耐力训练对不同AMPKα2基因状态小鼠骨骼肌细胞核蛋白PGC-1α、ERRα表达及PGC-1α/ERRα结合量的影响

目的:探讨耐力训练对不同AMPKα2基因状态小鼠骨骼肌细胞核蛋白PGC-1α、ERRα表达和PGC-1α/ERRα结合量的影响。方法:C57BL/6J野生鼠(WT鼠)、AMPKα2转基因鼠(TG鼠)和AMPKα2基因敲除鼠(KO鼠)各20只,分别分为安静对照组(C组)和耐力训练组(T组)。耐力训练组小鼠进行持续4周、每周一至周六、每天1小时的跑台训练,跑台坡度为0,速度12米/分钟。安静对照组小鼠饲养环境与耐力训练组相同,但不参与训练。完成训练16小时后取鼠小腿三头肌,采用蛋白印迹法测定核内ERRα和PGC-1α蛋白表达量,免疫共沉淀法测定核内PGC-1α/ERRα结合量。结果:1.耐力训练组所有小鼠骨骼肌核蛋白ERRα表达量均高于相应的安静对照组,而不同AMPKα2基因状态组间核蛋白ERRα表达量无明显差异。2.耐力训练组所有小鼠骨骼肌细胞核蛋白PGC-1α表达量均高于相应的安静对照组。TG鼠安静时和运动训练后核蛋白PGC-1α表达与WT鼠相比显著增加。3.与安静组相比,三种基因状态小鼠运动后骨骼肌细胞核内PGC-1α/ERRα蛋白结合量显著提高。与WT鼠相比,TG鼠安静时和运动训练后核内PGC-1α/ERRα结合量显著增加。结论:1.耐力训练显著增加AMPKα2三种基因状态小鼠骨骼肌细胞核内ERRα蛋白表达、PGC-1α蛋白表达和PGC-1α/ERRα结合量。2.与野生鼠相比,AMPKα2转基因鼠安静时和耐力训练后骨骼肌细胞核内PGC-1α蛋白表达和PGC-1α/ERRα结合量显著提高,可能与AMPKα2转基因鼠骨骼肌中AMPKα2蛋白表达量显著增加有关,核蛋白PGC-1α表达量对PGC-1α/ERRα结合量有重要影响。3.与野生鼠相比,安静时和耐力训练后AMPKα2敲除鼠骨骼肌细胞核内ERRα蛋白表达、PGC-1α蛋白表达和PGC-1α/ERRα结合量均无显著差异,提示AMPKα2基因敲除鼠体内可能存在除AMPKα2外的其他信号通路,可代偿AMPKα2缺失的影响。

基于灰色理论负荷预测的应用研究

灰色预测系统GM(1,1)模型用于负荷按指数增长态势变化时,预测精度较高,但当影响负荷的因素较多、模型灰度较大时,精确度就不够理想。在分析灰色负荷预测模型GM(1,1)的基础上,对模型中的α参数和负荷预测差值建立了修正模型,进而修正负荷预测值,使预测精度得以提高。通过算例进行验证,说明了灰色GM(1,1)模型在某些情况下精度不高的原因,通过修正使预测精度得到较大的提高。

应用α源评估静态存储器的软错误

存储器的软错误直接关系到产品的可靠性，为比较3种器件的抗软错误能力，实验测量了3种静态存储器（SRAM）的单粒子翻转错误数，计算了单粒子翻转截面和失效率。从单粒子翻转截面角度讲，A166M器件抗α粒子的能力最好，其次为B166M，最差是B200M。从失效率的角度讲，B166M的平均失效率比B200M的小，且两者都比A166M的小。

验证性因素分析中模型拟合的判断

采用与Hu & Bentler不同的设计进行模拟研究,发现在他们推荐的8个指数中,NNFI、CFII、FI在所有样本量条件下几乎都能得到最低的α与β错误率,而且最佳界值都在0.95左右,属于优良的指数。但Mc与Gamma Hat的表现却不好,因此不建议使用。他们建议的2指标策略被证明能降低α与β错误率,在样本量较小时尤其值得尝试。

