乙型肝炎病毒标志物检测少见结果模式临床意义探讨

检测乙型肝炎病毒(HBV)感染者血清,获得HBV标志物(HBV-M)多种组合结果模式.其中少见结果模式难以免疫学的一般原理解释,也不易判断其临床意义.本文5000余例样本例证了少见结果模式的存在,并从免疫学和分子生物学角度对重要的结果模式进行了综合探讨.     

分子印迹技术研究的新进展

分子印迹技术是制备对特定分子具有特异性识别能力的高分子聚合物的一种技术,本文就近些年来分子印迹技术在合成单体、合成方法以及应用领域等方面取得的新进展进行了综述.     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

水生动物细胞周期蛋白研究进展

细胞周期蛋白是真核细胞周期循环中主要的调控因子，参与细胞周期的精密调控，维持细胞正常生长及发育平衡．本文简述了细胞周期蛋白与水生动物卵子发生、早期胚胎发育的关系以及细胞周期蛋白在生殖过程的表达与调控．     

牡蛎低分子活性肽对人肺腺癌A549细胞形态与超微结构变化的影响

以牡蛎（Saccostrea cucullata）体内分离提取出的牡蛎天然低分子活性多肽（BPO-L，Bioactive Peptides of Oyster in Peak L）为效应物，观察研究BPO-L对人肺腺癌细胞形态和超微结构的影响．光镜观察显示经0．1mg／mL BPO-L处理后的A549细胞体积增大，趋于扁平铺展状态，细胞核质比例变小，核仁数量减少．透射电镜观察显示经0．1mg／mL BPO-L处理后的A549细胞核形态较规则，细胞核内异染色质减少，常染色质增多；细胞质内线粒体数量增多，结构较为一致，高尔基体呈较为典型发达状态，并出现粗面内质网增多和多聚核糖体减少等变化．结果表明，BPO-L能有效改变人肺腺癌细胞的恶性形态与超微结构特征，对肺癌细胞具有一定的诱导分化作用．     

拓扑分子格的弱T*分离公理

利用强半开邻域引入和研究了拓扑分子格的弱Ti^*分离公理，这是Ti^*分离公理的推广(i=1，2，3，4)．     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

一个具有对偶适应度函数的遗传算法

提出一个具有对偶适应度函数的遗传算法.该法提供了一个阈值,利用对偶适应度函数值辨别全局最优盆和局部最优盆.根据辨识结果,自适应地设置变异概率.对几种典型函数的测试结果表明,该法的全局收敛性能及收敛速度优于标准遗传算法.     

同步电机在线参数辨识的混合算法

根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.