IDIOTYPICNETWORKAB模型动力学行为的进一步研究

计算Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数来探讨免疫理论中ｉｄｉｏｔｙｐｉｃｎｅｔｗｏｒｋＡＢ模型γ＝２．０，δ∈（０，０．１）和μ∈（０，０．０２）参数域内动力学行为。周期振荡与混沌运动相互嵌套、交替出现。对于极限环，一个主周期内Ａｉ，Ｂｉ（ｉ＝１，２）的极大值出现次数有成简单比例现象。理论结果表明在实验中有可能发现周期现象。

独特型网络AB模型免疫耐受的研究

从理论上研究了独特型网络调节导致的获得性免疫耐受．Neumann和Weisbuch（见BullMathBiol，1992，54：21）曾利用将B细胞和所分泌的抗体简单地当作一个克隆变量的模型来研究，发现是否存在耐受取决于独立型网络调节的拓扑结构．本文应用将B细胞和抗体作为2个组分的AB模型研究这个问题，得出耐受对于网络的拓扑结构并不敏感的结果．采用AB模型研究耐受比Neumann和Weisbuch所作的更为合理．

基于AB非格模型和遗传退火算法的蛋白质折叠预测

蛋白质结构预测的主要难点之一是全局优化问题。以AB非格模型为基础,采用遗传和模拟退火方法来进行蛋白质折叠预测,同时对遗传算法的变异函数进行了改进,重新设计出假设生成后的排序策略。实验结果表明,在AB非格模型中利用遗传退火算法可以有效地完成蛋白质折叠的预测,能在保持较高精度的情况下快速收敛到全局最优解。

心音信号的非高斯AR模型双谱分析

本文利用高阶谱分析方法 ,提出以非高斯参数模型对心音信号进行双谱分析与分类。采用具有非高斯白噪声激励的参数模型对心音 (PCG)信号进行建模 ,由导出的基于累积量的三阶递推方程估计模型参数 ,并对心音信号进行参数化双谱估计。其次 ,对心音信号的非高斯AR模型的定阶进行讨论 ,提出采用双谱互相关法估计心音信号的模型阶次。另外 ,利用非高斯AR模型参数构成特征向量 ,对正常心音和病理性心音进行二类模式分类。最后 ,对实际心音信号进行分析 ,结果表明利用双谱技术分析心音信号是一种新的有效方法 ,有助于心音信号的定量分析并为某些心脏疾病的早期诊断提供新的辅助信息。

突发事件过程中暴动人群演化模型与仿真

突发性群体事件中人群的暴动与多种因素密切相关,事件过程中人群的暴动具有一定的演化规律。运用系统动力学与Agent建模相结合的方法对暴动人群的演化规律进行了研究。结果表明:群体性事件演化受到多种因素的影响,是多种因素的综合体;事件发生过程中,与事件信息的传播具有较强的依赖关系,事件处置的速度与效率对整个事态的控制具有决定性作用。这一研究对了解群体事件的演化规律具有理论与实践意义。

传感器自适应AR模型的建模方法

本文分别采用ＬＭＳ和ＲＬＳ算法建立腕力传感器和压力传感器的自适应ＡＲ模型，计算结果与实测值吻合，并对各方法的特点进行了讨论．

Comparison of wear behavior of ABS and Nylon6-Fe powder composite parts prepared with fused deposition modelling

Fused deposition modeling(FDM) is one of the latest rapid prototyping techniques in which parts can be manufactured at a fast pace and are manufactured with a high accuracy. This research work is carried out to study the friction and wear behavior of parts made of newly developed Nylon6-Fe composite material by FDM. This work also involves the comparison of the friction and wear characteristics of the Nylon6-Fe composite with the existing acrylonitrile butadiene styrene(ABS) filament of the FDM machine. This Is carried out on the pin on disk setup by varying the load(5, 10, 15 and 20 N) and speed(200 and 300 r/min). It is concluded that the newly developed composite is highly wear resistant and can be used in industrial applications where wear resistance is of paramount importance. Morphology of the surface in contact with the Nylon6-Fe composite and ABS is also carried out.

基于改进的禁忌搜索的蛋白质三维结构预测

禁忌搜索算法是一种局部搜索能力很强的全局迭代优化算法,已经被成功地应用到各种组合优化问题中。基于AB非格模型,该文将一种改进的禁忌搜索算法应用于蛋白质三维折叠结构预测。实验结果表明改进的禁忌算法求得的蛋白质三维最低能量构形的最低能量值比已有的算法求得的最低能量值要低,同时三维构形中形成了一个疏水核,被亲水残基包围,反映了真实蛋白质的结构特征。该算法效率高,可以有效地用于蛋白质三维折叠预测。

免疫系统局域记忆态的研究

研究了独特型网络AB模型和Anderson等人提出的动态局域记忆态的记忆问题．通过计算机数值模拟的方法计算这种记忆态对抗原清除所需时间，发现抗体清除抗原所需时间是防抗体数密度变化的，同抗原初次侵入系统时抗体清除抗原所需时间比较，两者相差不大，得出局域记忆态是不一定能实现免疫记忆的结论．

一种基于可靠度的预防维修决策方案

为合理实施预防维修,根据故障机理建立了装备可靠度分析的一种模型(AB模型),给出了该模型的可靠度计算公式,在此基础上提出预防维修决策方案.最后通过算例,验证了该模型和预防维修决策方案在装备预防维修决策中的可行性.

蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法

针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高了粒子群收敛后期的精度,粒子变异机制增强了粒子跳出局部极小值的能力。真实数据实验表明,该算法计算出的蛋白质序列能量值相比其他算法有更高的精确度,能够更好地模拟蛋白质构象,是分析蛋白质结构的一种有效方法。

求解蛋白质折叠问题的模拟退火算法

通过构造新的数学模型,把三维AB模型的蛋白质折叠问题由一个带约束的优化问题转化为无约束优化问题,然后提出一个模拟退火算法.对如何得到初始构形,提出了一个启发式策略.实算结果表明,本文算法效率较高,对四条氨基酸测试序列,本文算法得到的最低能量都要优于nPERM算法得到的结果.

英语习语“X and Y构式形成的认知机制研究

X and Y这一形式的英语习语具有简单固定的句法形式,丰富的语义网络,读来朗朗上口等特点,其语义的形成具有一定的理据性。文章在认知语言学及构式语法的理论框架下,将"X and Y结构视为一种独立的构式,以自主/依存联结理论和概念整合理论为理论基础,加以修补和整合形成新的AB模型,来阐释此多义构式的生成理据。研究表明:"X and Y表达式是以简单并列义为原型义的一种独立构式;修补后的双自主以及双依存模型在"X and Y构式的概念整合过程中对其类属空间的形成机制具很强大的解释力,合成空间的运作机制能够有效揭示构式完型义的形成。

多种群遗传算法在蛋白质三维结构预测中的应用

通过蛋白质的氨基酸序列预测其空间结构可归结为一个多变量多极值的全局优化问题。本文在三维AB非格模型的基础上,采用多种群遗传算法来预测蛋白质三维结构。它结合了不同种群的全局搜索和局部搜索能力,较好地克服了传统的遗传算法易陷入局部最优、收敛慢等缺点。在目前广泛使用的斐波纳契序列上进行实验,结果表明该算法具有良好的性能和精度。