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丹参复方降血压的网络药理学探讨及实验验证

丹参复方降血压的网络药理学探讨及实验验证

作者：严王惠合肥工业大学

学位级别：硕士

高血压病,是世界范围内威胁人类健康的流行病,目前全球患病率总体呈上升趋势并且患者逐渐年轻化,因此我们对高血压病防治的任务非常艰巨。近年来,植物化学资源越来越受到重视,资源广而副作用小,应用前景广泛。丹参复方是依据中医理论,... 详细信息

高血压病,是世界范围内威胁人类健康的流行病,目前全球患病率总体呈上升趋势并且患者逐渐年轻化,因此我们对高血压病防治的任务非常艰巨。近年来,植物化学资源越来越受到重视,资源广而副作用小,应用前景广泛。丹参复方是依据中医理论,由丹参、三七、决明子、山楂、川芎五种药用植物复配而成的降压经验方,对高血压患者有一定的防治效果,但没有详细数据支撑,应用受限。本文通过网络药理学分析其降血压的理论基础,再根据体内外实验验证降血压效果及可能的降压机制,为其合理开发利用提供科学依据。主要研究成果如下:(1)基于网络药理学,对丹参复方进行分析,一共筛选出106种活性化合物,221个潜在靶点,以及83条作用通路。GO分析发现潜在靶点可以作用于血压调节、平滑肌收缩、一氧化氮生物合成、抗氧化、心肌组织生长等与高血压紧密相关的生物过程。KEGG代谢通路显示,丹参复方主要作用于血管内皮生长因子通路、血管平滑肌收缩通路以及氧化应激通路,能够调节内皮障碍,促进舒血管因子释放以及调节糖脂代谢,达到降低血压效果。(2)体外实验发现,丹参复方具有较好的还原力,对DPPH、O、OH自由基具有清除作用;具有结合牛磺胆酸钠、甘氨胆酸钠以及胆酸钠的能力;具有抑制血管紧张素转化酶的作用,IC为19.32 mg/mL。(3)采用高盐高脂高果糖饮食诱导,构建高血压大鼠模型,第八周末饮食诱导组大鼠收缩压达到150-175 mmHg,舒张压达到120-135 mmHg,极显著高于空白对照组,造模成功。(4)丹参复方对高血压大鼠具有显著的降压效果,高剂量组效果最好,血压下降到140 mmHg/118 mmHg。通过检测大鼠血液和脏器指标发现:1)丹参复方能显著降低血管收缩因子含量,高剂量组中Renin、AngII、ET-1含量分别降低了18.37%、38.12%、37.94%;2)显著提高舒张因子含量,高剂量组中NO含量提高52.24%,eNOS活性增强;3)显著降低左心室肥厚指数和心脏系数;4)调节血脂血糖,降低TG、TC、LDL-C、Insulin和UA含量,增加HDL-C含量;5)改善氧化应激,显著增强SOD和GSH-Px活性,降低MDA含量。以上结果表明丹参复方主要调节高血压大鼠的RAS系统和内皮功能,平衡血管收缩舒张因子,其次还能够调节机体糖脂代谢异常和改善氧化应激,通过多方面协同作用起到降血压效果。

关键词：丹参复方网络药理学高血压收缩因子舒张因子

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改进的密度峰值聚类算法研究

改进的密度峰值聚类算法研究

作者：周凯南京信息工程大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘的主流技术之一,聚类算法具有“多样性”与“针对性”等特点。多样性是指算法种类繁多,针对性是指算法的应用场景有针对性。按照不同的度量标准,聚类算法主要可以划分为以下几个类型:划分聚类、层次聚类、密度聚类、... 详细信息

聚类分析是数据挖掘的主流技术之一,聚类算法具有“多样性”与“针对性”等特点。多样性是指算法种类繁多,针对性是指算法的应用场景有针对性。按照不同的度量标准,聚类算法主要可以划分为以下几个类型:划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、模型聚类等。密度峰值聚类算法是一种高效的密度聚类算法。本文针对密度峰值聚类算法的缺陷进行了研究与分析,并提出了两种改进算法,主要成果如下:(1)针对密度峰值聚类算法会把异常点分配给离它最近的簇,通过二维决策图检测簇数不准确的问题,提出了一种基于引力理论的密度峰值聚类算法,将万有引力理论应用于密度峰值聚类算法,以增强其检测异常的能力,通过万有引力理论优化决策图,以参数重力的倒数来代替距离作为决策图的纵坐标,使其具有准确识别异常和质心的能力。(2)针对单个聚类包含多个密度峰值,密度峰值聚类算法将每个不同密度峰值视为潜在聚类中心,难以在数据集中确定正确数量聚类的问题,提出了基于CURE的混合密度峰值聚类算法。首先,找到密度峰值作为初始簇中心,划分数据集为子簇;然后,借鉴层次聚类算法CURE(Clustering Using Representative),从子簇中选取分散的代表点,对拥有最小距离的代表点对的类进行合并,引入参数收缩因子,控制类的形状。本文提出的两种算法与原始密度峰值聚类算法和其他经典聚类算法分别在合成数据集和UCI数据集上进行了聚类比较和分析,根据实验结果可知,在处理各种类型数据集时,本文提出的改进算法与原始密度峰值聚类算法及其他经典聚类算法相比,可以具备识别任意形状,不同大小,不同密度类簇的能力,可以准确识别簇数,并且检测异常。聚类效果较好。

