碱蓬多糖SSP1-1的分离纯化及其抗肿瘤活性

目的:本实验对水溶性碱蓬(Suaeda salsa)多糖SSP1-1进行分离纯化并对其抗肿瘤活性进行初步研究。方法:采用水提醇沉法提取碱蓬粗多糖,通过DEAE-52纤维素柱和Sephadex G-75葡聚糖凝胶柱分离纯化碱蓬粗多糖,得到单一碱蓬多糖SSP1-1,利用高效凝胶渗透色谱法(HPGPC)对其纯度及分子量进行分析,利用MTT、Hoechst 33342染色,Western blot方法对碱蓬多糖SSP1-1的抗肿瘤活性进行研究。结果:SSP1-1分子量为60.32 kDa;SSP1-1具有时间-剂量依赖性抑制肿瘤细胞增殖作用,当SSP1-1浓度为500 μg/mL时,HepG2细胞在24和48 h的细胞活力分别为52.8%和50.2%,Hoechst 33342染色实验观察到SSP1-1可引起HepG2细胞核出现典型的细胞凋亡特征;Western blot证明SSP1-1可以降低Bcl-2的蛋白表达,提高Bax和Caspase-3的蛋白表达,各组蛋白含量与对照组相比均具有显著性(P<0.05)。结论:SSP1-1为均一组分多糖,并对肿瘤细胞具有显著的抑制作用,为进一步开发利用碱蓬多糖奠定了基础。     

电站锅炉过热器的集总参数动态建模与仿真

研究锅炉过热器优化控制问题,针对传统过热器模型无法对大扰动工况进行高精度仿真的问题,给出了一个电站锅炉过热器的集总参数动态模型。模型描述了过热器压力-流量及焓-温通道的动态过程,并且充分考虑了两个通道间的耦合效应;在焓-温通道建模时,采用了多段集总参数建模的方法,从而更好地反映了过热器温度的分布参数特性。以某600MW控制循环锅炉末级过热器为对象,对减温水流量、过热器入口蒸汽焓值和吸热量扰动下该模型的动态响应进行了仿真。仿真结果表明,模型动态响应合理、精度较高,可以满足控制系统优化性能的要求。     

火电机组过热汽温神经网络控制的研究

研究了单神经元PID控制器和BP神经网络PID控制器在火电机组过热汽温的应用．实验结果表明,神经网络PID控制结构简单,有较强的鲁棒性,取得了较好的控制效果．     

多媒体技术在旅游英语专业课程中的应用

随着多媒体技术的快速发展和普及,多媒体教学已成为高等职业教育教学的一种重要手段,它的生动、形象、直观等优点毋庸置疑。然而在现阶段的高等职业教育非计算机学科的教学中,多媒体技术的应用仍处于起步阶段。为了有效地在非计算机专业实施多媒体教学、切实发挥多媒体教学的优势,本文以作者参与制作的沈阳职业技术学院《涉外现场导游》课程软件为例,介绍了多媒体技术在非计算机学科的具体应用,其间着重介绍了现场导游课程软件的设计构想与实现、系统构架等环节,并针对英语课程的教学特点提出指导性意见。     

一种新型的无线网络入侵检测方法-动态自适应模板法

为了能够检测到无线网络系统中的已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,本文提出了动态自适应模板法。该方法的基本思想是原有模板(分类结果)在聚类过程中不断更新,并且允许在聚类分析过程中构成新的模板。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者,准确率可达到98%。     

网络入侵检测系统的最优特征选择方法

用于网络入侵检测系统(IDS)的特征(变量)数量太多或太少都会降低IDS识别入侵者的正确率。为解决这一矛盾,提出一种选择最优特征的方法。计算每个特征或组合成的新特征对IDS的“贡献”值,选择少量“贡献”值较大的特征(最优特征)作为IDS识别入侵者的特征,既减少特征数量又基本保留了原始特征组所提供的信息。实验证明该方法实用且识别入侵者的正确率较高。     

基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究

为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神经元网络对处理后的数据(程序)进行识别。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者是可行、有效的,检测入侵者的准确率可达到97%。     

火电厂磨煤机出口温度异常分析和故障诊断系统

根据磨煤机出口温度异常报警,进行制粉系统故障诊断的系统研发.基于300MW仿真机平台,得到故障模型,再利用计算机软件技术对模型进行故障分离和显示,达到故障定位的目的.采用通用监控组态软件MCGS,实现故障诊断系统.系统能为火力发电厂运行人员快速的故障定位提供指导,以此帮助操作人员作出准确的操作判断,进一步避免事故的发生,提高了运行的安全性.     

气动机器人位置伺服系统的在线自学习神经网络控制

针对所研制的关节型4自由度气动机器人位置伺服系统的特点,提出采用神经网络辨识器在线学习系统模型,以之实时调整神经网络控制器相应的参数,来适应有杆气缸左右两腔摩擦力和压力在运动过程中变化复杂的情况,增强系统对于惯性负载变化和外部干扰的自适应性.实验证明,采用自学习神经网络控制可以得到较好的动态响应性能,系统具有较强的自适应性和鲁棒性,并获得了满意的重复稳态精度.     

Clone Selection Algorithm with Niching Strategy for Computer Immune System

A clone selection algorithm for computer immune system is presented. Clone selection principles in biological immune system are applied to the domain of computer virus detection. Based on the negative selection algorithm proposed by Stephanie Forrest, combining mutation operator in genetic algorithms and niching strategy in biology is adopted, the number of detectors is decreased effectively and the ability on self-nonself discrimination is improved. Simulation experiment shows that the algorithm is simple, practical and is adapted to the discrimination for long files.