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Cerebrospinal fluid and neural stem cell niche control 被引量:2
1
作者 MaIsabel Alonso Angel Gato 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2018年第9期1546-1547,共2页
Neurogenesis from inner brain neural stem cells (NSCs) is a process which takes place continuously in mammals through- out their life. However, the main ontogenic difference is the intensity of neurogenesis, which c... Neurogenesis from inner brain neural stem cells (NSCs) is a process which takes place continuously in mammals through- out their life. However, the main ontogenic difference is the intensity of neurogenesis, which commences as a very intensive and global activity in the early embryonic brain (neural tube), persists in fetal and newborn stages, and declines significantly in adulthood, becoming restricted to specific places with low neurogenic activity such as the subventricular zone (SVZ) and the subgranular zone (SGZ) in the dentate gyrus (DG) of the hippocampus. 展开更多
关键词 SGZ CSF Cerebrospinal fluid and neural stem cell niche control SVZ
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Performance analysis and fuzzy neural networks modeling of direct methanol fuel cell 被引量:2
2
作者 苗青 曹广益 朱新坚 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2007年第1期84-87,共4页
This paper introduces the effects of cell operating temperature, methanol concentration and airflow rate, respectively, on the performance of direct methanol fuel cell (DMFC). A novel method based on fuzzy neural ne... This paper introduces the effects of cell operating temperature, methanol concentration and airflow rate, respectively, on the performance of direct methanol fuel cell (DMFC). A novel method based on fuzzy neural networks identification technique is proposed to establish the performance model of DMFC. Three dynamic performance models of DMFC under the influences of cell operating temperature, methanol concentration, and airflow rate are identified and established separately. Simulation results show that modeling using fuzzy neural networks identification is satisfactory with high accuracy. It is applicable to DMFC control systems. 展开更多
关键词 direct methanol fuel cell (DMFC) fuzzy neural networks DMFC control system
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Web Tension Regulation of Multispan Roll-to-Roll System using Integrated Active Dancer and Load Cells for Printed Electronics Applications 被引量:1
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作者 ZUBAIR Muhammad PONNIAH Ganeshthangaraj +1 位作者 YANG Young Jin CHOI Kyung Hyun 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第2期229-239,共11页
The mass production of primed electronics can be achieved by roll-to-roll(R2R) printing system, so highly accurate web tension is required that can minimize the register error and keep the thickness and roughness of... The mass production of primed electronics can be achieved by roll-to-roll(R2R) printing system, so highly accurate web tension is required that can minimize the register error and keep the thickness and roughness of printed devices in limits. The web tension of a R2R system is regulated by the use of integrated load cells and active dancer system for printed electronics applications using decentralized multi-input-single-output(MISO) regularized variable learning rate backpropagation artificial neural networks. The active dancer system is used before printing system to reduce disturbances in the web tension of process span. The classical PID control result in tension spikes with the change in roll diameter of winder and unwinder rolls. The presence of dancer in R2R system shows that improved web tension control in printing span and the web tension can be enhanced from 3.75 N to 4.75 N. The overshoot of system is less than ±2.5 N and steady state error is within ± 1 N where load cells have a signal noise of ±0.7 N. The integration of load cells and active dancer with self-adapting neural network control provide a solution to the web tension control of multispan roll-to-roll system. 展开更多
关键词 roll-to-roll(R2R)system multispan printed electronics active dancer load cell artificial neural networks tension control multi-input-single-output(MISO
