靶向树突状细胞的呼吸道合胞病毒F重组蛋白的构建与体外活性分析

分析以人呼吸道合胞病毒(Human respiratory syncytial virus,RSV)融合糖蛋白(fusion glycoprotein,F)为抗原靶向DEC205/CD205受体策略对重组F蛋白表达及活性的影响.F蛋白是RSV的重要中和抗原,克隆RSV F蛋白胞外区的编码基因至可识别鼠树突状细胞(Dendritic cells,DCs)DEC205受体的单链抗体(single chain antibody of anti-DEC205,scDEC)的C端,构建可表达重组F蛋白(scDECF)的质粒pVAX1/scDECF,Western blot方法检测scDECF的表达,免疫荧光法和流式细胞术检测表达的scDECF与DEC205受体的结合活性.经Western blot证实在pVAX1/scDECF转染的293T细胞成功表达了scDECF.将所获得的细胞培养上清与表达鼠DEC205受体的细胞CHOmDEC205孵育,用免疫荧光和流式细胞术证实:与作为对照的重组F蛋白scISOF相比,所获得的scDECF与CHOmDEC205细胞呈现明显的结合.本研究成功表达了重组蛋白scDECF,且所获得的重组蛋白scDECF具有与表达DEC205受体的细胞特异性结合的活性.     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

基于改进YOLOv4的行人检测算法

针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM)注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度。结果表明：在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87%,处理速度提升了29.52 FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13%,具有较好的鲁棒性。     

二级倒立摆基于融合函数的模糊控制

文章针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统,采用模糊控制理论研究了二级倒立摆的稳定控制问题.考虑到二级倒立摆为多变量系统,为了解决模糊控制器规则组合爆炸问题,利用LQR控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数,降低了控制器的设计难度,并研究了量化因子对控制效果的影响,通过设置阈值使量化因子可自动调节,...     

基于层次分析模糊特征融合的目标识别

提出了基于层次分析法模糊特征融合的目标识别，给出了确定多因素属性特征参量相对重要性的量化关系和综合模糊推理识别的权重向量求解方法，利用综合模糊评判模型进行辐射源的属性判决识别。通过计算机仿真试验，证实了该方法的有效性。     

基于分数阶微分的多传感器检测数据融合算法

为了解决制造系统中各生产信息采样节点设备性能和工作环境的不同带来的检测数据间差异性,直接影响着制造管理系统工作可靠性与决策科学性的重要问题,提出应用基于分数阶微分算子的多传感器检测数据融合算法融合生产信息测量误差的新理念。选择检测仪器性能或工作环境作为检测数据的影响因子,应用分数阶微积分理论推导出基于分数阶微分的多传感器检测数据的融合处理算法模型,并应用物联网下的多传感器检测数据的融合处理实例验证了算法的可行性和优越性。实验结果表明:与动态的加权算法和平均值算法相比,本文算法不仅具有融合精度更高、融合值稳健性更好的优点,还具备增强检测信息强度提升系统工作可靠性的功能。     

考虑可信度评价的多传感器一致性鲁棒测度方法

针对多传感器一致性测度的研究多集中于对某一时刻多传感器观测结果的判断,并未考虑时间序列的影响,导致某一时刻的一致性测度结果并不可信的问题,在传统的一致性测度基础上,采用一致性测度结果队列的中值作为测度结果的鲁棒估计,采用一致性测度结果队列的方差描述测度结果的稳定性,实现对一致性测度结果进行可信度评价,从而获得对传感器观测结果可靠性更好、可信度更高的评估.仿真实验表明,通过对多传感器观测数据的一致性测度结果进行可信度加权,可以显著提高一致性测度的鲁棒性,可以消除由于传感器性能不稳定带来的影响,有效识别出性能不稳定的传感器并将其剔除,为数据融合提供一致性传感器组.     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

模糊数据关联在多传感器多目标跟踪中的应用

运用现代数学中的综合分析方法 ,对杂波环境下多传感器多目标跟踪中的模糊数据关联算法进行了研究 ,讨论了两航迹状态估计向量间关联度的度量、评价方法和模糊关联准则 ,并对算法进行了仿真分析 ,结果证明模糊关联算法对数据关联的质量有明显改善