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ADPRHL2基因变异致应激诱发儿童癫痫-共济失调综合征一例

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中华儿科杂志 2020年第6期58卷 503-505页

作者：徐曼婷方方 Prokisch Holger 刘志梅任晓暾李久伟冯卫星曾健生何乐健国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院神经内科 100045 慕尼黑工业大学人类遗传中心 85764 国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院重症监护病房100045 国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院病理科100045

1例ADPRHL2基因变异致应激诱发儿童癫痫-共济失调综合征女性患儿,2岁时于感染后出现发作性步态异常,病情渐进展合并肢体无力,共济失调,周围神经病和小脑萎缩等,4岁9月龄首次入院,4岁11月龄因再次感染病情急剧进展,死于呼吸衰竭。其姐18... 详细信息

1例ADPRHL2基因变异致应激诱发儿童癫痫-共济失调综合征女性患儿,2岁时于感染后出现发作性步态异常,病情渐进展合并肢体无力,共济失调,周围神经病和小脑萎缩等,4岁9月龄首次入院,4岁11月龄因再次感染病情急剧进展,死于呼吸衰竭。其姐18月龄行走即出现步态异常,早期神经系统表现与患儿类似,13岁感染后出现癫痫和意识障碍等,治疗无效死亡。患儿及其姐ADPRHL2基因均存在c.309-1G>T纯合剪切变异。

关键词：步态异常儿童癫痫意识障碍小脑萎缩共济失调基因变异周围神经病呼吸衰竭

基于遗传算法的数据中心流量对抗样本生成方法

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计算机应用 2022年第S01期42卷 146-151页

作者：胡明雪王磊 Johannes ZERWAS 同济大学中德学院上海201804 慕尼黑工业大学电气与计算机工程系德国慕尼黑80333

随着数据中心应用的广泛化,针对网络的攻击事件时常发生,围绕网络安全的攻防逐渐成为研究的热点。为了实现对数据中心网络的黑盒攻击,提出了一种基于遗传算法(GA)的对抗输入生成算法(AdvGA)。AdvGA对GA各环节进行了针对性的设计:首先,... 详细信息

随着数据中心应用的广泛化,针对网络的攻击事件时常发生,围绕网络安全的攻防逐渐成为研究的热点。为了实现对数据中心网络的黑盒攻击,提出了一种基于遗传算法(GA)的对抗输入生成算法(AdvGA)。AdvGA对GA各环节进行了针对性的设计:首先,采用实数编码对染色体进行编码,使用数据流量的实际值来表示个体;然后,将最大化网络数据流完成时间(FCT)作为优化目标来设计适应度函数;最后,使用贪心选择、部分交叉映射和均匀变异算法来设计遗传算子,生成最优的对抗样本。在实验部分,将Fat-Tree作为目标数据中心网络发起对抗攻击,结果表明与随机搜索生成的输入相比,AdvGA生成的对抗流量样本导致数据流完成时间增加了约20%;并且,相较于布谷鸟搜索(CS)算法以及传统GA,AdvGA的算法收敛速度提高了43%~60%,攻击效果提高25%~35%;与差分进化(DE)算法相比,虽然收敛迭代次数略有增加,但是所生成的流量样本具有更好的对抗性。这些结果表明,所提方法能够有效针对数据中心网络进行对抗攻击,通过对网络流量对抗样本生成方法的研究,也进一步为提高网络性能稳定性以及安全性开拓了思路。

关键词：数据中心网络遗传算法对抗样本黑盒攻击网络流量

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柔性机械臂试探前行的碰撞响应控制策略

西安交通大学学报 2011年第9期45卷 21-27页

作者：党进倪风雷刘业超刘宏哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150001 德国宇航中心机器人与机电一体化研究所慕尼黑82230

针对柔性机械臂在碰撞过程中的安全问题,仿照人类在黑暗环境中摸索前进的行为提出了一种试探前行的安全碰撞响应控制策略.控制器采用变刚度阻抗控制策略,先根据碰撞对象来调节系统刚度,以实现与被撞对象的软接触,然后控制器以当前位置... 详细信息

针对柔性机械臂在碰撞过程中的安全问题,仿照人类在黑暗环境中摸索前进的行为提出了一种试探前行的安全碰撞响应控制策略.控制器采用变刚度阻抗控制策略,先根据碰撞对象来调节系统刚度,以实现与被撞对象的软接触,然后控制器以当前位置为起点进行试探运动,若通过上一次碰撞点且无碰撞发生时,控制器恢复高刚度阻抗控制方式,以较高的精度到达目标位置.为了验证提出的控制策略,在4自由度机械臂上进行了碰撞试验,结果表明,该控制策略在无碰撞时具有良好的位置跟踪性能,在发生碰撞时能够有效地保护机械臂本体及被撞对象,从而克服了传统控制策略在碰撞时中止任务的缺点.因此,提出的控制策略是有效可行的.

