缬氨霉素钾微电极对肾上腺素、强心甙及Ca~( )影响心肌组织中钾离子活动的动态检测

钾离子不仅在心肌细胞的活动中占有重要地位,一般细胞的生理活动,以及许多药物的作用均与细胞内、外的钾离子活性有关。故对心肌组织内[K~ ]的动态检测对基础生理及临床药理上均具有重要意义。本工作主要介绍了一种K~ 选择性微电极的制作并对肾上腺素类药物、强心甙(毒毛旋花子甙K)及Ca~( 2)等对心肌组织中[K~ ]的影响进行了动态的观察。     

应用[K~+]、[Ca~(2+)]“针灸电极”对针刺不同经络影响“足三里”穴的动态研究

钾、钙离子是神经、肌肉兴奋的关键离子,也是经络传导、针灸得气中必然参与的物质,但其在整体活动过程中变化的规律,尚缺乏直观的动态研究方法。我研究室最近首创试制成功了一种对[K~+]、[Ca~(2+)]敏感的“针灸电极”,可以对活体进行快速、特异、连续进行动态观察,还可记录绘成曲线,因此本方法将有助于得气过程的机理、穴位内的动态变化以及有关经络特异性等方面的分析研究。     

钙离子选择性微电极对体液及线粒体悬液中钙离子的测定

生物体中的离子化钙是重要的生理活性物质,许多重要的生理过程与钙离子的活度(或浓度)有密切关系。钙离子参与了骨的形成和吸收、神经传导、肌肉收缩、心脏的输导和收缩、大脑功能、肾小管功能、肠的分泌和吸收、血液凝结、膜和毛细管的渗透性、酶功能以及各种内分泌腺的激素分泌等各种生理机能。目前已证实许多疾病与体内钙离子变化有关。因此,生物体中钙离子的研究成为生理、生化、病理及临床等学科感兴趣的课题。近年来,许多学者报道了用钙离子选择性微电极进行钙的生理、病理研究。本文作者曾研制了双-[二(对辛基苯基)磷酸]钙为活性物质、苯基瞵酸二辛酯为增塑剂的 PVC     

中性载体离子选择性液膜微电极的研制和应用

1.前言微电极技术在生理研究中起到重要作用,因而它得到了迅速发展。目前,在实际中使用的微电极有两大类,一类叫做伏安型微电极,它以海洛夫斯基的极谱学为基本原理;另一类叫做电位型微电极,即离子选择性微电极(ISME),它遵循电位法的基本原理。本文所讨论的是 ISME。早在1927年,Talar 和 Whitaker 就研制成功一个以铂作为基体的 pH 电极,其端径约为5μm,并用它测定了生物体内液泡的 pH 值。但是绝大多数 ISME 的研制成功及它们     

谱聚类中选取特征向量的动态选择性集成方法

谱聚类中k个最大特征值对应的特征向量不一定使聚类结果达到最好,因此,文中采用特征向量组的选择性集成方法以提高谱聚类性能,涉及基特征向量组的选取、选择性集成策略等问题.利用训练数据的成对约束信息进行打分,选出较好的基特征向量组;应用测试数据在训练数据中的l-最近邻的聚类性能指标,动态评价每组特征向量,选出少量几个参与投票的特征向量组;对测试数据集的几个特征向量组数据进行谱聚类,并对结果进行簇配准,给出最终的聚类结果.实验表明,采用动态选择性集成方法能提高测试数据的聚类性能.     

基于免疫的入侵检测系统中检测子集分布策略

为了提高现有的入侵检测系统的鲁棒性及对未知入侵的检测能力,根据免疫的原理、体系结构,建立了一种新的基于免疫原理的分布式入侵检测系统模型.在该模型中,检测子集如何在各个分布式节点上合理的分配将在很大程度上影响系统的性能.在分析了影响检测子集分布空间因素的基础上,从理论上研究了分布策略的优劣,给出了一种可行的将具有部分重复检测空间的检测子尽量分配到不同检测节点的方法.实验结果表明,与单纯的顺序分配相比该策略能在部分检测节点失效时系统依然维持较高的检测率.     

计算网格中动态负载平衡的分布调度模式

网格计算下对资源进行有效的管理和调度可以提高系统的利用率.在对现有若干调度方法的研究和分析基础上,针对计算网格中的负载平衡问题,提出了一种分布式网格作业调度模型,并给出相关算法.算法通过建立主从模式的负载信息收集机制,提供给节点全局负载信息,加速重负载节点的负载转移速度.通过有效的负载平衡模式,解决资源调度中负载平衡及其可靠性问题.     

基于动态确定度传播的选择性采样

传统主动学习中采用的批量采样模式忽略了样本之间的相互关系,因而会不可避免地引入冗余。针对上述问题,提出了一种动态批量采样模式,采取"逐一标注,批量训练"的流程,综合利用当前分类模型和先前标注样本对后续采样进行动态指导;在此基础上,进一步提出了基于动态确定度传播的选择性采样算法,有效地提高了所选取样本的信息量。实验结果证明,基于动态确定度传播的选择性采样算法能够显著改进分类结果。     

工作流管理系统中动态性质检测的设计框架

目前,工作流管理系统的开发已成为信息系统领域的最重要的研究内容之一,设计WfMS是一个非常复杂的过程,涉及到许多困难的任务,而采用框架技术能有效地解决工作流管理系统设计中存在的问题。文中重点讨论了工作流管理系统中的关键问题,即动态性质检测的设计,提出采用连通无圈图的方法对工作流管理系统中的动态性质进行检测。     

过程控制时间序列中异常值的动态检测

针对传统小波异常值检测方法的不足以及控制调节系统在调节阶段采集的震荡数据所具有的特点, 提出了适用于调节系统震荡数据异常检测的自回归模型(auto-regression, AR)与小波相结合的在线异常值检测方法. 该方法通过引入改进的鲁棒AR模型, 克服了传统小波分析方法检测控制过程数据异常值时存在的不足; 为了避免传统异常值检测方法需要事先设定检测阈值的问题, 算法引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)来分析小波系数, 并在线更新HMM参数, 提高了算法的检测精度. 通过实验与应用证明了本文提出的异常数据检测方法更适合震荡的控制过程数据, 具有一定的实用性.     