关键词：聚类分析密度峰值类合并收缩因子万有引力

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无线传感器网络中的覆盖优化算法

计算机工程 2012年第8期38卷 57-60页

作者：仲元昌赵贞贞王恒宋扬重庆大学通信工程学院重庆400044

针对现有覆盖算法存在早熟、收敛性差以及易陷入局部搜索等缺点,结合三峡库区水质监测的应用环境,提出一种无线传感器网络覆盖优化算法。基于带收缩因子的粒子群优化模型,利用混沌Tent映射产生的混沌序列代替模型原有的随机参数,并将聚... 详细信息

针对现有覆盖算法存在早熟、收敛性差以及易陷入局部搜索等缺点,结合三峡库区水质监测的应用环境,提出一种无线传感器网络覆盖优化算法。基于带收缩因子的粒子群优化模型,利用混沌Tent映射产生的混沌序列代替模型原有的随机参数,并将聚集度指标作为判定条件,实现参数的自适应调整。实验结果表明,该算法能提高网络覆盖率。

关键词：无线传感器网络覆盖优化粒子群优化收缩因子混沌自适应

基于参数优化的APSO-GRU模型研究及其应用

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基于参数优化的APSO-GRU模型研究及其应用

作者：胡蕾明安徽大学

学位级别：硕士

股票作为一种理财产品受到很多人的喜爱,但随之而来的是股票投资的高风险性,因此对于股票价格的预测研究十分有必要且有意义。本文构建了CF＿PSO-GRU模型和APSO-GRU模型——分别利用两种改进的粒子群算法寻找门控循环单元神经网络(GRU)... 详细信息

股票作为一种理财产品受到很多人的喜爱,但随之而来的是股票投资的高风险性,因此对于股票价格的预测研究十分有必要且有意义。本文构建了CF＿PSO-GRU模型和APSO-GRU模型——分别利用两种改进的粒子群算法寻找门控循环单元神经网络(GRU)的最优超参数,将最优超参数输入GRU模型中进行训练,最终的预测结果表明本文建立的模型有效。本文的主要内容如下:首先,本文选取了两个测试函数对标准的粒子群算法和两种改进算法进行测试对比,实验结果证实改进算法寻优效果更好。其次,本人参考了大量文献发现深度学习算法应用于股票预测具有相对较好的结果,因此本文以上证50指数(000016)作为研究对象,使用其近四年的交易数据分别基于循环神经网络(RNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)和GRU进行实证研究,结果表明GRU的预测效果优于LSTM和RNN。然后,考虑到GRU的隐藏层神经元个数、学习率和批量大小难以确定,所以本文分别利用实验法、粒子群算法(PSO)、增加了压缩因子的粒子群算法(CF＿PSO)和自适应权重的粒子群算法(APSO)分别寻找GRU的三个最优超参数,结果表明:(1)PSO、CF＿PSO和APSO的寻优效果好于实验法;(2)CF＿PSO和APSO的寻优效果好于PSO;(3)APSO寻优效果最好。最后,将寻找到的最优超参数输入GRU模型进行训练和预测,得到了较好的预测结果。

关键词：深度神经网络粒子群算法收缩因子自适应权重

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基于变论域模糊控制的温室大棚温度控制

基于变论域模糊控制的温室大棚温度控制

作者：简锋沈阳工业大学

学位级别：硕士

农业是一个国家发展的根基,而设施农业温室大棚技术则是现代农业的代表。设施农业温室大棚技术是一种资源节约型的高效农业技术,主要是在微机综合控制下,创造适宜于作物生长的环境,实现优质、高效、低耗的工业化规模生产,实现经济效益... 详细信息

