神经电活动稳态调控抑制性突触传递的分子机制

发育中的神经网络需要兼顾生长与稳定这两种相辅相成的需求.稳态可塑性可通过调节兴奋性或抑制性突触传递从而维持神经网络的稳定.已报道的关于稳态可塑性机制方面的研究主要集中在其对兴奋性突触传递的影响,很少关注其对抑制性突触的调控.运用体外培养的原代海马神经元,本项研究发现了持续增强神经元电活动4小时能够诱导抑制性突触传递的稳...     

人工湿地技术削减雨水初期径流污染负荷研究进展

拟从技术特点、技术流程、技术原理、技术参数、技术使用中存在的问题以及技术的应用前景等方面对雨水初期径流污染人工湿地技术进行分析和描述.介绍了该技术在国内和国外的研究现状,并展望了其未来研究方向.以期为我国城市雨水初期径流污染控制工程提供参考依据.     

趋药性人工蜂群算法训练神经网络研究

本文设计了一种复合人工蜂群算法,将细菌觅食优化算法中的趋药性行为引入到人工蜂群算法中,使得引领蜂和观察蜂进行局部探查时像细菌觅食时那样翻转到有利的方向上进行游动;另一方面,让蜜蜂尝试在所有维度产生扰动并择优选择,这两种策略大大增强了人工蜂群算法的局部探查能力.将此算法应用于训练人工神经网络,实验表明改进后的算法性能比人...     

基于电容层析法糖浆气液两相流识别

针对目前常规两相流流型识别方法在糖厂煮糖罐糖浆识别中精度低的缺点,提出基于电容层析法(ECT)的气液两相流流型判别软测量模型.首先对由ECT传感器采集的检测数据优化处理并提取特征参数作为BP神经网络的辅助变量,气液两相流相应实际流型作为BP网络的主导变量,通过神经网络结构参数的优化训练,构建出二级并行的自组织竞争神经网...     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...     

精度与程度的逻辑差近似算子及其性质

首先研究了程度近似与变精度近似的关系与转化,再利用变精度近似算子与程度近似算子定义了精度与程度的逻辑差近似算子,其具有与精度与程度2个量化指标相关的逻辑含义,最后研究并得到了精度与程度的逻辑差近似算子的一般性质与幂作用性质.精度与程度的逻辑差近似算子部分拓展了程度近似算子与经典近似算子,进而得到了这些已有近似算子幂作用...     

基于网络药理学与GC-MS探讨竹叶花椒挥发油干预高脂血症的作用机制

目的 基于气相色谱-质谱联用结合网络药理学方法,探讨竹叶花椒挥发油干预高脂血症的活性成分及作用机制,为竹叶花椒挥发油中功能性成分研究及其干预高脂血症的作用机制提供理论基础。方法 首先通过GC-MS鉴定竹叶花椒挥发油的化学成分,再借助数据库获取化学成分对应靶点和高脂血症疾病靶点。又通过Venn图、蛋白-蛋白相互作用分析、GO分析、KEGG代谢通路富集分析和构建“靶点-通路-活性成分”网络得到竹叶花椒挥发油干预高脂血症的关键靶点。最后采用分子对接软件AutoDock对竹叶花椒挥发油主要活性化合物与关键靶点进行半柔性对接验证。结果 在竹叶花椒挥发油中鉴定出29个化学成分,得到37个干预高脂血症的核心靶点,该核心靶点涉及细胞对脂质的反应、脂质的定位调节和对脂多糖的反应等方面。KEGG富集分析与“靶点-通路-活性成分”网络进一步得到PPARA、RXRA、TNF、NR1H3、PPARG和IL-6等28个关键靶点,也得到金合欢醇、亚油酸和α-石竹烯等7个主要活性成分。分子对接结果表明关键靶点与主要活性成分有较好的结合能力,结合能均小于-7.0 kJ/mol。结论 竹叶花椒挥发油中的多种功能性成分可能...     

软件定义网络下两阶段大象流识别算法

目的 针对数据中心网络(Data Center Network, DCN)中数据流量多导致大象流与老鼠流识别精确度低的问题,提出一种基于软件定义网络(Software Defined Networking, SDN)下两阶段大象流识别算法。方法 将SDN与DCN结合,第一阶段,采用高斯分布动态阈值优化算法,通过对数据包阈值的设定,计算大象流误检率与漏检率,不断优化得到最优阈值,以此识别出可疑大象流;第二阶段,在依据流传输速率与流持续时间精确得到大象流的基础上,提出阈值约束、流量检测机制、Count计数器等三方面改进对大象流识别阈值下限的约束,将网络中大象流的数据量与流持续时间进行周期内阈值计算,提高大象流的识别精确度。结果 实验结果表明：算法与已有相关算法相比,第一阶段可疑大象流平均字节数比网络流平均字节数多11.3%;不同阈值下的算法准确度提高1.7%,不同网络流量下的大象流平均检测时间降低至6 ms以内。结论 软件定义网络下两阶段大象流识别算法在第一阶段具有较强的大象流识别能力,同时算法的精确度有所提高,大象流的平均检测时间降低,提高了网络质量,能为进行网络流量调度策略的进一步研究...     

多时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

针对一类多时变时滞细胞神经网络,利用Young不等式和Halanay不等式技术,给出了保证平衡点惟一性和全局指数稳定性的几个充分判据.所得到的全局指数稳定判据完全独立于时滞,不要求时变时滞的可微性和神经元激励函数的严格单调性,且通过几个注释说明本文的结果改进和扩展了现有一些文献中的结果.仿真例子证明了本文结果的有效性.     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.