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将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
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《中国生物制品学杂志》2015,(10)
目的表达纯化可溶性肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosisinducing ligand,TRAIL)蛋白,并测定其生物学活性。方法利用E.coli中表达C-端带有6×His标签的可溶性TRAIL蛋白,并优化诱导时间(4、6和8 h)和诱导剂IPTG的浓度(0.06、0.125、0.25、0.5、1 mmol/L)。表达产物经Ni亲和层析和离子交换层析纯化后,采用MTT法测定不同浓度TRAIL(终浓度分别为100、200、400 ng/ml)的活性,并检测亲和层析过程中两种洗脱方式(洗脱液4℃留柱过夜后进行洗脱和洗脱液进柱后直接收集流出液)及纯化过程中两次透析的时间(均为24和48 h)对TRAIL活性的影响。结果最佳诱导时间为6 h,最佳IPTG诱导浓度为0.5 mmol/L。表达产物的表达量占菌体总蛋白的20%,相对分子质量为20 000,可与兔抗人TRAIL单克隆抗体发生特异性结合。TRAIL终浓度为100、200和400 ng/ml的实验组的抑制率分别约为36%、53%和73%。亲和层析的两种洗脱方式的TRAIL活性差异无统计学意义(P0.05),透析48 h比透析24 h获得的TRAIL活性显著降低(P0.05)。结论 TRAIL蛋白成功在E.coli中表达,具有抑制肿瘤细胞生长的作用,优化后的TRAIL诱导条件和纯化方法可进一步大量生产高TRAIL蛋白的活性,满足了TRAIL的基础及临床相关研究的要求。 相似文献
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面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备,运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题,设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统,提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储,对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析,根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作,并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明,该系统性能优异,具有良好交互性,能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。 相似文献
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为了保护大部分水生生物,维护水生生态系统结构和功能的完整性以及生物的多样性,推导硫化物水质基准并以此为依据制定水质标准已成为迫切需要。参照国际通用的相关技术指南,从美国环境保护署(USEPA)的ECOTOX毒性数据库和中国知网中收集了相应的硫化物对水生生物的毒性数据。结合我国水生生物区系特点,筛选出广泛存在于我国水体中的水生生物毒性数据。采用美国规范方法SSR法对毒性数据进行了分析,得到的硫化物急性和慢性基准分别为1.46、1.10μg·L-1,且用荷兰物种敏感度分布(SSD)法和评价因子法进行了比较,SSD法与SSR法所得结果在同一数量级,评价因子法相对保守。 相似文献