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GRP78-c-Src信号通路介导周期性牵张力作用下牙周膜成纤维细胞成骨分化的机制研究

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华西口腔医学杂志 2024年第3期42卷 304-312页

作者：胡静崔智华黄克强苏荣健赵颂锦州医科大学生命科学研究院公共实验平台锦州121001 中国医科大学口腔医学院附属口腔医院种植中心沈阳110002 锦州医科大学附属口腔医院正畸科锦州121001 锦州医科大学基础医学院锦州121001

目的探讨在周期性牵张力作用下葡萄糖调节蛋白78(GRP78)对牙周膜成纤维细胞成骨分化的影响,并阐述其机制。方法应用FlexCell 5000细胞应力装置模拟牙齿正畸受力环境;应用流式细胞术细胞分选技术获得牙周膜成纤维细胞GRP78高表达细胞和GR... 详细信息

目的探讨在周期性牵张力作用下葡萄糖调节蛋白78(GRP78)对牙周膜成纤维细胞成骨分化的影响,并阐述其机制。方法应用FlexCell 5000细胞应力装置模拟牙齿正畸受力环境;应用流式细胞术细胞分选技术获得牙周膜成纤维细胞GRP78高表达细胞和GRP78低表达细胞;采用基因转染技术敲减GRP78、c-Src的表达以及过表达c-Src;蛋白质印迹实验检测成骨转录因子Runt相关基因2(RUNX2)、锌指结构转录因子(Osterix)以及成骨标志蛋白骨钙蛋白(OCN)、骨桥蛋白(OPN)的表达;免疫共沉淀实验检测GRP78与c-Src激酶的相互作用;茜素红染色实验检测细胞矿化结节的形成。结果GRP78在牙周膜成纤维细胞呈异质性表达,流式分选实验获得GRP78高表达和GRP78低表达细胞。周期性牵张力处理后,与GRP78低表达细胞相比,GRP78高表达细胞成骨分化能力及c-Src激酶磷酸化水平均升高,差异具有统计学意义(P<0.05);GRP78与c-Src激酶存在相互作用;与对照组相比,过表达c-Src组细胞成骨分化能力升高(P<0.05),sic-Src组细胞成骨分化能力降低(P<0.05)。结论GRP78通过与c-Src激酶相互作用并上调其表达,进而促进周期性牵张力诱导的牙周膜成纤维细胞成骨分化。

关键词：周期性牵张力成骨分化牙周膜成纤维细胞葡萄糖调节蛋白78

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基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型

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智能系统学报 2024年第1期19卷 97-105页

作者：崔志华兰卓璇张景波张文生太原科技大学大数据分析与并行计算山西省重点实验室山西太原030024 中国科学院自动化研究所北京100089

针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征... 详细信息

针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征提取并构建多粒度特征集,引入序贯三支决策理论对恶意代码进行检测。为改善检测模型整体性能,避免阈值选取的主观性,本文在上述模型的基础上,同时考虑模型的综合分类性能、决策效率和决策风险代价建立高维多目标序贯三支决策模型,并采用高维多目标优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,模型在保证检测性能的同时,有效地提升了决策效率,降低了决策时产生风险代价,更好地拟合了真实动态检测环境。

关键词：恶意代码检测序贯三支决策卷积神经网络高维多目标优化基于参考点的高维多目标进化算法多粒度延迟决策决策阈值

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集中型充电站高维多目标优化调度模型研究

控制工程 2024年第1期31卷 40-47页

作者：郑亚莹崔志华徐玉斌太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

为了增强电动汽车电池调度的合理性,在集中型充电站换电模式下,结合集中型充电站、配送站和换电站,分析电池的联合调度问题。首先,考虑充电成本、充电负荷、运输成本和时间成本,提出了一种集中型充电站换电模式高维多目标优化调度模型... 详细信息

