全脑辐照致神经损伤大鼠神经化学物质类生物标志物的筛选

为了对全脑辐照诱导神经损伤后的大鼠血进行外周血中神经化学物质类生物标志物的筛选,采用前期建立的血清中神经化学物质的化学衍生-超高效液相色谱-串联质谱分析方法,对不同全脑辐照剂量（0、10、30 Gy）和分次累积辐照（10 Gy×3）大鼠血清中42种神经化学物质的浓度进行了测定并进行了基于靶向代谢组学策略的统计学分析.单变量统计分析结果表明,辐照组（10、30、10 Gy×3）中去甲肾上腺素、乙酰胆碱、γ-氨基丁酸、酪胺、谷氨酸、酪氨酸、色氨酸、褪黑素、α-丙氨酸和甘氨酸的含量显著（p<0.05）低于对照组（0 Gy）,而乙酰胆碱和褪黑素的浓度变化趋势相反（p<0.05）.同时发现10 Gy×3组中神经化学物质含量的变化程度低于30 Gy组,表明分次累积辐照造成的神经化学物质扰动程度较同剂量的单次辐照低;通过结合多变量统计OPLS-DA模型分析中的变量重要性投影（VIP）值,本研究筛选出乙酰胆碱、谷氨酸、酪胺和褪黑素（p<0.05,VIP>1）可作为全脑辐照诱导神经损伤的潜在生物标志物.      

饮用水中铅含量分析方法的比较和研究

饮用水中铅元素含量的原子吸收和原子荧光两种分析方法在稳定性及线性度、灵敏度等几个方面进行对比研究,并找出适应不同水样的较为理想的分析方法.     

基于图书借阅关系的复杂网络的度分布和集聚程度

对泉州师范学院一校区的图书馆对外借阅处这一特定复杂系统的数据用复杂网络来进行描述并研究,在实证基础上,验证了图书借阅网络度分布服从N∝exp(-ck)单标度性质的规律,并对其与无标度网络模型进行了一定的对比和分析.在分析过程中,发现单元读者网络的集聚系数比较大,得出该复杂系统实例的读者集团化程度比较高的特性..     

Fault tolerant control based on stochastic distribution via RBF neural networks

A new fault tolerant control (FTC) via a controller reconfiguration approach for general stochastic nonlinear systems is studied. Different from the formulation of classical FTC methods, it is supposed that the measured information for the FTC is the probability density functions (PDFs) of the system output rather than its measured value. A radial basis functions (RBFs) neural network technique is proposed so that the output PDFs can be formulated in terms of the dynamic weighings of the RBFs neural network. As a result, the nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the input and the output PDFs can be transformed into a nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the control input and the weights of the RBFs neural network approximation to the output PDFs. The FTC design consists of two steps. The first step is fault detection and diagnosis (FDD), which can produce an alarm when there is a fault in the system and also locate which component has a fault. The second step is to adapt the controller to the faulty case so that the system is able to achieve its target. A linear matrix inequality (LMI) based feasible FTC method is applied such that the fault can be detected and diagnosed. An illustrated example is included to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm, and satisfactory results have been obtained.     

基于遗传算法和支持向量机的肺结节检测

针对圆点滤波器不能区分粘连血管型结节、血管端点和血管交叉结构,造成假阳率高的问题,提出基于改进遗传算法封装模型的特征选择算法,并把最优特征组合输入到支持向量机分类器,该分离器能做到检测肺结节时漏检率低同时降低假阳率。选出七个特征(其中包含两种新提出的特征)作为最优特征组合。用含有肺结节的CT影像数据库(50个结节和961个假阳)测试分类器的性能,得到敏感性100%和特异性95.5%的效果。实验结果表明,该框架和算法能应用到临床中来提高影像科医生的阅片效率。改进的遗传算法比传统的遗传算法能搜索到更优的特征组合。     

Design efficiency for minimum projection uniformity designs with two levels

The objective of this paper is to study the issue of design efficiency for minimum projection uniformity designs. The results show that for orthogonal arrays with strength two, the minimum projection uniformity criterion is a good surrogate for the design efficiency criterion proposed by Cheng, Deng and Tang (2002).     

基于分散推理结构的过热汽温模糊控制及仿真

设计了一种基于分散推理结构的锅炉过热蒸汽温度模糊控制系统。该控制系统为一个具有4个输入信号的模糊信息处理系统。根据过热器出口蒸汽温度和导前区出口蒸汽温度的偏差信息,分别由两个二维模糊控制器产生两个控制分量,进一步根据汽温对象的主要动态特性,对这两个控制分量进行加权综合,获得最终的控制输出。通过仿真实验,对基于分散推理结构的锅炉过热蒸汽温度模糊控制系统的有效性及自适应能力进行了验证,并与常规串级PID控制系统和模糊串级控制系统的控制效果进行了比较。     

基于分层模式的视景仿真系统研究与设计

视景仿真系统作为虚拟现实的重要表现形式和系统仿真的重要手段,已被广泛应用于各行各业。针对视景仿真系统的可扩展性和可移植性需求,提出了一种基于分层设计模式的视景仿真系统体系结构,详细阐述了基于分层模式的视景仿真系统总体框架的建立和各个模块的设计,并通过一个导弹攻防系统的设计实现验证了该体系结构的可行性和灵活性。     

原始数据压缩对简缩极化SAR极化信息的影响

简缩极化(compact polarimetric,CP)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是近年发展起来的一种特殊极化SAR,为了降低原始数据率,需要进行数据压缩,压缩误差将影响数据的极化信息。利用仿真数据,在不同信杂比下研究了当前普遍使用的4 bit截取、83分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和84 BAQ3种压缩方法引入的极化失真,并比较了简缩极化SAR不同工作模式对压缩噪声的敏感性。定义了一个指标以评价简缩极化SAR数据的极化精度。仿真结果表明,在信杂比远高于40 dB时84 BAQ性能最佳,83 BAQ性能最差,其他信杂比下3种压缩方法性能趋于一致,而π/4模式对压缩噪声的敏感性最强。