知识源异质性视角下知识溢出与区域创新绩效关系——基于知识产权保护的门槛效应分析

从知识源异质性视角，将知识溢出划分为省际知识溢出与国际知识溢出双渠道，采用2009~2016年中国30个省（市、自治区）的面板数据构建非线性面板门槛模型，以知识产权保护为门槛变量，实证分析双渠道知识溢出与区域创新绩效的非线性关系。结果表明：双渠道知识溢出对区域创新绩效的影响均显著存在以知识产权保护为双重门槛的复杂非线性特征，且具有相同的门槛区间；知识产权保护处于小于-4.348和[-4.348，-2.286]、大于-2.286时，省际知识溢出的弹性系数分别为0.294、0.279和0.339，促进作用先降后升；国际知识溢出的弹性系数分别为-0.094、-0.128和0.146，溢出效应先负后正；省际知识溢出的促进效应整体更强。根据实证结果提出了降低省际知识溢出壁垒、合理控制国际知识溢出以及提高知识产权保护水平等方面的区域创新绩效提升策略。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于最佳断点的圆形件T形下料算法

【目的】圆形件下料问题广泛存在于工业生产中，如汽车、船舶零部件的制造等。通过提高材料利用率，减少切割成本可有效降低企业生产成本。基于此，提出了一种基于最佳断点的圆形件T形下料算法。【方法】首先根据需求的圆形件种类生成多规格的标准条带，然后根据规范长度求得点长度集合，再用全容量动态规划算法生成排样方式，遍历断点长度集合，得出最佳断点长度和排样方式，确定排样方式的使用次数并加入排样方案，直到满足所有圆形件的需求；最后根据价值修正公式不断调整圆形件价值，通过迭代生成多种排样方案，以防算法陷入局部最优。【结果】与文献数据相比，该算法能够提高材料利用率，降低切割成本。【结论】实验结果表明，该算法在降低企业生产总成本上具有有效性。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

血管内皮生长因子结合可降解壳聚糖治疗大鼠心肌梗塞的研究

摘要:目的 研 究 血 管 内 皮 生 长 因 子 ( vascular endothelial growth factor, VEGF ) 结 合 可 降 解 壳 聚 糖 ( degradablechitosan,DC)对心肌梗塞大鼠的治疗作用。 方法 将 32 只 SD 大鼠随机分为假手术组、模型组、VEGF 组和 VEGF+ DC 组,每组 8 只。 4 组大鼠均采用结扎冠状动脉左前降支的方法进行造模,其中假手术组只穿线不结扎。 造模后, 向模型组大鼠心肌注射 100 μL 生理盐水,VEGF 组大鼠于同一位置注射同体积 VEGF 溶液,VEGF+DC 组大鼠注射 VEGF+DC 溶液。 造模 4 周 后,对 所 有 实 验 大 鼠 进 行 超 声 心 功 能 检 测,考 察 左 心 室 收 缩 期 及 舒 张 期 前 壁 厚 度( LVAW;s 和 LVAW;d) 、左心室收缩期及舒张期内径( LVID;s 和 LVID;d) 、左心室收缩期及舒张期容积( LV Vol;s 和 LV Vol;d) 、左室射血分数( EF% )及短轴缩短率( FS% ) ,血流动力学考察左室舒张末压( EDP ) 和等容收缩期及 舒张期左心室内压力上升最大速率( + dp / dt 和 - dp / dt) ,计算左心室指数( LVM / BW) 并对心肌进行苏木素-伊红 ( HE)染色观察各组实验大鼠心肌病理变化。 结果 VEGF 组和 VEGF+DC 组大鼠的心肌梗塞均得到有效改善,其 中 VEGF+DC 组的改善作用更加显著。 结论 VEGF 结合 DC 对心肌梗塞大鼠的心功能具有改善作用,具有一定的治疗作用。     

茶树花多糖研究进展

茶树花与茶叶同根共生,但往往被视为茶树的废弃物,不能很好地加以利用,从而造成资源的浪费与损失。茶树花含有丰富的活性物质,其中茶树花中的多糖成分与茶叶中含有的多糖成分基本相同,但含量明显高于茶鲜叶。茶树花多糖具有降血糖、抗氧化、免疫调节作用及抗肿瘤、肝保护、抗凝血等多种生物活性,是非常宝贵的新资源食品。茶树花多糖主要的提取方法包括溶剂提取法、酶法提取、微波辅助提取和超声辅助提取法。提取出的茶树花粗多糖,一般需要经过脱蛋白、脱色、色谱柱分离等纯化工艺,得到纯净的茶树花多糖。目前,围绕茶树花多糖的研究报道较少,值得对其进行深入研究。聚焦茶树花这一新资源食品,围绕茶树花多糖的生物活性、提取方法、分离纯化方法等方面进行阐述,以期为研究茶树花及其多糖活性物质的开发利用提供新的研究思路。     

有机摩擦改进剂研究进展

在润滑剂中添加摩擦改进剂能够提高混合和边界润滑状态下抗磨减摩作用.摩擦改进剂可以在摩擦副表面形成吸附或反应润滑保护膜,从而减少摩擦副之间的摩擦磨损.本文介绍有机摩擦改进剂的种类、润滑性能和润滑机理的研究进展,阐述对羧酸、醇、酯类及其衍生物、胺及其衍生物、含硼化合物、含磷化合物、有机聚合物等液体润滑剂中常用的有机摩擦改进剂的研究现状,展望有机摩擦改进剂未来的发展方向.