Non-Obese Type 2 Diabetic Rat Models-GK Rat and SDT Rat

The number of diabetic patients has recently been increasing all over the world together with lifestyle changes including sedentary life and high-calorie diet intake, and as a result the increase in these suffering from diabetes mellitus has become a global issue. Diabetic animal models play a key role in bettering our understanding of the pathophysiology of diabetes and in developing new therapies for the disease. Diabetes is classified into two types, type 1 and type 2, and type 2 diabetes is chiefly caused by a depletion of insulin secretion in the pancreas and insulin resistance in peripheral tissues. The Goto-Kakizaki (GK) rat and the Spontaneously Diabetic Torii (SDT) rat are genetic non-obese type 2 diabetic models, and the both rats are considered to be suitable models for investigating the etiology of the depletion of insulin secretion and impaired glucose tolerance. In this review, we overviewed the outline of pathophysiological features in GK rats and SDT rats, including biological parameters and pharmacological responses.

基于满意聚类的多模型建模方法

从系统输入输出数据出发 ,首先在GK模糊聚类算法的基础上 ,提出一种模糊满意聚类算法 ,该算法能快速对系统进行用户满意的模糊划分 ;继而将其引入多模型建模过程中 ,满意的系统划分数目即对应多模型个数 ,然后针对不同的聚类建立起相应的子系统模型 ,全局系统可视为各子模型的加权组合 ;最后通过几个典型实例验证了模糊满意聚类及基于此的多模型建模方法的有效性、准确性和快速性 .

基于目标函数的模糊模型一体化建模

基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述复杂、病态、非线性系统是一种有效方法.本文提出了利用目标函数确定非线性系统的结构和参数的方法.首先,通过Gustafson-Kessel(GK)模糊聚类确定模型结构.然后,通过目标函数与参数估计一起进行递推计算,进而实现对模糊模型结构简化,删除冗余规则.结构确定过程中采用了UD矩阵分解方法,大大降低了计算量.仿真结果证明了提出方法的有效性.

兴安落叶松老头林对大兴安岭森林景观变化的影响研究

采用空间直观景观模型LANDIS ,以大兴安岭呼中林业局为研究区 ,研究对老头林进行采伐和不进行采伐预案下的森林景观变化动态。结果表明 ,在对老头林不进行采伐预案下 ,各物种的过熟林分布面积要高于进行采伐预案下的分布面积。老头林的存在能使森林景观组分和格局具有更高的稳定性 ,对采伐等干扰具有更大的抗性。因此 ,保护老头林对于大兴安岭森林的可持续发展具有重要的生态学意义。

基于模糊ARMAX模型的模糊建模

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立模糊ARMAX模型的方法,给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法.利用MGS正交变换对通过GK模糊聚类的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计.本文提出的方法能够实现模糊模型的结构和参数的优化.仿真结果表明,本文提出的方法能够建立非线性系统的模糊ARMAX模型.

基于微粒群优化的船舶柴油机T-S模糊模型

提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-A11船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.

基于UD矩阵分解的模糊建模算法及收敛性分析

实际系统中通过采样得到的数据的噪声、干扰和变量之间耦合等不确定因素,使得描述系统的模糊关系矩阵列间可能存在严重的相关性.为了解决输入空间重构的模糊建模问题,提出利用目标函数确定非线性系统的结构和参数,实现对模糊模型结构简化,删除冗余规则.结构确定过程中采用了UD矩阵分解方法,大大降低了计算量.最后,证明了算法的收敛性,仿真结果表明了方法的有效性.

我国国债期货动态价量关系研究

本文对我国国债期货的动态价量关系进行研究,首先通过Granger因果检验研究收益率与交易量、持仓量之间的关系,然后利用EGARCH-M模型诠释收益率和GK波动率、改进型EWMA波动率之间的关系,最后使用B-S模型构造法和EGARCH模型法解释波动率与交易量、持仓量之间的关系。研究表明,国债期货市场信息传播方式符合连续信息到达假设,均值方差对收益率的影响显著,即收益与风险正相关,交易量、相对交易量、相对持仓量、非预期交易量和非预期持仓量等显性指标与波动率之间的关系显著,并且非预期交易量、非预期持仓量对波动率的影响远大于预期交易量、预期持仓量对波动率的影响,国债期货市场价格波动中的杠杆作用和非对称效应不明显。因此显性指标的变化可以预测隐性指标的走向,投资者可以根据收益和风险的变化及时调整自己的投资策略;监管者可以及时了解市场风险,做好预防风险走向极端的准备,提高风险监控和市场监管能力。

