用小鼠胚胎干细胞高效培育小脑神经细胞

<正>日本理化研究所13日发布新闻公报称,该所研究人员成功诱导小鼠胚胎干细胞,有选择性地分化成小脑神经细胞,且实现了较高的分化效率。公报说,小脑皮质中层内的浦肯雅细胞是掌管精确运动和学习的主要神经细胞,在医学方面具有相当重要的作用,以往诱导胚胎干细胞有选择性地分化成浦肯雅细胞的方法效率低下,只有约0.5%的胚胎干细胞最终能分化成浦肯雅细胞。     

美找到阻止脑细胞凋亡的新分子——可保护脑细胞免于神经退化和中风

据美国物理学家组织网近日报道,北卡罗莱纳大学研究人员最近发现了一种能使脑细胞抵抗程序性细胞死亡的新分子,该发现预示着一种新的治疗方法,能使神经退行性病变和中风患者脑细胞存活率大大提高。相关研究发表在近日的《基因和发展》杂志网站上。     

日本用小鼠干细胞培育出功能完整的牙齿

日前日本科学家用干细胞技术培育出了具有完整功能的牙齿,并在小鼠身上进行了成功的移植。这种由生物工程技术培育出的牙齿和自然生成的牙齿相比,不但在外观上没有多少区别,而且同样具有一定的硬度并对疼痛敏感。相关论文发表在《公共科学图书馆.综合》杂志上。     

胚胎之乱

干细胞旅游的关键问题在于,中国医院提供的这种疗法未经科学证明、未经卫生管理部门批准、监管。     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

一种新型神经网络控制器的研究

提出了一种新型神经网络控制器,其控制机理与PID控制相类似,但解决了常规PID控制存在的快速性与超调量的矛盾.给出了该神经网络控制器的自适应学习算法,分析讨论了控制系统的稳定性.仿真实验表明,这种新型神经网络控制器构成的自适应控制系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。     

基于改进BP神经网络的智能控制方法研究

针对典型BP神经网络存在的缺陷提出了一些有效的改进措施。通过采用改进的BP神经网络来对控制规则样本进行学习和训练 ,使网络记忆控制规则 ,以达到智能控制的目的。仿真和实验结果证明 ,该方法具有优良的控制特性 ,能满足伺服电机控制的需要。     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性