为了增强电动汽车电池调度的合理性,在集中型充电站换电模式下,结合集中型充电站、配送站和换电站,分析电池的联合调度问题。首先,考虑充电成本、充电负荷、运输成本和时间成本,提出了一种集中型充电站换电模式高维多目标优化调度模型。然后,采用非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ)对该调度模型进行优化。同时,根据实际调度问题,对NSGA-Ⅲ的交叉和变异方式进行改进。最后,通过仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,与其他高维多目标优化算法相比,该算法在换电模式下的优化性能具有明显的优势。

关键词：电动汽车集中式充电站换电模式联合调度 NSGA-Ⅲ

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层级引导的增强型多目标萤火虫算法

系统仿真学报 2024年第5期36卷 1152-1164页

作者：赵嘉赖智臻吴润秀崔志华王晖南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

针对多目标萤火虫算法在求解过程中易产生振荡和聚集现象,导致开发能力较弱、求解精度不佳的问题,提出一种层级引导的增强型多目标萤火虫算法(hierarchical guided enhanced multi-objective firefly algorithm,HGEMOFA)。构建层级引导... 详细信息

针对多目标萤火虫算法在求解过程中易产生振荡和聚集现象,导致开发能力较弱、求解精度不佳的问题,提出一种层级引导的增强型多目标萤火虫算法(hierarchical guided enhanced multi-objective firefly algorithm,HGEMOFA)。构建层级引导模型,利用非支配排序获得不同层级个体,用优势层个体引导劣势层个体进化,明确引导方向,解决了进化过程中出现的振荡,减少了聚集现象的出现,增强了算法收敛性;引入莱维飞行扰动最优层个体,增强算法的全局搜索能力;每代进化完成后,对当前种群采用变异机制,增强算法的局部开发能力;把变异后的种群和前一代种群合并进行环境选择,筛选出和前一代种群规模相同的子代,避免优势解丢失。实验结果表明:HGEMOFA能有效增强解的收敛性和多样性。

关键词：多目标优化萤火虫算法层级引导莱维飞行变异

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移动边缘网络中的多目标缓存优化方法

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 894-901页

作者：吴越薛钊煜郭婉婉崔志华太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

随着5G时代的到来,各类移动应用蓬勃发展,用户量快速增长,大量的通信流量对移动边缘网络造成了巨大的压力,缓存资源紧张的问题逐渐凸显.为此,本文提出了一种基于多目标优化算法的移动边缘网络缓存放置策略,考虑包含一个宏基站和若干小... 详细信息

随着5G时代的到来,各类移动应用蓬勃发展,用户量快速增长,大量的通信流量对移动边缘网络造成了巨大的压力,缓存资源紧张的问题逐渐凸显.为此,本文提出了一种基于多目标优化算法的移动边缘网络缓存放置策略,考虑包含一个宏基站和若干小基站的边缘网络,通过分析边缘网络缓存中不同利益相关方的需求,即用户平均延迟、缓存成本和传输功耗,以及缓存空间有限的约束条件,构建了多目标优化模型,为了求解模型,提出了一种基于最远交配和淘汰策略的多目标进化算法(MOEA-FMES).通过模拟仿真实验与其他常见多目标优化算法进行了对比,结果表明MOEA-FMES优于对比算法,能够给出一组质量较高、收敛性较好且分布均匀的解,证明了所提出方法的有效性.

关键词：多目标移动边缘计算缓存策略进化算法

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儿童友好型社区公共空间更新设计研究

设计 2024年第16期37卷 62-64页

作者：崔志华罗启敏南京林业大学风景园林学院

儿童友好社区公共空间是现阶段城市建设中的重点研究对象,我国虽然强调规划的重要性,但更多关注老龄化社会,对儿童弱势群体的需求关注较少,导致儿童公共空间明显不足。为从儿童视角进行社区公共空间的设计,通过文献研究与综合分析,提出... 详细信息