关键词：机械臂碰撞响应策略阻抗控制

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数字化燃料中心建设及遗传算法的应用

新兴科学和技术趋势

新兴科学和技术趋势 2023年第2期 0126-0134页

作者：吴楚婷王洪信 Oskar Haidn 国家开放大学北京100039 慕尼黑工业大学慕尼黑德国85748

随着计算机技术的发展,燃烧科学和工程正朝着数字化、自动化和高效化方向发展。为了紧跟科学进展和需求,慕尼黑工业大学正在建设数字化燃料中心,以用于可再生燃料/能源、新型高效环保燃料和燃烧机械、航空航天推进技术的研究和开发。... 详细信息

随着计算机技术的发展,燃烧科学和工程正朝着数字化、自动化和高效化方向发展。为了紧跟科学进展和需求,慕尼黑工业大学正在建设数字化燃料中心,以用于可再生燃料/能源、新型高效环保燃料和燃烧机械、航空航天推进技术的研究和开发。本文以甲醇燃烧化学动力学模型的优化为例,展示了实验和模型参数的数字化和人工智能优化算法的应用。本研究基于遗传算法建立了对燃烧化学反应动力学的自动优化优化工具,并将其用于甲醇燃烧的化学动力学模型优化。已优化了包括 40 个重要反应的反应速率常数和第三体效率以及反应模型的选定物种在内的 54 个参数。用于模型验证的实验数据包括激波管测得的点火延迟时间和在喷射搅拌反应器和平推流反应器测得的浓度分布。甲醇氧化的数值仿真使用开源工具 Cantera 进行,对点火延迟时间和浓度的模拟数据使用遗传算法进行优化。与初始模型的计算结果相比,优化模型对实验目标的预测能力得到了显著的提高,本研究所开发的遗传算法工具已被证明能够用于优化详细化学动力学模型。

关键词：燃烧化学动力学遗传算法甲醇

基于高斯混合模型的模仿学习算法的优化与评价

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基于高斯混合模型的模仿学习算法的优化与评价

作者：郑逸加北京工业大学

学位级别：硕士

使机器人做出与人类相似的智能行为是机器人领域的研究热点,这就要求机器人具有学习的能力。模仿是生物获得技能的一种学习方式,引入模仿学习机制能使机器人具备一定的智能能力。但由于模仿学习对示教信息依赖性较强,而示教信息存在偶然... 详细信息

使机器人做出与人类相似的智能行为是机器人领域的研究热点,这就要求机器人具有学习的能力。模仿是生物获得技能的一种学习方式,引入模仿学习机制能使机器人具备一定的智能能力。但由于模仿学习对示教信息依赖性较强,而示教信息存在偶然性,同时模仿学习算法中存在随机取值等问题,导致模仿学习的效果不稳定。同时,模仿学习的过程考量难以用单一的指标进行评价。因此,本文围绕机器人模仿学习算法的优化与模仿学习的方案决策展开研究。论文主要工作为:第一,单次示教下模仿学习算法优化:高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)具有很强的行为编码再现能力,因此,GMM被广泛应用于机器人模仿学习的表征。针对传统方法中随机选取聚类初值导致的学习结果不稳定,表征参数分两步确定导致的学习效率偏低的问题。采用一种多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进k-means算法,得到稳定的初始聚类中心,并基于贝叶斯信息准则通过遗传算法优化求解,同时获取GMM表征的四个重要参数。第二,多次示教下多约束模仿学习优化算法的构建与实现:模仿学习对示教数据依赖性较强,传统的单次示教过程中的失误会增加模仿学习的难度,严重时导致失败。针对这一问题,提出了一种基于多次示教的多约束模仿学习优化算法,将表征后的概率区间作为约束条件,求解多约束条件的交集,降低了示教数据中劣质数据的表达概率,避免了由劣质数据造成的再现轨迹的波动。同时,引入了层次分析法,构建模仿学习评价模型,解决了定量评价模仿学习效果的问题。第三,基于集对分析的多约束模仿学习方案决策:针对示教次数对多次示教下的多约束模仿学习效果影响较大这一问题,本文应用集对分析法从贝叶斯信息准则、计算时间、拟合优度等角度出发,构建了多约束模仿学习方案决策模型,该模型能同时考虑影响因素的同一性、对立性,得到了可信度较高的多约束模仿学习方案。统计实验结果,提出一种具有指导性的多约束模仿学习示教次数的决策规律。实验结果表明,本文所提优化算法和决策模型对基于高斯混合模型的模仿学习的学习精度与学习效率有较大的提高,有效避免了由示教中的误操作所导致的学习效果不佳或学习失败,使性能稳定,并且对于提升多次示教下的模仿学习效果具有一定的指导意义。

