预缺血对培养乳鼠心肌细胞缺血再灌注损伤的延迟保护作用

观察了预缺血对培养乳鼠心肌细胞缺血再灌注损伤的影响。结果发现,经预缺血诱导的,Ｃ肌细胞超氧化物歧化酶（ＳＯＤ）活性升高,与缺血再灌注组（Ｉ－Ｒ）比较,经典预适应组（ＣＰＣ）和延迟预适应组（ＬＰＣ）乳酸脱氢酶（ＬＤＨ）释放减少,心肌细胞存活率升高,脂质过氧化减轻,膜流动性增加。提示：培养乳鼠心肌细胞存在延迟预适应,其机制与预缺血提高心肌细胞抗氧化酶的活性、增加缺血再灌注时自由基的清除有关。     

轨道与接触网几何检测融合技术研究

为解决现有轨道和接触网几何参数检测系统相对独立、同步误差大的问题,对二者进行融合.改变检测系统硬件架构,统一两系统编码器脉冲及数据接口,提升系统硬件集成度及数据对齐精度;依据QNX系统开发融合系统软件,保证系统实时性及执行效率;制作L形工装,依据特征波形验证数据对齐精度;在实验室模拟车体振动的测试环境,分别采集静态及动...     

基于自适应可变权重的铁路继电器机电参数融合方法研究

铁路继电器性能优劣直接影响铁路系统的正常运行.为分析铁路继电器长期动作造成的性能退化,研究一种融合继电器机械参数和电参数的方法来综合反映继电器性能状态.利用熵权法分析继电器性能参数所含退化信息量,客观确定参数基础权重.根据性能参数退化特征,引入考虑关键参数优化差异的劣化参数凸显因子和异常趋势惩罚因子,对基础权重进行优化...     

BIM+GIS数据融合在码头工程中的应用

针对码头项目地形环境复杂、建设面积大、涉及专业多等特点,存在地形数据不够精确、施工协同管理效率低下、项目数据无法传递等问题,围绕BIM+GIS数据融合、融合数据处理及应用等开展研究,并基于国产GIS平台进行二次开发,实现模型轻量化、模型数据赋码、Web服务一键发布等,实现融合数据驱动数字化业务管理,形成一套码头工程BIM+GIS融合数据应用方案。以某码头项目为例,将研究成果在码头建设设计阶段和施工阶段开展数字化应用验证,提高了码头项目数字化管理水平,亦为码头项目全生命期管理提供一种思路。     

基于信息融合的核管道缺陷检测研究

分析核管道缺陷的特点并进行分类,根据多传感器信息融合技术的原理,确定缺陷信息的融合模式和融合方法,建立基于D-S证据理论的检测信息时空融合流程。仿真和融合计算表明：该方法可以充分利用多种检测方法之间的互补信息以及核管道缺陷检测的历史数据,实现核管道缺陷类型快速而准确的判定,为提高核管道缺陷检测的可信度和智能化水平提供了一种有益的尝试。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

水下目标自相关检测的一种神经网络方法研究

用权重神经网络知识推理的方法研究水下目标自相关检测．首次总结了水下单传感器目标自相关检测的相关知识,提出了用权重神经网络表示这些知识,用简单的数值计算进行推理的方法,得出了相应检测结果．     

基于多信息融合的全轮独立电驱动车辆车速估计

鉴于用非驱动轮轮速信号来估计车速的方法已不适用于没有非驱动轮的全轮独立电驱动车辆,提出了借融合车载普通传感器信号和驱动电机反馈信号等多信息源,并基于稳态工况下的轮速信号卡尔曼滤波和瞬态工况下的加速度积分的全轮驱动车辆车速估计方法.通过实车试验对该方法的有效性、适用性和精度进行了验证.