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111.
混合逻辑动态(MLD)框架为处理约束预测控制不可行和优先级问题提供了新的方法,但其优化算法求解计算量大,求解时间长.通过在目标函数中引入新的惩罚项改进优化算法,将混合整数二次规划(MIQP)问题转化为二次规划(QP)进行求解,减少了计算工作量,提高了求解效率.通过在Wood-Berry塔上的仿真分析,获得了良好的控制性能,分析结果表明了该方法的有效性. 相似文献
112.
为了对预测控制(MPC)性能进行评价和监视,本文运用基于数据协方差基准的摔制性能评价与监视方法,通过对所监视时段数据和基准时段数据进行广义特征值分析,得到相应的性能优/劣的特征向量.进一步利用统计推断方法得出特征值在相应特征方向上的置信区间,并得到优/劣子空间下的性能指标,从而用来评价和临视MPC件能.将该方法成功应用于Wood-Berry塔这一个典型的化工对象,研究了三种模型失配下的性能评价与监视,仿真结果表明了该方案的有效性和可行性. 相似文献
113.
计算机房经隔振设计后 ,在外界冲击振源的作用下 ,机房的振动反而增大 ,以后采取降低自振频率的措施 ,结果使机房的振动显著减小。 相似文献
114.
115.
116.
目的: 探讨百合疏肝安神汤对焦虑性抑郁症模型大鼠前额叶-边缘(海马、杏仁核)结构及GR/BDNF/NPY表达的影响。方法: 将SD大鼠按体质量随机分为7组:焦虑性抑郁模型组、阳性药(文拉法辛6.75 mg/kg)组、百合疏肝安神汤高(24.28 g/kg)、中(12.24 g/kg)、低(6.12 g/kg)剂量组,另设空白对照组和溶媒组;连续21 d慢性束缚应激+孤笼饲养,并皮下注射皮质酮(30 mg/kg)复制焦虑性抑郁症动物模型,造模同时灌胃给药,溶媒组皮下注射生理盐水+5%DMSO,空白对照组正常饲养。采用HE染色检测前额叶皮层、海马、杏仁核结构形态变化;Western blotting法测定糖皮质激素受体(glucocorticoid, GR)、脑源性神经营养因子(brain derived neurotrophic factor, BDNF)和神经肽Y(neuropeptide Y, NPY)的表达。结果: 与空白对照组比较,焦虑性抑郁模型大鼠前额叶皮层胶质细胞增多,神经元细胞数量减少,椎体神经元发生空泡样改变,细胞核萎缩;海马DG区和CA3区神经元丢失,CA3区神经元细胞核出现深染;杏仁核神经元细胞核边界模糊,细胞排列散乱,细胞数量明显减少;前额叶皮层、海马、杏仁核中GR、BDNF、NPY蛋白表达均显著降低(P<0.05或P<0.01)。与模型组比较,百合疏肝安神汤高剂量组大鼠前额叶皮层神经胶质细胞增生情况明显缓解,细胞排列较整齐;海马DG区和CA3区神经元细胞增多,CA3区神经元损伤减轻;杏仁核神经元损伤减轻;百合疏肝安神汤高剂量组大鼠前额叶皮层、海马、杏仁核中GR、BDNF、NPY蛋白表达均明显升高(P<0.05或P<0.01)。 结论: 百合疏肝安神汤抗焦虑抑郁作用可能与调节GR/BDNF/NPY信号级联反应,保护前额叶 边缘(海马、杏仁核)结构损伤有关。 相似文献
117.
目的: 探讨百事乐胶囊对慢性应激抑郁模型大鼠海马隔颞轴脑源性神经营养因子(BDNF)、神经营养因子3(NT-3)、神经生长因子(NGF)表达的影响。方法: 将60只SD大鼠随机分为空白对照组、抑郁模型组、氟西汀组、百事乐胶囊高、中、低剂量(2.88、1.44、0.72 g/kg)组,每组10只。采用慢性不可预见性温和应激建立抑郁大鼠模型,连续应激21 d后,采用糖水偏好实验和强迫游泳实验测试大鼠的抑郁样行为,Morris水迷宫测试评价大鼠的学习记忆能力,采用免疫荧光技术观察大鼠海马隔颞轴神经营养因子BDNF、NT-3、NGF蛋白表达的变化。结果: 与空白组比较,模型组大鼠糖水偏好率显著降低,游泳不动时间增加(P<0.01);逃避潜伏期、目标象限潜伏时间显著增长(P<0.01),穿越目标象限的次数显著降低(P<0.05);海马隔颞轴S1、S2、T3、T4部分BDNF、NT-3、NGF表达下调(P<0.01)。在给予百事乐胶囊干预后,模型大鼠的糖水偏好率显著增加,不动时间降低(P<0.05);同时大鼠的逃避潜伏期及目标象限潜伏时间明显缩短(P<0.05),穿越目标象限的次数增加(P<0.05);此外,百事乐胶囊也能使模型大鼠海马隔颞轴S2、T3部分BDNF、NT-3、NGF的表达显著增加(P<0.05或P<0.01)。结论: 百事乐胶囊能显著改善模型大鼠的抑郁样行为,提高其学习记忆能力,其作用可能与调节海马隔颞轴S2、T3部分的功能,促进海马神经营养因子的表达有关。 相似文献
118.
针对聚丙烯熔融指数软测量中预测精度不高的缺点,将基于深度置信网络-极限学习机(DBN-ELM)的软测量方法应用到熔融指数的软测量中。与传统深度置信网络(DBN)不同的是,该方法将极限学习机(ELM)算法运用到深度置信网络的训练中。首先用深度置信网络对原始数据进行数值分析来提取特征,然后将提取的特征输入到极限学习机中进行训练,得到软测量模型。实验验证表明,与支持向量机和单纯的深度置信网络模型相比,该方法具有更高的测量精度。 相似文献
119.
120.