基于α-稳定分布和小波变换的实际流量预测算法

为了有效提高无线传感器网络流量预测精度,结合α-稳定分布和小波变换,提出了一种新的预测算法(state prediction algorithm based onα-stable distribution,SP-α)。该算法定义了α-稳定分布特征,并给出服从该分布的判断依据。同时,通过融合α-稳定分布和小波变换的预测结果,减少实际流量的预测误差。以OPNET和MATLAB进行联合仿真,深入研究了影响该算法的关键因素,并对比FARIMA模型性能,结果发现SP-α算法具有较好的适应性。

距离多普勒耦合对雷达滤波精度影响分析

距离多普勒耦合效应是线性调频信号的固有特征。首先分析了距离多普勒耦合的数学模型,给出了考虑耦合效应的α-β-γ滤波的具体形式,最后通过仿真分析,研究了对距离、速度和加速度滤波精度的影响,仿真结论对雷达数据处理有着重要的指导意义。

用α-Al_2O_3研究比热测试与MDSC条件的相关性

通过α-Al2O3的比热测试，研究了调制式差示扫描量热法（MDSC）测量比热（cp）与温度（T）、线性升温速率（β）、温度调制振幅（AT）和调制周期（p）的相关性，并对测试误差进行校正．实验结果表明：Cp随T提高和p延长而增大难；β和AT对Cp影响不大；P=30s时实测值（Cp^ms）与文献值（Cp^rtd）的相对误差（Er^ms）最小，在温度为100-200℃范围小于3％；导出了对Cp^ms进行修正的多项式校正参数，在p为20-50s、温度为100-200℃范围，修正后的比热（Cp^md）与文献值的相对误差（Ep^md）小于1．5％．

新陈代谢GM(1，1，α)模型在数控机床热误差建模中的应用

针对数控机床热误差产生机理及变化规律的复杂性,提出了一种新的灰色系统模型,并将其应用于热误差建模分析中。分析了传统GM(1,1)模型的不足之处,在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上,结合微粒群算法,提出了一种新的新陈代谢GM(1,1,α)模型。为提高建模精度,该模型在建模过程中及时去除旧的信息,加入新信息,并使用微粒群算法求解参数α以获取α的全局最优值。最后,针对某数控机床热误差序列,分别使用GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1,α)模型进行建模和预测,结果表明新陈代谢GM(1,1,α)模型的建模效果最好。

呼吸尘埃中游离晶态α－石英的X射线衍射外标法测定

本实验用Ｘ射线衍射外标法测定了极微量（０．１～５ｍｇ）呼吸尘埃中游离晶态α－ＳｉＯ＿２的含量。其精确度（相对偏差）小于１０％，达到常规微量（５～１０ｍｇ）样品的分析精确度。

抑制α稳定噪声的改进常数模盲均衡算法

为了改善α稳定噪声环境中盲均衡器的性能,文章提出一种改进常数模盲均衡算法(MAEC-CMA)。对均衡器输入信号进行软限幅,并对原自适应误差受限常数模盲均衡算法(AECCMA)的误差信号进行非线性变换,有效地抑制了α稳定噪声的影响。采用2种水声信道,在高斯噪声与α稳定噪声的情况下对算法进行了计算机仿真。结果表明:在高斯噪声环境中,MAECCMA算法与AECCMA算法具有相似的性能,相对于常数模(CMA)算法和归一化最小平均绝对偏差(NLMAD)算法它具有较快的收敛速度;在α稳定噪声环境中,文中提出的MAECCMA算法性能优于其它3种算法。

作业场所空气中微量呼吸性粉尘游离二氧化硅含量的X线衍射测定研究

目的 测定微量 (0 1～ 5mg)呼吸性粉尘中游离二氧化硅的含量。方法 采用X线衍射法。结果 相对误差小于 10 % ,达到常规微量呼吸性粉尘样品的分析精确度。结论 X线衍射法对滤膜采集的粉尘中游离二氧化硅含量的测定是一种精确。

