熊果酸在神经精神系统疾病中的药理作用及机制研究进展

 熊果酸（ursolic acid，UA）是一种五环三萜类化合物，存在于熊果、女贞叶、枇杷叶等植物中。熊果酸不仅具有抗氧化、抗炎、抗肿瘤、抗糖尿病、保肝等药理活性，还具有改善和治疗多种神经精神系统疾病的作用。通过文献分析，归纳总结了熊果酸在神经元损伤、脑血管疾病和精神障碍中的药理作用及其作用机制的研究进展。     

Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢动态变形行为及其本构模型

基于准静态和动态拉伸实验，建立Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢在2×10^-3~200s^-1应变速率下变形行为的Johnson-Cook(J-C)本构模型.结果表明，应变速率对弹性变形阶段无影响.在塑性变形初期，实验钢强度随应变速率增加而增加，在塑性变形中后期，实验钢强度随应变速率增加而减少.实验钢应变速率敏感性(SRS)指数m随着应变的增加，由0.013逐渐转变为-0.018.基于实验数据建立J-C本构模型，拟合效果不佳，存在5.1%的相对误差;通过改变应变速率强化系数，提出修正J-C模型，模型具有更好的拟合效果，表现出更小的相对误差，约为1.6%.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

中国英语学习者的英语词素加工和汉语偏旁加工关联研究

以中国学习者为研究对象,对比英汉词素加工和偏旁加工,探究二语学习者的英汉复杂形态词的加工状况.本文通过三个实验来分别研究英语语义相关的词素、汉字语义相关的偏旁和语义相关的英汉词汇在词汇加工中的作用和异同.实验一研究结果显示,英语语义相关的英语词素在二语者英语词汇加工处理的过程中起着很重要的促进作用.实验二表明,语义相关的汉语偏旁对汉字的加工虽然没有取得具有统计意义的显著水平,但是也有一定的促进加工作用.在实验三中,语义相关的汉语偏旁对相关的英语词汇的启动效应也没达到统计意义;同时,语义相关的英语单词对相关的汉字的启动效应也很微小.然而无一例外的是语义促进效应虽然微弱,但都普遍存在.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法

研究一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法,通过对老人的坐起、卧起、走路、上下楼梯五个动作识别,验证该识别方法的有效性.将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位,采用坐标变换的方法,将采集到的相关部位四元数信息转化到腰部坐标系下,并组建标准矩阵,提取标准矩阵的均值、方差等特征值,通过基于阈值的两层识别算法快速判断动作类型,并采用支持向量机融合多种特征值作对比实验.实验表明,使用融合后的特征,平均识别率提高了18.4％.本研究完成了老人日常生活中五个动作的识别.     

激光复混沌系统构建及其点乘函数投影同步

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

平面黏弹性力学问题的插值型重构核粒子法

插值型重构核粒子法的形函数结合了包含Kronecker delta特性的简单函数和由基函数向量采用重构条件构造的增强函数,并且具有点插值特性和不低于核函数的高阶光滑性.该方法可直接施加本质边界条件,同时也保证了较高的计算精度.基于插值型重构核粒子法,文章提出了一种求解平面黏弹性力学问题的新方法.采用弹性-黏弹性对应原理和Laplace变换,将黏弹性问题转化为Laplace域内的准弹性问题,并采用插值型重构核粒子法进行求解,然后借助Laplace数值逆变换求得黏弹性问题的解.数值算例验证了本文所提方法的有效性.     

基于DID模型的我国“煤改气”政策对天然气消费的影响

选取2005—2018年国内30个省级行政区的面板数据,采用双重差分法研究"煤改气"对天然气消费的影响,同时分别运用双重差分倾向得分匹配及更改窗口期的方法进行稳健性检验.结果发现,"煤改气"政策的实施总体上取得了较好的效果,促进了天然气的消费.但由于气源供应及用气价格等问题,"煤改气"政策实施效果在推广过程中出现波动情况,遭遇瓶颈.这些结论说明我国一方面要逐步扩大天然气进口国家的范围,加快推进非常规天然气的研究和勘探开发,保证天然气供应的稳定性;另一方面要不断发展完善配套基础设施,制定合适的补贴和鼓励政策,为"煤改气"政策的实施和完善创造更好的条件.