ASON网中具有分布估计特征的动态RWA算法

针对ASON网中动态RWA问题建立了相应的网络模型,并提出一种基于分布估计算法的动态RWA算法.与传统RWA算法相比,该算法在可行解搜索空间及计算量上大大降低,为算法在工程上的实现提供了可行性.仿真实验结果表明,提出的新算法搜索效率高、求解速度快且能够获得高质量的全局近似最优解,具有较强的实用性.     

利用索引的动态分布改善JXTA网络中查询效率

JXTA 2．0参考实现中,索引发布和查询机制是基于索引固定分布的策略。现有索引查询方案中集合点的RPV(flemiezvous Peer View)松散一致性会导致查询请求在集合点之间重复巡查(walker)的问题。提出使用索引的动态分布改善查找目标索引的准确度,并且就索引的冗余及振荡进行了分析改进,避免在RPV中重复巡查和减小每一次巡查的距离,从而提高查询效率。     

基于选择性搜索算法的车脸部件检测

车脸部件检测能够广泛地应用于车辆识别及车辆的语义分割。尽管对于车脸的检测已经做出过大量的努力,但现有的研究大多集中在车脸的整块区域的检测及定位,提出了一种基于选择性搜索的车脸部件检测算法。该算法分为两个阶段：首先,将车辆图片进行高斯滤波去噪以及图像归一化预处理。其次,对预处理后的图片,利用基于图表示的图像分割算法获取初始分割区域,计算两两相邻区域在颜色、纹理、大小及吻合度之间的相似度;随后利用初始分割区域相邻区域间的颜色、纹理、大小以及吻合度的相似性对初始分割区域进行合并,从而准确分割车脸各部件。采用部分香港中文大学的公开数据集CompCars,总计4 199张图像,作为测试样本以测试车脸部件分割检测效果。实验结果表明,该算法检测车脸部件的平均重合度达到73.74%,明显胜过其它目标检测算法,此外,该算法不需训练,具有更强的通用性。     

基于图像的火焰检测中无量纲动态特征研究

对火焰动态特征难以统一描述的问题,提出一种无量纲的检测方法。用“搜寻”的方法分割出火焰的可疑区域,分析火焰初期的特性,提取出三个无量纲特征因子并在贝叶斯分类器中训练,最后实现对火灾火焰的检测。其中“火焰动态常数”因子具有“稳定”的特性,其统计取值区间为［-0.003,0.003］,突破了传统研究的时空局限性,不受火焰发展阶段、空间探测尺度以及监控设备种类的影响。对于实验中的不同远近的200帧序列的火焰检测,无量纲特征识别同一般特征识别结果相比较,正确识别率均超过90%。实验结果表明,无量纲动态特征因子能更好地描述火焰的特征,提高火焰识别的效率,增强火检系统的鲁棒性和可靠性。     

网络入侵检测系统中动态负载平衡策略的设计

随着互联网的广泛应用,网络信息量迅猛增长,网络攻击数量和方式大大增加,网络入侵检测系统需要部署多个感知器(Sensor)时网络监测和保护,通过增加Sensor,可以增强系统分析检测能力。然而,为了充分利用系统处理能力,需要动态分配处理节点任务,实现动态负载平衡。该文在分析网络入侵检测系统的基础上,提出负载值计算方法,结合通用负载平衡策略,提出了分布式入侵检测系统的动态负载平衡策略,实现了良好的动态负载平衡效果,提高了系统性能。     

轻量级的无线传感器网络选择性转发攻击检测

为了抵抗无线传感器网络(WSNs)选择性转发攻击,提出一种轻量级的无线传感器网络选择性转发攻击检测方案(LSFAD).LSFAD方案通过计算并比较路径的平均丢包率和路径的正常丢包率检测选择性转发攻击路径,通过计算每个节点的平均丢包率和正常丢包率检测定位恶意链路.LSFAD方案设计简单,不需要任何监听节点,不需要任何复杂...     

基于独立监督网络的选择性转发攻击检测

针对无线传感器网络中恶意节点的选择性转发攻击检测,提出了一种采用独立监督网络的选择性转发攻击检测(Independent Monitoring Network for Selective Forwarding Attack Detection,IMN-SF)方案。通过设置独立的监督网络来保证监督节点对转发簇头节点的监督信息安全发送到检测节点,一方面保证监督节点自身安全性,另一方面提高监督节点的监听效率,避免监听节点信息由于网络信道质量而造成的数据包丢弃。仿真结果表明,IMN-SF方案可以检测网络中发动选择性转发攻击的节点,方案具有较高的检测率和较低的误检率,同时降低节点的能量消耗,延长网络生命周期。     

基于C#的汽车性能检测中动态曲线的打印

利用C#的System．Drawing．Printing命名空间中支持打印的类，实现在汽车性能检测中对动态曲线的打印。同时介绍了如何添加打印预览、页面设置功能方便用户更好地实现打印效果。