医疗决策支持系统中TS模型的应用研究

该文对构造基于GK算法的TS模型的方法进行了研究,并利用该模型建立了一个医疗决策支持系统,对医疗费用和住院天数进行预测。使用病人数据进行训练和预测的结果表明,构造的模型对预测实际发生的住院费用和实际住院天数具有较好的效果。

糖尿病虚-痰-瘀不同状态动物模型的研究概述

糖尿病是一种临床常见的代谢性疾病,其发病率呈现逐渐上升趋势;GK大鼠作为常用的自发性糖尿病大鼠模型,能较好地模拟现代西医学的疾病病理状态,但在中医学的研究中,"证型"难以完整复制于动物模型中,一直是中医研究中的重难点,本文通过总结近几年国内外相关文献,通过部分试验指标将糖尿病"虚-痰-瘀"不同状态反映于动物模型中。

国际市场对我国大豆进口的垄断力研究

美国、巴西和阿根廷是我国三大大豆主要进口来源国,文章运用勒纳指数和GK模型测定我国大豆进口的需求弹性并分时期检验这三国对我国大豆进口的垄断程度。研究结果表明:三国基本掌握了我国大豆供给市场,美国始终对我国大豆进口存在显著的市场垄断力,巴西和阿根廷对我国大豆进口的市场垄断力在逐渐增强。因此,在面对强势的国际垄断情形下,有必要对我国国内大豆供给市场进行整合,形成强有力的国内寡头供应市场以降低国际市场垄断力,为我国大豆产业提供广阔的发展空间。

气体动理学方法对斜界面不稳定性实验的数值模拟

介绍了基于BGK模型(Bhatnagar-Gross-Krook)的气体动理学数值方法(Gas Kinetic Scheme,GKS),通过计算多组分激波管问题对以GKS方法实现的MBCD程序进行了验证,表明了在接触间断处产生的震荡非常小,网格收敛性好。在多组分问题求解时各组分满足同温和同速的假设条件下,利用该程序开展了Air/SF6斜界面不稳定性实验的数值模拟,得出了不同时刻SF6的密度分布图,并得到交界面宽度、斜界面左右端相对位置在激波穿过斜界面后的变化情况。通过与实验结果的比较可知,GKS方法和程序在网格数为1024×200和512×100时得到的交界面宽度与实验值的最大误差分别为6.1%和7.3%,可用于对界面不稳定性问题的计算。

一种新的TS模型辨识算法

提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想:首先采用MCR算法(Mountain C-Regressionmethod)自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK(Gustafon-Kessl)聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法(Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO)对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度.

自然灾害对金融风险的影响研究——基于GK模型的分析

气候变化及其带来的自然灾害已经成为经济社会发展和金融安全稳定的重要影响因素,及时防范气候变化风险可能带来的影响有着重要意义。本文在气候变化与经济增长、金融风险及其相关领域研究综述的基础上,以自然灾害冲击、金融中介以及多个经济主体为分析对象构建了DSGE模型,阐明了自然灾害对金融变量的影响以及传导机制。研究发现:自然灾害冲击短期使资产价格上升,长期使资产价格下降,并提高了资本收益率的风险溢价;自然灾害冲击对银行信贷需求和总资产造成负向冲击,并使产出和资本存量减少;自然灾害冲击主要通过资产价格、融资成本以及信贷需求产生影响,加剧金融风险并反馈于实体经济。基于此,本文提出通过碳减排等措施缓解气候变化引发的自然灾害与金融风险,完善应对自然灾害的体制机制建设,重点防范自然灾害对金融体系的负面冲击效应及相关风险。

自发性2型糖尿病动物模型GK大鼠的发病特征研究

目的:研究自发性2型糖尿病动物模型(GK)大鼠的发病特征。方法:以Wistar大鼠(n=12)为对照,从第13周龄起连续监测GK大鼠(n=61)的基础血糖值、体重、摄食量和饮水量。第32周龄时,开展糖耐量试验,进行大便常规和肝肾指数检查,检测血浆中血脂、肾功能和糖化血红蛋白(HbA1c)的水平,取胰腺和肾脏进行病理检查。结果:GK大鼠在第24周龄时开始发病,血糖稳定地维持在11.0 mmol.L-1以上的高血糖水平,HbA1c水平亦明显升高,至少可以维持到第32周龄;期间还出现类似于糖尿病病人"消瘦"、"多食"、"多饮"等临床症状;死亡率相对较低,仅为11.47%左右。GK大鼠对糖负荷的代谢能力降低,胰腺和肝脏组织病理改变明显加重。结论:GK大鼠在第24～32周龄期间发病,具有明显的、稳定的糖尿病发病特征,且死亡率低,有利于开展糖尿病的发病机制和药物的有效性评价研究。