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Neural Model-Based Self-Tuning PID Strategy Applied to PEMFC 被引量:1
4
作者 Cédric Damour Michel Benne +1 位作者 Brigitte Grondin-Perez Jean-Pierre Chabriat 《Engineering(科研)》 2014年第4期159-168,共10页
This paper illustrates the benefits of a self-tuning PID strategy applied to a proton exchange membrane fuel cell system. Controller parameters are updated on-line, at each sampling time, based on an instantaneous lin... This paper illustrates the benefits of a self-tuning PID strategy applied to a proton exchange membrane fuel cell system. Controller parameters are updated on-line, at each sampling time, based on an instantaneous linearization of an artificial neural network model of the process and a General Minimum Variance control law. The self-tuning PID scheme allows managing nonlinear behaviors of the system while avoiding heavy computations. The applicability, efficiency and robustness of the proposed control strategy are experimentally confirmed using varying control scenarios. In this aim, the original built-in controller is overridden and the self-tuning PID controller is implemented externally and executed on-line. Experimental results show good performance in setpoint tracking accuracy and robustness against plant/model mismatch. The proposed strategy appears to be a promising alternative to heavy computation nonlinear control strategies and not optimal linear control strategies. 展开更多
关键词 SELF-TUNING PID controller Artificial neural Network Model PROTON EXCHANGE MEMBRANE Fuel cell Real-Time control Scheme Experimental Implementation
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Preparation of PLLA/bpV(pic) Microspheres and Their Effect on Nerve Cells
5
作者 林强 陈海云 +1 位作者 李皓莘 蔡杨庭 《Journal of Huazhong University of Science and Technology(Medical Sciences)》 SCIE CAS 2014年第1期76-80,共5页
In this study, we prepared PLLA/bpV(pic) microspheres, a bpV(pic) controlled release system and examined their ability to protect nerve cells and promote axonal growth. PLLA microspheres were prepared by employing... In this study, we prepared PLLA/bpV(pic) microspheres, a bpV(pic) controlled release system and examined their ability to protect nerve cells and promote axonal growth. PLLA microspheres were prepared by employing the o/w single emulsification-evaporation technique. Neural stem cells and dorsal root ganglia were divided into 3 groups in terms of the treatment they received: a routine medium group(cultured in DMEM), a PLLA microsphere group(DMEM containing PLLA microspheres alone) and a PLLA/bpV(pic) group [DMEM containing PLLA/bpV(pic) microspheres]. The effects of PLLA/bpV(pic) microspheres were evaluated by the live-dead test and measurement of axonal length. Our results showed that PLLA/bpV(pic) granulation rate was(88.2±5.6)%; particle size was(16.8±3.1)%, drug loading was(4.05±0.3)%; encapsulation efficiency was(48.5±1.8)%. The release time lasted for 30 days. In PLLA/bpV(pic) microsphere group, the cell survival rate was(95.2 ±4.77)%, and the length of dorsal root ganglion(DRG) was 718±95 μm, which were all significantly greater than those in ordinary routine medium group and PLLA microsphere group. This preliminary test results showed the PLLA/bpV(pic) microspheres were successfully prepared and they could promote the survival and growth of neural cells in DRG. 展开更多
关键词 MICROSPHERES PLLA/bpV(pic) controlled release neural stem cells dorsal root gan-glion
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基于LSTM-MPC的PEMFC运行状态建模与容错控制 被引量:1
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作者 袁铁江 郭泽林 胡辰康 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3927-3936,I0015,共11页
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)具有多物理场耦合特性易产生不同故障且难以控制。为了能在故障状态下快速有效控制,提出基于模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)的容错控制方案。首先,以长短时记... 质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)具有多物理场耦合特性易产生不同故障且难以控制。为了能在故障状态下快速有效控制,提出基于模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)的容错控制方案。首先,以长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的预测误差为遗传算法的适应度函数,寻优获取LSTM的最优超参数组合,基于数据驱动构建PEMFC系统在4种不同运行状态下的LSTM预测模型作为预测模型模块。然后,建立基于神经网络的控制器作为优化控制器模块,根据上述模块制定以PEMFC系统阴阳极输入气体压强为控制量、电堆电压为输出量的容错控制方案。最后,仿真验证LSTM预测模型与容错控制方案得到,LSTM预测模型在训练集和测试集的评估指标均方根误差(root mean square error,RMSE)指标值分别为0.0489和0.0558,具有较好的拟合效果。在不同故障状态下,MPC相较于传统PID容错控制方案电压恢复时间缩短50%及以上,并在氢气泄露故障状态下,最大压降降低22.2%,证明了所提控制策略的有效性和正确性。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 数据驱动 神经网络 模型预测控制 容错控制
