的分析介绍了基于规划模式的CGF智能行为模拟方法,使CGF智能体能按照战术原则进行作战任务规划。采用基于军事命令控制结构对CGF进行组织和控制,为CGF间的指挥协同提供了与实际作战环境相似的框架。

攻防对抗DIS系统中CGF的构造与建模

ＤＩＳ作为一项现代仿真技术，在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用，而ＣＧＦ是构造ＤＩＳ系统的关键技术之一。本文首先分析了构造ＣＧＦ系统的意义及特点，然后介绍攻防对抗ＤＩＳ系统中的ＣＧＦ组成结构。最后叙述了ＣＧＦ系统中重点对象的雷达、导弹及智能数字飞机的建模方法及特点，并给出了仿真结论。

面向Agent的CGF智能行为建模技术研究

在分析了军事作战等复杂系统仿真中行为建模的作用和特点的基础上,提出了一种基于智能体(Agent)的建模与仿真方法.综合论述了在计算机生成兵力(CGF)中基于Agent的智能行为建模技术,并阐述了基于多Agent技术的作战仿真系统的研究方向.

面向CGF对象的仿真建模方法

对于复杂大系统的分析和评估,仿真是一个最重要的手段。但复杂大系统中的元素多、相关性多、建模描述较难。面向复杂分布仿真的技术体系中,HLA是一个重要的标准,针对HLA的建模对于面向HLA的分布式仿真是仿真的关键点。该文提出了一个面向HLA分布式仿真的CGF对象(计算机产生兵力)建模方法。

野战防空CGF智能决策支持系统的设计

提出了用专家系统实现野战防空智能决策的方法,并采用面向对象的软件设计思想。以实现野战防空智能决策支持系统为CGFCGF例,详细阐述了整个系统的设计过程和相关技术,并重点介绍了专家系统的实现过程。

坦克分队CGF实体智能机动行为仿真

以坦克分队CGF实体为研究对象,详细探讨了在“以人为主,人机结合”的建模指导思想下,运用BP神经网络和A*启发式搜索算法实现CGF实体智能机动行为的建模。改进了传统的侧重于仿真过程控制而忽视发挥受训人员的主观能动性的弊端,提出了以实际军事需求为牵引,以智能仿真为依托,兼顾高层决策可控和底层机动自主的设计思路。最后结合实际应用对模型进行了可行性验证。

CGF凝块用于早期种植的临床及组织学观察1例

目的:浓缩生长因子(condensed growth factor,CGF),有促进骨和软组织早期愈合的作用,拔牙窝软组织愈合的早期种植被认为相对于即刻种植有更好的可预见性,本病例旨在探讨单独使用CGF凝块促进拔牙窝早期成骨并进行前牙区拔牙后早期种植的可行性。方法:患者年轻女性,上中切牙残根齐龈,高笑线、唇侧骨板菲薄、薄龈生物型,为美学高风险患者,采用CGF凝块和CGF膜进行牙槽嵴保存,8周后种植并同期GBR,术区环钻取骨进行组织学观察。种植5个月后临时冠修复,临时冠佩戴6个月全瓷基台全瓷冠永久修复,6个月后进行PES、WES美学评分及CBCT检查。结果:拔牙后八周的组织切片观察到骨代谢活跃,有成熟骨小梁形成,PES、WES美学评分均为9。CBCT显示植体唇侧骨板厚度大于2mm。结论:该病例显示CGF凝块单独使用有促进早期成骨的作用,在唇侧骨板未完全吸收时开始种植可能提高GBR植骨效果,并获得较满意的前牙区种植美学。该方法仍需大样本临床试验进行验证。

野战防空CGF系统的构造与建模

首先阐述了构造计算机生成兵力CGF的意义和特点,然后介绍野战防空CGF的组成结构,最后叙述了野战防空CGF系统中的重要对象:雷达、地对空导弹和高炮等的建模方法及特点,并给出仿真评论。

基于多Agent的聚合级装备保障CGF系统设计

聚合级装备保障CGF系统提高了基于分布式战场环境的装备保障仿真训练的复杂度和逼真度,是装备保障仿真训练系统的重要组成部分。在简要分析聚合级CGF系统基本概念和结构的基础上,提出了基于多Agent的聚合级装备保障CGF系统的体系结构,在理论上初步探讨了系统的运行机制和通信机制。

人工神经元网络在CGF智能行为模型中的应用研究

CGF系统是未来作战仿真所必备的技术支持 ,国内的CGF系统尚不成形 ,急需对其进行深入研究以满足作战仿真不断发展的需要。文中以实现一个排的CGF坦克实体的自动驾驶功能为例 ,探讨了用人工神经元网络建立CGF实体智能行为模型的方法 ,并对其可行性进行了验证 ,取得了较好的效果。

CGF的目标探测控制

ＣＧＦ系统必须频繁地检测它所控制的实体之间以及这些实体与ＤＩＳ环境中的其他实体之间的通视性和可探测性，这种检测是ＣＧＦ中较为耗时的过程。本文讨论采用探测启发式来控制ＣＧＦ系统的目标探测，合理减少ＣＧＦ的目标探测次数，从而节省目标探测所占用的计算时间。这种方法节省探测计算时间最多可达到５０％，而对ＣＧＦ实体自治行为的逼真性的影响很小。

坦克CGF发现目标过程的建模与仿真

坦克计算机生成兵力是陆军作战仿真系统的重要组成部分,其模型由机动模型、发现目标模型、火力模型等组成。针对坦克发现目标的过程,分析了影响坦克发现目标的相关因素,描述了坦克扫描、发现、识别目标的主要过程,建立了坦克发现目标的军事概念模型和各环节的数学模型,建立的模型在坦克单车对抗仿真系统中分别进行了不同植被、不同能见度、不同倍率条件下的发现目标仿真试验,并分别与"人在环"坦克模拟器、资料数据以及实地观测数据进行了比对,验证了模型的有效性。

动态环境下CGF实时路径重新规划算法

路径规划是CGF行为模拟最主要和最常用的规划,CGF沿着基于初始信息规划的路径机动时经常会发现路径耗费发生了变化,剩余的路径需要重新规划。D*(动态A*)算法是一个适合于动态环境的实时路径重新规划算法,它通过增量式传播路径耗费的变化提高路径重新规划的效率。介绍了D*算法的一种扩展方法,通过利用问题领域的启发信息引导算法的状态扩展聚焦于当前的状态,减少了状态扩展的数量,进一步提高了CGF在动态环境下的路经重新规划效率。