健心颗粒对慢性心衰大鼠循环RAAS系统的影响

目的:主要探讨健心颗粒对自发性高血压大鼠(SHR)慢性心力衰竭(HF)时循环肾素一血管紧张素系统(RAAS)系统的作用及机理。方法:观察健心颗粒对15周龄SHR大鼠血浆醛固酮(ALD)及紧张素Ⅱ(AngⅡ)的影响。结果:健心颗粒能显著降低各剂量组的循环ALD、AngⅡ水平。结论:健心颗粒作用于循环RAAS系统,改善SHR大鼠的ALD、AngⅡ水平,进而抑制心肌肥大,逆转心室重构。     

基于冲突感知的IEEE 802.11 DCF性能分析模型

对IEEE 802.11 DCF机制的核心算法二进制指数退避算法提出一种基于冲突感知的分析模型:基于平均竞争窗口与冲突概率之间的关系,得到在饱和条件下系统的延时和吞吐量分析模型,并得出基本接入模式与RTS/CTS接入模式的切换门限值。该模型简化了BEB算法,降低了计算复杂度,但能很好地反映算法特性。通过理论分析与OPNET仿真,验证了模型的正确性,同时为预测和优化无线网络系统的性能提供理论依据。     

谐波齿轮传动系统的各误差分量及其综合

从谐波齿轮传动系统的传动误差产生的机理出发 ,按误差独立性作用原理研究了齿轮的切向综合误差与基节误差 ,齿轮安装轴的偏心与配合间隙偏心 ,输出轴与轴承孔的偏心和配合间隙 ,轴承的径向游隙与径向跳动以及波发生器部件对谐波齿轮传动系统传动误差的影响 ,得到每个误差分量的作用频率 ,并解释了谐波齿轮传动系统中特有的传动误差拍频现象     

疏水改性聚丙烯酰胺的微皂乳液聚合及性能

采用微皂乳液聚合法,以过硫酸钾为引发剂,在水溶液中引发丙烯酰胺(AM)与α-甲基苯乙烯(α-MSt)自由基聚合制备疏水缔合水溶性共聚物P(AM/α-MSt)。探讨单体浓度、引发剂及疏水单体用量和反应时间对共聚物收率及表观黏度的影响。经红外光谱仪、扫描电镜和表观黏度计等对P(AM/α-MSt)的结构、疏水缔合作用及分子聚集形态进行表征。结果表明:P(AM/α-MSt)溶液的特性黏度η=1 175.1 mL/g,温度为90℃时表观黏度保留率为55.2%;在18 g/L的CaCl2溶液中P(AM/α-MSt)的表观黏度保留率可达82.8%。     

聚硅氧烷聚乙烯接枝共聚物的制备与表征

以聚氧乙烯为起始原料,合成了一系列硅表面活性剂以及它们的丙烯酸酯,用FTIR和。HNMR对其结构进行了表征,用最大气泡法测定了其表面张力．以其作为接枝单体,利用反应挤出接枝的方法制备了系列功能化聚乙烯,用FTIR确定了接枝共聚物的结构和接枝率;用DSC、WAXD、接触角测量仪和XPS对接枝共聚物的热性能、结晶行为和表面性能进行了测试分析．结果表明,随着聚氧乙烯相对分子质量的增加,硅表面活性剂的表面活性降低;表面活性剂作为接枝链的引入,降低了接枝共聚物的接触角,提高了接枝共聚物的结晶温度,降低了半结晶时间,但没有破坏聚乙烯的晶格;接枝共聚物的亲水性得到改善．     

基于Attention机制改进TimeGAN的小样本时间序列预测方法

利用深度学习进行时间序列预测时所表现出的优越性能在很大程度上得益于数量庞大的训练样本。然而，实际过程中普遍存在数据难以收集而无法准确建模的问题。为了解决时间序列预测中的小样本问题，本文提出了一种基于注意力机制并融合时间卷积网络与长短期记忆网络的数据增强网络(ATCLSTM-TimeGAN)，通过在时间序列过程生成对抗网络(TimeGAN)中加入Soft-Attention机制来解决其动态信息丢失的问题。针对生成器的输入一般为随机向量，采用时间卷积结构与Self-Attention机制融合，获得更好的数据生成效果。为了验证生成数据的真实性与有用性，比较了不同的数据增强方法所生成数据的分布差异以及合成数据用于预测时的预测效果。实验结果表明，相比于其他方法，ATCLSTM-TimeGAN能够更好地覆盖原始数据的分布，有效地降低了小样本下的预测误差。