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Effects of the CNTF-collagen gel-controlled delivery system on rat neural stem/progenitor cells behavior 被引量:3
7
作者 YANG ZhaoYang1, QIAO Hui2 & LI XiaoGuang1,3 1School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China 2Public Heath School, Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China 3Beijing Institute for Neuroscience, Capital Medical University, Beijing 100069, China 《Science China(Life Sciences)》 SCIE CAS 2010年第4期504-510,共7页
The injury of central nervous system (CNS) usually causes the cavity formation. Although transplantation of neural stem/precursor cells (NSPCs) into the lesioned area of CNS has been shown to be implicated in the func... The injury of central nervous system (CNS) usually causes the cavity formation. Although transplantation of neural stem/precursor cells (NSPCs) into the lesioned area of CNS has been shown to be implicated in the functional restoration, the therapeutic result is limited by the poor survival of NSPCs as well as their insufficient proliferation and differentiation abilities. Type-1 collagen is considered as a candidate scaffold or drug delivery system to overcome the aforementioned obstacle. This study observed the effects of the CNTF (ciliary neurotrophic factor)-collagen gel-controlled delivery system and daily addition of soluble-form CNTF on the NSPC survival, migration, proliferation and differentiation. The results showed that, within 12 h of the initial co-culture, CNTF was released in a burst pattern, then the CNTF-collagen gel-controlled delivery system stably released CNTF for up to 12 d. The cell viability test, together with immunohistochemistry, RT-PCR and Western blotting, showed that the CNTF-collagen gel-controlled delivery system supported the NSPCs seeded on the surface of collagen gel survival and facilitated their migration and proliferation. The daily addition of soluble-form CNTF to the medium had similar effects to the CNTF-collagen gel-controlled delivery system, but large quantities of soluble-form CNTF were consumed during the entire process. Taken together, the CNTF-collagen gel-controlled delivery system not only provides a physical scaffold for the transplanted NSPCs to adhere and migrate, but also facilitates the NSPC survival, growth and proliferation, simultaneously reducing the consumption of the expensive growth factors. This system may be used to enhance the microenvironment in the lesioned area of CNS. 展开更多
关键词 SPINAL CORD neural stem/progenitor cells control release type-1 COLLAGEN CNTF
原文传递
聚唾液酸与唾液酸的研究进展 被引量:18
8
作者 吴剑荣 詹晓北 +1 位作者 郑志永 贾薇 《生物加工过程》 CAS CSCD 2007年第1期20-26,共7页
唾液酸是一族神经氨酸(Neuraminic acid)的衍生物。聚唾液酸(Polysialic acid)是唾液酸(Sialic acid)单体以α-2,8或α-2,9键连接的直链同聚物,是一些哺乳动物细胞中糖蛋白的组成部分和少数几种细菌的胞外多糖组分。综述了唾液酸和聚唾... 唾液酸是一族神经氨酸(Neuraminic acid)的衍生物。聚唾液酸(Polysialic acid)是唾液酸(Sialic acid)单体以α-2,8或α-2,9键连接的直链同聚物,是一些哺乳动物细胞中糖蛋白的组成部分和少数几种细菌的胞外多糖组分。综述了唾液酸和聚唾液酸的结构、性质、生物学功能、生物合成和生产应用。 展开更多
关键词 唾液酸 聚唾液酸 神经黏附分子 唾液酸酶 缓释剂
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串联式混合动力电动汽车发动机转速新型PID控制 被引量:7
9
作者 朱元 韩晓东 +1 位作者 田光宇 陈全世 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期117-120,共4页
在混合动力电动汽车中发动机转速的优化控制是降低油耗、减少排放的关键。而发动机转速系统是一个复杂的变参数非线性系统,且很难获得其准确数学模型。本文在常规的PID控制的基础上引入单神经元自适应控制,提出了发动机转速控制的优化... 在混合动力电动汽车中发动机转速的优化控制是降低油耗、减少排放的关键。而发动机转速系统是一个复杂的变参数非线性系统,且很难获得其准确数学模型。本文在常规的PID控制的基础上引入单神经元自适应控制,提出了发动机转速控制的优化目标。台架试验证明控制器能够较好地实现对发动机转速控制。 展开更多
关键词 混合动力电动汽车 转速控制 PID控制 神经元 发动机
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基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制 被引量:5
10
作者 陈增强 郑涛 袁著祉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期39-44,共6页
本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明,该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。
关键词 T-S模糊神经网络 ATM网络 拥塞控制 信元丢失率 异步传输式网络
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智能控制在铝电解槽中的应用 被引量:8
11
作者 崔衡 谢刚 +1 位作者 陈书荣 张雄飞 《昆明理工大学学报(理工版)》 2001年第6期101-105,共5页
智能控制是一个新兴的学科领域.本文论述了神经网络专家系统,模糊控制和模糊专家系统等技术的原理以及在铝电解槽中应用的策略.