农业是一个国家发展的根基,而设施农业温室大棚技术则是现代农业的代表。设施农业温室大棚技术是一种资源节约型的高效农业技术,主要是在微机综合控制下,创造适宜于作物生长的环境,实现优质、高效、低耗的工业化规模生产,实现经济效益最大化。考虑到温室温度对经济作物的生长影响比重大,因此温室大棚环境控制经常以温室温度为被控对象。而采用常规的PID控制并不能很好的解决系统大滞后、大惯性、非线性等特性引起的系统响应慢,超调大,抗干扰能力差的问题。而应用模糊与PID相结合的控制方式,由于其规则制定对专家知识的依赖性大,对于控制策略制定者并不是十分熟悉温室大棚知识的情况下,很难制定非常好的模糊规则,导致控制效果不理想。本文针对以上控制策略的不足,应用变论域模糊控制的方法,对温室大棚的温度进行控制。通过温室系统模型的分析,将温室温度模型简化为一个一阶大惯性加大滞后的环节。在Mat1ab软件环境下,编写变论域模糊控制的S函数,搭建控制系统框图,实现对被控对象的精确控制。首先,依据温室大棚系统的能量守恒和质量守恒定律,建立系统的动态方程。然后,通过Mat1ab软件实现变论域模糊控制器的设计以及控制系统的仿真实验。最后,通过对比仿真实验,验证了变论域模糊控制器针对大惯性大滞后系统,在控制性能指标上,具有更小的超调,更强的抗干扰能力,而且可以普遍适用于不同延迟下的系统控制。

关键词：变论域模糊控制收缩因子温室大棚

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一种改进的混沌量子粒子群优化算法

计算机工程 2013年第8期39卷 253-256页

作者：陈义雄梁昔明黄亚飞中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湘潭钢铁公司培训中心湖南湘潭411104 北京建筑大学理学院北京100044

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重w,调节粒子群优化算法的... 详细信息

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛。用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛。

关键词：混沌量子粒子群优化佳点集收缩因子早熟收敛量子Hadamard门

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热轧带钢负荷分配智能优化

热轧带钢负荷分配智能优化

作者：张汉文苏州大学

学位级别：硕士

带钢热连轧生产过程中,需要制定相应的轧制规程,精轧机组轧制规程制定的核心问题是负荷分配。负荷分配问题的本质是将精轧机组入口到出口的总压下量合理地分配到各个机架,以达到目标要求。负荷分配方案的优劣对产品质量、设备损耗和生... 详细信息

带钢热连轧生产过程中,需要制定相应的轧制规程,精轧机组轧制规程制定的核心问题是负荷分配。负荷分配问题的本质是将精轧机组入口到出口的总压下量合理地分配到各个机架,以达到目标要求。负荷分配方案的优劣对产品质量、设备损耗和生产效率影响较大。传统的负荷分配方案多采用经验分配法制定,此方法虽然可行,但结果并非最优。随着市场对产品质量要求的不断提升,传统的负荷分配方法日渐无法满足当代企业的生产需求,新方法的探索愈发重要。伴随着计算机行业的迅猛发展,智能化技术的优势愈发明显。采用智能优化算法解决负荷分配问题可以快速高效地满足生产要求,制定更加合理的轧制规程。本文详细介绍了国内外在带钢负荷分配和智能算法领域的研究进展,分析了热连轧精轧过程中的主要数学模型,明确了各模型之间的联系,建立了兼顾负荷均衡、板形最优以及总轧制功率最小的目标函数模型。针对热连轧精轧机组中的负荷分配问题,综合考虑了各类智能优化方法的优劣,选择粒子群优化算法(PSO,Particle Swarm Optimization)进行负荷分配的优化研究,主要内容如下:在粒子群算法中,惯性权重对算法的收敛性能影响明显。首先使用基准函数测试了自适应权重、线性递减权重、随机权重等三类常见权重改进算法的性能优劣。其中,随机权重粒子群算法的惯性权重取值为服从一定分布的随机数,能够平衡算法的全局与局部收敛性能,可应用于负荷分配实例。但是,在基准函数测试结果中,随机权重算法仅在部分函数中展现出更好的结果,其总体优化效果不是十分理想。为进一步提升粒子群算法寻优性能,在粒子速度更新公式中采用收缩因子替代惯性权重的作用。惯性权重只限制粒子的先前速度,而收缩因子可以对粒子的整体速度进行限制,使算法的局部收敛性能得到显著提升。带收缩因子粒子群算法(CFPSO,Constriction Factor PSO)的基准函数测试和负荷分配实例计算结果显示,算法的寻优精度得到了较大的提升,收敛速度也较好。最后借鉴遗传算法中杂交方法的优点,综合杂交策略和收缩因子对粒子群算法进行改进,构成混合粒子群优化算法(HCFPSO,Hybrid Constriction Factor PSO)。杂交策略能够结合两个父代粒子的速度、位置信息,生成更为优异的子代粒子。粒子群体的多样性得以提升,避免算法无法跳出局部极值的同时提升了算法的寻优能力。基准函数测试结果显示,改进后的混合粒子群算法具有优秀的收敛精度和较快的收敛速度。负荷分配实例计算结果显示,该算法优化的负荷分配方案中,第4到第7机架的带钢比例凸度非常稳定,可有效地改善带钢板形。其总轧制功率结果也明显低于其它方法,最符合目标需求,具有较好的实际应用价值。本文根据热轧带钢生产的实际需求,建立了合适的负荷分配数学模型,逐步对粒子群算法的性能进行优化。包括权重改进、带收缩因子以及改进混合等粒子群算法。最后进行算法的高维多极值基准函数测试和负荷分配实例计算,验证了改进算法的有效性。