儿童友好社区公共空间是现阶段城市建设中的重点研究对象,我国虽然强调规划的重要性,但更多关注老龄化社会,对儿童弱势群体的需求关注较少,导致儿童公共空间明显不足。为从儿童视角进行社区公共空间的设计,通过文献研究与综合分析,提出儿童友好型社区公共空间更新设计的6项原则,并依据设计原则,从设施更新与优化、空间改造与提升、体制改革与呼吁三大角度,提出更新设计策略,为后续儿童友好社区公共空间建设做出理论指导。

关键词：儿童友好儿童友好社区社区公共空间空间更新设计策略

课程思政视角下本科高校汽车类专业课程教学研究

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时代汽车 2024年第2期 81-83页

作者：崔志华睢利铭河南工学院河南省新乡市453000

本文采用问卷调查法通过分析汽车类专业课程思政教学现状,查找出课程思政建设缓慢的原因,从院部和教师两个助力实现课程思政育人的关键环节入手,探索了汽车类专业课程思政元素挖掘的过程及实现课程思政育人的路径。

关键词：课程思政汽车专业路径研究

基于密度峰值聚类的Tri-training算法

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系统仿真学报 2024年第5期36卷 1189-1198页

作者：罗宇航吴润秀崔志华张翼英何业慎赵嘉南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 天津科技大学人工智能学院天津300457 深圳市国电科技通信有限公司广东深圳518000

Tri-training利用无标签数据进行分类可有效提高分类器的泛化能力,但其易将无标签数据误标,从而形成训练噪声。提出一种基于密度峰值聚类的Tri-training(Tri-training with density peaks clustering,DPC-TT)算法。密度峰值聚类通过类... 详细信息

Tri-training利用无标签数据进行分类可有效提高分类器的泛化能力,但其易将无标签数据误标,从而形成训练噪声。提出一种基于密度峰值聚类的Tri-training(Tri-training with density peaks clustering,DPC-TT)算法。密度峰值聚类通过类簇中心和局部密度可选出数据空间结构表现较好的样本。DPC-TT算法采用密度峰值聚类算法获取训练数据的类簇中心和样本的局部密度,对类簇中心的截断距离范围内的样本认定为空间结构表现较好,标记为核心数据,使用核心数据更新分类器,可降低迭代过程中的训练噪声,进而提高分类器的性能。实验结果表明:相比于标准Tritraining算法及其改进算法,DPC-TT算法具有更好的分类性能。

关键词： Tri-training 半监督学习密度峰值聚类空间结构分类器

Many-Objective Optimization-Based Task Scheduling in Hybrid Cloud Environments

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第9期136卷 2425-2450页

作者： Mengkai Zhao Zhixia Zhang Tian Fan Wanwan Guo zhihua cui The School of Computer Science and Technology Taiyuan University of Science and TechnologyTaiyuan030024China The School of Electronic Information Engineering Taiyuan University of Science and TechnologyTaiyuan030024China

Due to the security and scalability features of hybrid cloud architecture,it can bettermeet the diverse requirements of users for cloud *** a reasonable resource allocation solution is the key to adequately utilize the hybrid ***,most previous studies have not comprehensively optimized the performance of hybrid cloud task scheduling,even ignoring the conflicts between its security privacy features and other *** on the above problems,a many-objective hybrid cloud task scheduling optimization model(HCTSO)is constructed combining risk rate,resource utilization,total cost,and task completion ***,an opposition-based learning knee point-driven many-objective evolutionary algorithm(OBL-KnEA)is proposed to improve the performance of model *** algorithm uses opposition-based learning to generate initial populations for faster ***,a perturbation-based multipoint crossover operator and a dynamic range mutation operator are designed to extend the search *** comparing the experiments with other excellent algorithms on HCTSO,OBL-KnEA achieves excellent results in terms of evaluation metrics,initial populations,and model optimization effects.

关键词： Hybrid cloud environment task scheduling many-objective optimization model many-objective optimization algorithm