关键词 智能控制 神经网络 专家系统 模糊控制 铝电解槽 炼铝工业 模糊神经网络
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基于单神经元的汽车方向自适应PID控制 被引量:5
12
作者 高振海 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期461-464,共4页
针对汽车方向动力学控制存在的非线性和参数时变不确定性问题 ,提出了一种新的基于单神经元的汽车方向自适应PID控制算法。该算法利用了神经网络的自学习和自适应能力 ,实现了方向PID控制器的参数在线自整定 ,从而避免了传统的自适应PI... 针对汽车方向动力学控制存在的非线性和参数时变不确定性问题 ,提出了一种新的基于单神经元的汽车方向自适应PID控制算法。该算法利用了神经网络的自学习和自适应能力 ,实现了方向PID控制器的参数在线自整定 ,从而避免了传统的自适应PID控制必须在线辨识被控系统的参考模型参数而带来的计算工作量大的问题。仿真计算和场地试验验证表明该控制算法可有效地控制汽车按照预期给定的轨迹行驶 。 展开更多
关键词 汽车工程 自适应控制 单神经元 不确定性
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微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制 被引量:5
13
作者 安爱民 刘云利 +2 位作者 张浩琛 郑晨东 付娟 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1090-1098,共9页
微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量... 微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略。仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善。 展开更多
关键词 微生物燃料电池 神经网络 动态仿真 预测控制
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舰载雷达伺服系统的复合控制 被引量:7
14
作者 曹正才 金艳艳 《雷达与对抗》 2004年第1期51-54,共4页
基于电子平台的新型舰载雷达对伺服控制系统有着较高的要求,既要满足雷达天线环扫、扇扫、定位、跟踪及俯仰控制等功能,又要满足各种转速及工作方式下的精度及稳定性要求。采用单一的控制算法一般难以满足要求,往往需要采用多种算法并... 基于电子平台的新型舰载雷达对伺服控制系统有着较高的要求,既要满足雷达天线环扫、扇扫、定位、跟踪及俯仰控制等功能,又要满足各种转速及工作方式下的精度及稳定性要求。采用单一的控制算法一般难以满足要求,往往需要采用多种算法并用的复合控制手段。 展开更多
关键词 PID控制 前馈补偿 神经元 伺服控制 舰载雷达 复合控制
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遗传算法在PID自整定控制中的应用 被引量:3
15
作者 陈俊风 张金波 毕玉春 《河海大学常州分校学报》 2005年第2期46-49,共4页
提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法,该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化,搜索到一组准最优的PID参数,作为PID控制器参数的初始值,然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数,以使... 提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法,该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化,搜索到一组准最优的PID参数,作为PID控制器参数的初始值,然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数,以使系统获得最优的动态性能和稳态性能.仿真结果表明:与传统PID控制算法比较,该控制方法响应速度快,具有更好的控制效果. 展开更多
关键词 遗传算法 单神经元 PID控制 编码方式 I辨识网络 神经网络
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基于RBF的改进单神经元PID控制 被引量:2
16
作者 江颖 王静 +1 位作者 许伟明 左小伍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z2期345-346,共2页