假设检验在图书馆业务外包质量检验中的应用

图书馆业务外包在我国图书馆界还是一个方兴未艾的新事物,其最重要的一环是如何进行抽样检验。本文探讨了在图书馆业务外包过程中如何利用假设检验进行编目数据质量检验和确定每次抽检时样本大小等问题。

AOR迭代法的误差估计

基于a-对角占优矩阵的概念,给出了相容矩阵范数的一个上界;以此为基础,得到了线性方程组求解时的AOR迭代法的误差估计式.证明了AOR迭代法误差估计式中的最好估计是Gausse-Seidel(σ=ω=1)迭代的误差估计式.

渐近拟非扩张映象的三步迭代格式(英文)

应用一个新的方法研究了Banach空间渐近拟非扩张映象具误差的三步迭代格式的收敛性 .研究所得的结果是最近已知结果的一个扩充和改进 .

用DSC测量复铜板玻璃化转变区的比热容

在100℃-200℃的温度范围,用蓝宝石校正DSC测量比热容的系统误差,得到校正系数K（T）=-6×10^-7T2＋6×10^-5T＋0.9922。通过测量α-Al2O3的比热容来验证准确性,结果表明：用校正公式Cp^md=K（T）Cp^ms,对α-Al2O3的比热容测量值Cp^ms进行校正,校正值Cp^md与文献值Cp^std非常吻合,相对误差小于0.67%。在此基础上测定复铜板玻璃化转变区的比热容,其结果与预期值相符。

质量控制界限及其优化

以x- R控制图为例,针对现行质量控制中以x-±3σ作为控制图控制界限的方法,通过分析控制图控制界限(Kσ)与两类错误(α和β)发生的概率及损失费用,提出了最优控制界限的观点。建立了两类错误损失费用的数学模型,给出了主要研究过程和最优控制界限(K)的算式。并通过实例对其优化结果和现行"x-±3σ"法的结果进行了比较和分析,说明了本文提出的方法的优化性。在此基础上,对其结果的一般性和优化性做了近一步的讨论和推广。

用Tchebycheff-Fourier级数的(F,α)平均逼近函数类Lipβ的误差

本文考虑用Tchebycheff-Fourier级数的（F，α）平均逼近函数f∈C[-1，1］，在f∈lipβ时得到了误差的表达式，较大地改进了文[1]中的有关结果．

α粒子加速软失效率测试的稳定性研究

半导体器件软错误的发生具有几率低、间隔时间长的特点。资源有限条件的下实现对器件软失效率的评估需要借助放射源加速的方法,即加速软失效率测试。作为改进设计和工艺以降低软失效率的前提,就测试方法稳定性进行了系统研究。通过对两种不同制程的静态随机存储器芯片(SRAM)进行α粒子加速软失效率测试,提出了确保α粒子加速测试稳定的方法。基于相同测试条件下多次测量结果变化和测试时间的关系,给出了合理的加速软失效测试的时间推荐值,保证了测试结果的有效性。

大气噪声幅度分布与抑制处理分析

大气噪声的分析与抑制对低频通信至关重要。结合实测大气噪声数据分析其幅度分布,提出噪声抑制的新非线性变换方法,并理清非线性变换的检测性能与正态性的关系。首先分析实测噪声幅值分布,验证其非高斯性且接近服从对称α稳定(symmetricα-stable,SαS)噪声模型。然后基于高斯化处理后信号检测模型,推导得到新非线性变换方法——过高斯化处理。最后,基于实测大气数据的正态检验统计与误码率(bit error ratio,BER)仿真表明:大气噪声处理技术的BER性能与正态性之间并非一定正相关;过高斯化处理能够有效降低BER,性能接近传统局部最优检测器。

广义α-双链对角占优矩阵线性互补问题误差界的最优值

研究广义α -双链对角占优矩阵A的线性互补问题的误差界,利用该类矩阵的性质和主对角元素为正的H矩阵线性互补问题的误差界经典估计式,得到了A的线性互补问题的误差界,并通过对构造的函数的单调性的分析,进一步得到了该误差界的最优值.