肾综合征出血热患者血小板的超微结构与功能的关系

目的　探讨肾综合征出血热 (HFRS)患者早期循环中血小板超微结构与功能变化的关系。方法　动态检测 5 0例HFRS患者的血小板计数 (BPC ,直接试管法 )、血小板黏附率 (PAdT ,玻珠柱法 )、血小板聚集率 (PAgT ,比浊法 ) ,并运用透射电镜技术对 8例早期患者循环中血小板的超微结构进行观察。结果　HFRS患者早期即有大量血小板变性、空泡化、膜裂解、颗粒物质减少 ,在异常的血小板内可见到特征性的汉坦病毒颗粒 ;此外 ,HFRS病程各期血小板的数量和功能均有规律性的改变 ;自发热期 ,HFRS患者BPC、PAdT、PAgT逐渐降低 ,至低血压休克、少尿期 ,以上改变达顶峰 ,从多尿期开始逐渐恢复 ,至恢复期接近正常。对不同病型的患者 ,以上各指标有显著差异 (P <0 .0 1)。结论　HFRS早期病毒侵入与血小板超微结构、功能改变有其相关性。     

内脏躯体长轴突反射引起的神经源性炎症反应

实验用大白鼠，戍巴比妥钠腹腔麻醉，切断Ｌ２以下背腹根，脱去Ｌ１以下全部皮毛，静脉注射Ｅｖａｎｓ蓝（４０ｍｇ／ｋｇ），连续电刺激左侧膀胱神经，在同侧下肢皮肤及皮下可呈现点条状分布的蓝色渗出，而对侧则无，照相记录。并测定其皮肤及皮下Ｅｖａｎｓ蓝含量，发现其与对侧相同区域、背部及腹部有显著性差异（Ｐ＜０．０５）。以上结果说明：刺激膀胱神经引起的同侧下肢皮肤血管扩张、血浆外渗等神经源性炎症反应是通过内脏躯体长轴突反射引起的。长轴突反射活动是穴位及经络活动的一部分，并参与牵涉痛机理的形成。为阐明经络生理实质及牵涉痛机理提供了可靠的证据。     

城市出租车需求仿真预测模型研究

针对城市出租车需求的动态不确定性问题,在分析城市出租车需求系统的特点和影响因素的基础上,构建其人工神经网络BP网络预测模型,应用MATLAB进行数值仿真,研究城市出租车需求变化的动态规律,以期对城市出租车需求量作出有效预测.     

Rho/ROCK通路在大鼠实验性弥漫性轴索损伤中的作用

目的研究RhoA和Nogo-A在弥漫性轴索损伤(diffuse axonal injury,DAI)后的动态表达,并探讨Rho/ROCK通路抑制对DAI后脑内Nogo-A表达的调控及其在DAI中的作用。方法用头颅瞬间旋转损伤装置制作大鼠DAI模型。观察DAI后RhoA和Nogo-A表达的时间依赖性和严重程度依赖性,并用辛伐他汀和Y27632药理性抑制RhoA/ROCK通路的活性,观察该通路在DAI后神经修复中的作用。用HE染色和PTAH染色指示DAI后脑组织病理学改变。Western blot检测RhoA和Nogo-A的表达,并检测β-APP的表达来指示轴突的损伤程度。并用免疫荧光染色指示RhoA和Nogo-A表达的空间相关性。结果 DAI后均出现明显的神经细胞坏死和轴突变性、断裂等病理改变;DAI后RhoA和Nogo-A的表达趋势一致,两者的表达量均随着DAI后时间的延长而增加,同时也随着损伤程度加重而增加,经免疫荧光双染色显示两者在脑内的表达有显著的同一性;用辛伐他汀和Y27632抑制RhoA/ROCK通路后能明显改善DAI后神经功能,并降低β-APP的表达,同时两者也能明显减少Nogo-A的表达。结论DAI后脑内RhoA和Nogo-A的表达有高度相关性,抑制Rho/ROCK通路可改善神经功能并减轻轴突损伤。     

带扰动观测器的欠驱动水面无人船轨迹跟踪控制

为实现三自由度欠驱动水面无人船在未知外界扰动下的轨迹跟踪,本文设计一种带扰动观测器的反步法轨迹跟踪控制器。首先,构造扰动观测器估计未知扰动,对纵荡以及首摇2个自由度方向上的控制量进行前馈补偿。然后,为增强系统抗扰动能力并加快误差收敛速度,将水面无人船位置误差的积分项引入控制系统,分别在运动学和动力学回路中构造虚拟控制律镇定跟踪误差,过程中结合神经动态模型技术,解决了传统反步法的微分爆炸问题,同时有效避免了控制过程中的控制不连续问题。最后,仿真实验验证了所设计控制器的有效性。     

空间点目标识别的神经模糊推理系统应用研究

提出了空间点目标在三个不同波段的辐射通量作为特征向量,使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS)进行识别.最后与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法三种方法进行比较,进行了仿真实验,仿真结果表明ANFIS,特别是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大的提高了目标识别率,能够较好的进行空间点目标的识别.     

质子交换膜燃料电池阴阳极恒压差控制策略研究

阴阳极压力控制对提高燃料电池系统性能至关重要。本文阳极侧使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为其控制策略，实现对阴极压力的跟随；阴极侧使用RBF-PID控制器作为其过氧比控制策略。仿真结果表明，ANFIS可迅速将阴阳极压力差稳定在需求值并显著降低流量波动。     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。