关键词：带钢精轧负荷分配粒子群算法收缩因子遗传杂交

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编码器光栅表面缺陷图像小波去噪

计算机工程与应用 2013年第16期49卷 179-182页

作者：王义文冯超刘献礼廖益龙权超健梅恒林长友哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080 长春禹衡光学有限公司长春130012

为了提高光栅表面缺陷图像的去噪效果,便于后续缺陷图像检测,通过改进阀值和阀值函数来实现对光栅表面缺陷图像的小波去噪。通过引入一个收缩因子来改进原阀值,得到各分解尺度上的新阀值,利用新阀值函数对各尺度上的小波高频系数进行阀... 详细信息

为了提高光栅表面缺陷图像的去噪效果,便于后续缺陷图像检测,通过改进阀值和阀值函数来实现对光栅表面缺陷图像的小波去噪。通过引入一个收缩因子来改进原阀值,得到各分解尺度上的新阀值,利用新阀值函数对各尺度上的小波高频系数进行阀值处理,经过小波逆变换得到去噪后的光栅表面缺陷图像。实验结果表明,该方法与硬、软阀值法相比,提高了峰值信噪比,较好地保留了缺陷图像的边缘等细节信息,增强了边缘对比度,且图像更平滑。

关键词：光栅表面缺陷检测收缩因子阀值函数小波去噪

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基于模糊推理的自适应粒子群算法研究

基于模糊推理的自适应粒子群算法研究

作者：赵珊青岛大学

学位级别：硕士

智能优化算法是近年来信息科学和计算机等领域的研究热点之一。如何提高该类算法在复杂环境中的搜索性能是该领域的关键问题和研究热点。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种智能优化算法。与其它优化算法相比,粒子群算... 详细信息

智能优化算法是近年来信息科学和计算机等领域的研究热点之一。如何提高该类算法在复杂环境中的搜索性能是该领域的关键问题和研究热点。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种智能优化算法。与其它优化算法相比,粒子群算法参数少、操作简单、容易实现。这些优点使它受到了许多学者的关注。目前粒子群算法已经广泛应用于模糊控制、车辆路径调度、模式识别、产品运营、广告优化、供应链优化等方面并取得了丰硕成果,但是它也存在着容易早熟收敛、迭代后期收敛慢、鲁棒性较差等问题,尤其在处理高维复杂问题时有可能陷入局部最优。为了进一步提高粒子群算法的搜索性能,在深入分析带收缩因子的粒子群算法(PSO with Constriction Factor,CFPSO)的特点基础上提出了基于模糊推理的自适应改进方法。主要思想是利用粒子种群信息,进行模糊推理动态调整算法的主要参数:一方面对学习因子进行模糊自适应调整,以平衡粒子个体向自身经验和向群体经验学习的能力;另一方面,通过模糊规则动态调整收缩因子,平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力。通过对多个基准测试函数的仿真试验,并与标准的粒子群算法以及传统的带收缩因子的粒子群算法进行了比较和统计分析,结果表明改进后的算法的性能更好,尤其是对具有多个局部极值点且极值相差不大的多峰函数的优化问题更有效。最后,在量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)基础上,提出了一种改进算法,根据算法的特点改进了势阱中心粒子的更新公式,并采用模糊推理的方式,引入健康度和粒子多样性来更新算法,计算机仿真试验和统计分析结果表明,改进后的算法具有良好的性能。

关键词：粒子群算法算法优化模糊推理收缩因子动态自适应策略