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目前将神经网络应用于混合试验的在线模型更新是一个重要的研究方向,如何提高神经网络在线模型更新算法的自适应性、稳定性和抗噪声能力是一个关键问题,提出了一种基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法,即每时步利用试验子结构的历史试验数据形成带有遗忘因子的动态窗口样本,并采用增量训练方式训练LMBP神经网络,同步预测具有相同本构模型的数值子结构的恢复力。对一个两自由度非线性结构进行模型更新混合试验数值模拟,数值子结构恢复力预测值的RMSD最终为0.0230。结果表明,基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法具有良好的自适应性、稳定性和抗噪声能力。 相似文献
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分选酶在细菌对宿主细胞的黏附过程中具有重要作用。为探究乳酸菌分选酶的特性及与其他致病菌分选酶的差异,以嗜酸乳杆菌ATCC4356为模板,构建分选酶A(sortase A,SrtA)重组表达载体pET28a-SrtAΔN48,转入大肠杆菌感受态细胞Transetta(DE3)内表达,使用Dabcyl-QALPTTGEE(Edans)探究其酶活特性。结果发现:嗜酸乳杆菌ATCC4356 SrtA(Lap-SrtAΔN48)分子质量为20kDa左右;Mg2+、Zn2+、Mn2+可提高Lap-SrtAΔN48的转肽能力;Ca2+不会影响SrtAΔN48的活性,明显区别于致病菌;且分选酶抑制剂查尔酮会抑制Lap-SrtAΔN48的活性。进一步通过蛋白质同源建模分析发现Lap-SrtA由8条中心β桶状结构互相折叠而成,属于经典的分选酶结构,Lap-SrtA的活性位点为His137、Cys198、Arg205。 相似文献