壬基酚对鲫鱼(Carassius auratus)巨噬细胞的免疫毒性

从鲫鱼(Carassius auratus)头肾中分离巨噬细胞，体外暴露雌二醇和壬基酚后，用MTT法测定它们对鲫鱼巨噬细胞增殖的影响，用化学发光法测定它们对鲫鱼巨噬细胞呼吸爆发的影响，评价壬基酚的免疫毒性，并与天然激素雌二醇的免疫效应相比较．结果表明，雌二醇对鲫鱼巨噬细胞的增殖有明显的诱导作用，壬基酚对鲫鱼巨噬细胞增殖在低浓度表现为诱导作用，高浓度表现为抑制作用．雌二醇、壬基酚对鲫鱼巨噬细胞呼吸爆发有明显的诱导作用．研究结果表明壬基酚对鲫鱼具有潜在的免疫毒性．与天然激素雌二醇的免疫作用效应比较，进一步证明了壬基酚的弱雌激素活性．     

不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

情报与安全信息学研究的现状与展望

本文简要介绍了情报与安全信息学研究的历史、现状和发展趋势,并重点讨论了当前开展情报与安全信息学研究的主要目的、关键问题、核心任务和内容,以及可能的重要应用。     

信息科学和信息学：历史与发展、区别与统一

本文通过系统研究过去120—140年信息科学和信息学的起源与发展的相关历史,发现术语“信息”、“信息科学”和“信息学”出现于各种传统学科的信息研究中。并通过分析这些概念的发展趋势使我们提出下面建议:信息科学就是信息学,作为一门统一信息的科学,基于自身统一的信息概念和理论,它正在发展成为一门基础科学。     

几种类固醇激素对真骨鱼免疫功能的影响

从神经内分泌免疫网络的角度阐述了皮质激素、雄激素、雌激素等几种类固醇激素对真骨鱼类免疫组织细胞及抗体产生的抑制作用和促进作用,从受体水平探讨了作用的机制.为鱼类神经内分泌免疫网络研究提供了较为丰富的资料和有益的思考     

混凝土湿喷台车臂架振动模态分析

以国内某公司喷浆台车SPTC25为研究对象,首先利用陀螺仪和加速度传感器在施工现场进行动力学测试,采集到关于臂架在实际施工时的角速度和加速度的时间历程曲线。然后通过数据处理和分析计算,得到臂架在仰俯工况下的振动频率和振幅,分别为1.18 Hz和0.092 m,回转工况下的振动频率和振幅分别为0.98 Hz和0.073 m。其次,对湿喷台车臂架建立了准确的有限元模型,并且进行了模态仿真分析,得到前三阶模态的固有频率和振型。结合隧道施工时的实际操作数据统计,最终得出结论,臂架在施工过程中长时间处于共振状态,使得振幅过大,这是臂架疲劳开裂的主要原因,也为后续湿喷台车臂架的研发和优化提供了新的分析思路。     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.     

凡纳滨对虾幼体不同培育密度对水质、仔虾生长、免疫和抗逆性能的影响

根据福建凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamez)25 m²池育苗的培养密度,设置16万尾/m³ (Ⅰ)、24万尾/m³ (Ⅱ)、32万尾/m³(Ⅲ)、40万尾/m³(Ⅳ)和48万尾/m³(Ⅴ)5组幼体培育密度,分析不同培育密度对水质、仔虾生长、免疫相关因子活性和抗逆性能的影响.实验结果表明:在同一培育密度条件下,水中溶解氧(DO)含量和pH值随幼体的生长(溞状幼体期、糠虾幼体期和仔虾期)显著下降(p<0.05),而活性磷酸盐(PO₄^3-P)、硝酸盐氮(NO₃^--N)、亚硝酸盐氮(NO₂^--N)、氨氮(NH₄⁺-N)含量和化学耗氧量(COD)则显著上升(p<0.05);在不同培育密度条件下,DO含量和pH值随着培育密度的增加而降低,而PO₄     

网格环境下基于免疫克隆策略的资源分析和任务调度

网格将多种资源组织在一个统一的框架下,为各种复杂的计算任务提供资源.因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题.将遗传算法和免疫克隆算法结合起来,充分发挥各自的优势,先通过克隆操作来产生一组新的个体,然后再独立地对所产生的各个体进行克隆变异,克隆交叉操作,从而求得问题的最优解.实验结果表明,这种并行遗传免疫克隆算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,可以成功地应用于网格任务调度中.