提出一种基于RBF辨识神经网络算法的改进神经网络PID控制,应用最优控制理论中的二次型性能指标加入到控制算法中的加权系数学习修正部分,将RBF与单神经元相结合构成PID控制器,通过Matlab对指定对象仿真控制,得到了良好的效果。比起以往... 提出一种基于RBF辨识神经网络算法的改进神经网络PID控制,应用最优控制理论中的二次型性能指标加入到控制算法中的加权系数学习修正部分,将RBF与单神经元相结合构成PID控制器,通过Matlab对指定对象仿真控制,得到了良好的效果。比起以往的神经网络PID控制,改进的算法在学习速度和实时性都得到了提高。 展开更多
关键词 神经网络 PID控制 单神经元 仿真
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基于混合式控制结构的多机器人编队控制研究 被引量:3
17
作者 雷艳敏 朱齐丹 冯志彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期49-52,共4页
针对多机器人的编队控制问题,提出把基于Motor Schema的反应式控制结构和分层式结构结合起来,设计了一种混合式体系结构。根据反应式结构设计了四种基本行为,并提出利用模糊神经网络来设计各种行为。最后利用神经元来融合各种行为的输... 针对多机器人的编队控制问题,提出把基于Motor Schema的反应式控制结构和分层式结构结合起来,设计了一种混合式体系结构。根据反应式结构设计了四种基本行为,并提出利用模糊神经网络来设计各种行为。最后利用神经元来融合各种行为的输出作为最终的输出,控制执行器来执行动作。该方法提高了整个编队系统的智能性和环境适应性。通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 编队控制 体系结构 模糊神经网络 神经元
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基于启发式动态规划的固体氧化物燃料电池优化控制研究 被引量:3
18
作者 宋春宁 钟文瀚 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第7期1830-1833,共4页
固体氧化物燃料电池(SOFC)系统是一个非线性系统,现存的建模方法和优化控制算法很难对其进行精确的建模及优化控制;针对此问题,采用基于数据的建模方法,对固体氧化物燃料电池系统进行BP神经网络建模,然后在此基础上,首次采用启发式动态... 固体氧化物燃料电池(SOFC)系统是一个非线性系统,现存的建模方法和优化控制算法很难对其进行精确的建模及优化控制;针对此问题,采用基于数据的建模方法,对固体氧化物燃料电池系统进行BP神经网络建模,然后在此基础上,首次采用启发式动态规划(HDP)算法对固体氧化物燃料电池系统中的各种气体分压、输出电压以及温度进行优化控制;Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的HDP优化算法具有收敛速度快、鲁棒性强、控制精度高等优点,并使固体氧化物燃料电池系统在负载变化时很快稳定输出电压,实现了优化控制,减少能耗。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池(SOFC) BP神经网络 HDP算法 优化控制
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新型汽车起动机综合测试设备的研制 被引量:4
19
作者 王文林 《工程设计学报》 CSCD 2003年第4期183-187,共5页
介绍了一种新型汽车起动机综合测试设备的系统设计及关键技术,包括模块化模拟蓄电池开关电源的设计、多功能机械台架的开发、气-液比例控制模拟负载的智能PID控制等.该设备已在起动机生产线上稳定良好地运行.
关键词 起动机 模拟蓄电池 多功能台架 神经元 自适应PID控制
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基于神经网络的机床智能定位控制系统 被引量:1
20
作者 马圣乾 姜春玲 《机床与液压》 北大核心 2010年第2期88-89,共2页
提出了一种基于神经网络算法的机床精确定位控制的方法,介绍了系统的软硬件设计及软件的实现流程。该智能定位控制系统以多点控制单元(MCU)为核心,以光栅尺为检测元件,以步进电机为驱动部件,采用基于神经网络算法的控制软件作支持,对机... 提出了一种基于神经网络算法的机床精确定位控制的方法,介绍了系统的软硬件设计及软件的实现流程。该智能定位控制系统以多点控制单元(MCU)为核心,以光栅尺为检测元件,以步进电机为驱动部件,采用基于神经网络算法的控制软件作支持,对机床进行预测定位控制。 展开更多
关键词 神经网络 人工神经元 多点控制单元 流程图
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