基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...     

人工脱色过氧化物酶催化降解苋菜红活性研究

以肌红蛋白(Mb)为骨架构建并纯化了三突变体蛋白F43Y/F138W/P88W Mb,双突变体蛋白F43Y/F138W Mb及单突变体蛋白 F43Y Mb,并对三个突变体蛋白的苋菜红(amaranth)脱色降解活性进行了研究。催化活性及酶动力学研究结果显示,相比于F43Y/F138W Mb和F43Y Mb,三突变体F43Y/F138W/P88W Mb的苋菜红催化效率最高,这表明色氨酸对人工脱色过氧化物酶的活性起了重要作用。该研究不仅为今后的血红素蛋白设计提供了理论依据,同时也表明人工酶在染料废水处理方面具有潜在的应用价值。     

2-(4-(1,2,4-三唑)-苯氧基乙酰腙衍生物的合成与生物活性初探

以对氨基酚为起始原料合成了一系列2-(4-(1,2,4-三唑)-苯氧基乙酰腙衍生物(5a-5o).通过核磁共振氢谱和碳谱确证了目标化合物的结构,采用最大电惊厥实验(MES)和皮下注射戊四唑实验(PTZ)筛选其抗癫痫活性,采用旋转棒法评价其神经毒性,采用脂多糖(LPS)诱导TNF-α释放模型评价了化合物的体外抗炎活性.研...     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

针对要点防空模型的作战兵力优化研究

为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化。从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估。首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型。对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能。最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性。     

中药方剂中乳香类药物不良反应分析及临床对策

乳香可舒筋行气,活血化瘀,是中医治疗痹症、湿阻病等多种疾病的常用药材,但乳香类药物存在诱发不良反应的风险。通过回顾性研究,将2022年1—6月于北京中医药大学附属护国寺中医医院开具含有乳香成分的中药处方作为研究对象,通过统计描述、相关性分析及多因素回归分析,旨在明确影响乳香不良反应的独立性因素。采用的指标包括处方中的乳香剂量、给药方式,患者的年龄、性别、过敏史以及记录不良反应类型等。结果共纳入108例处方,其中7例处方引发了不良反应,包括皮肤过敏6例、腹泻1例,多因素回归分析显示患者既往过敏史是影响乳香不良反应的唯一独立危险因素;说明现阶段中医临床实践使用的含有乳香的中药方剂所致的不良反应仅与既往过敏史有关,患者过敏史是合理用药、控制不良反应中需重点把握的环节。     

食酸戴尔福特菌USTB04生物降解微囊藻毒素的活性研究

云南滇池底泥中筛选了1株能够降解做囊藻毒素（Microcystins,MCs）的微生物纯菌种,经中国科学院微生物研究所鉴定为食酸戴尔福特菌USTB04（Delftia acidovorans）,该菌能在2d时间内将初始浓度分别为90．2mg／L和39．6mg/L的MC-RR和LR全部降解,日均降解能力分别达到45．1mg／L和19.8mg／L。进一步活性研究显示,添加外源含碳和含氮化合物虽然可以促进该菌的生长．但对MCs的降解过程没有明显的促进作用。各为1mg／L浓度下,金属离子Cu^2＋、Mn^2＋和Zn^2＋均对该菌降解MCs的过程没有明屁的促进作用,其中Cu^2＋还有一定的抑制效应。本研究对于丰富MCs生物降解理论以及去除水体中MCs的应用都具有重要意义。     

信息融合系统评价中指标排序权值的求取

针对当前信息融合研究中对算法有效性测试评估的需要,就中心融合层指标的标准化处理方式及其对应的权值求取作了理论探讨和实验论证,这些方法可于指标极值的在线自适应凋整,有助于在各种类型的数据源下选取合适的融合算法。     

无线网中面向TCP友好的拥塞控制算法

在LDA协议的基础上,提出一种改进的端到端无线网TCP友好拥塞控制算法（WIAD＋）。WLDA＋根据无线中的拥塞用一种类似于处于丢包和延迟状态的TCP连接的方式来调节发送者的传输行为。考虑到无线网的特殊性,WLDA＋加进了错误区分模式来监测无线网中丢包。通过模拟实验评价了WLDA＋模式的性能。实验结果表明应用错误区分模式能有效地达到无线网的拥塞控制。     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。