关键词：人工智能模仿学习遗传算法多约束优化集对分析

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基于改进粒子群算法的支持向量机参数优化

基于改进粒子群算法的支持向量机参数优化

作者：李飞河北工业大学

学位级别：硕士

随着信息数字化的快速发展,人类已经开始迈入“大数据时代”,大数据分析已经开始在电子商务、金融证券和医疗卫生等行业崭露头角,为人们带来了巨大的经济效益以及社会效益。分类是一种重要的数据挖掘分析方法,这种分析有利于更好地全面... 详细信息

随着信息数字化的快速发展,人类已经开始迈入“大数据时代”,大数据分析已经开始在电子商务、金融证券和医疗卫生等行业崭露头角,为人们带来了巨大的经济效益以及社会效益。分类是一种重要的数据挖掘分析方法,这种分析有利于更好地全面理解数据。支持向量机被广泛的应用到了分类问题上,但其惩罚参数和核参数的选择对分类性能有很大的影响,因此对于不同分类问题需要对支持向量机的参数进行优化。论文以提高支持向量机的分类性能为目标,分析支持向量机和不同优化算法的特性,探索最佳的支持向量机参数优化算法,以促进数据分析的理论和应用研究。首先,研究了网格搜索算法、梯度下降法、群智能算法等常用支持向量机参数选取方法的优缺点,明确将群智能算法作为优化支持向量机的主要研究算法。其次,详细分析对比了网格搜索算法和群智能算法中的遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法等算法优化支持向量机的结果,表明粒子群算法和量子粒子群算法优化支持向量机的结果较好。最后,研究分析了量子粒子群算法的优缺点,将双中心思想引入到量子粒子群算法中,提出了改进的量子粒子群算法。通过仿真实验,证明了改进的量子粒子群算法优化支持向量机参数更具优越性。

关键词：支持向量机分类问题网格搜索算法遗传算法粒子群算法量子粒子群算法

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个人基因组数据可视化研究与实现

个人基因组数据可视化研究与实现

作者：郝亚峰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着测序成本的下降，测序数据越来越多，以后每个人都会有自己的基因组数据，个人基因组时代即将到来。而这个时候限制基因组研究不在是数据的产生，而是数据的分析，基因组数据可视化工具有利于研究人员理解基因组数据，发现数据之间... 详细信息

随着测序成本的下降，测序数据越来越多，以后每个人都会有自己的基因组数据，个人基因组时代即将到来。而这个时候限制基因组研究不在是数据的产生，而是数据的分析，基因组数据可视化工具有利于研究人员理解基因组数据，发现数据之间的关系。特别是对个人基因组数据的分析，可以为每一个人提供一些关于个人的信息。现有的可视化系统分为web-based和local两种形式，由于基因组数据量特别大，存储在个人PC机上非常占用空间，这些数据一般都存在服务器端，而且网络带宽不断增大，所以本系统采用web-based结构，这也符合当前的“云时代”。可视化工作是在前端完成的，把大量的计算分配给用户的电脑，减轻服务器端的负载，用canvas技术实现。本系统实现了人类基因组数据、序列比对结果数据、基因注释数据、变异数据和数值类型的数据在不同模式的可视化。并且这些模式可以根据查看的范围的自动进行转换，具有语义化的特点。本系统对于个人基因组数据的可视化是以个人的变异数据为中心展开的，主要展示由变异引起的遗传信息表达的变化和与个人变异相关的疾病等表型数据。这样有利于研究人员发现一些新的疾病和针对相关疾病进行药物的研制，便于医生对疾病的医治。本系统为用户提供了检索、平移、放缩、track管理和数据上传等丰富交互操作，并且通过采用一些图形学算法、“伪多线程”方法等提高系统的性能。

关键词：个人基因组可视化 HTML5 CANVAS 语义化伪多线程

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成品油长输管道封堵囊送进技术

成品油长输管道封堵囊送进技术

作者：宋聪敏西安工业大学

学位级别：硕士

管道是目前长距离输送石油、天然气等物资的主要运输工具,然而管道如果发生泄漏,会给自然环境以及人类经济带来严重的损失,因此,管道封堵器在管道封堵过程中有重要的意义。但由于在抢修过程中,管道封堵器存在送进距离短以及施工结束后... 详细信息

管道是目前长距离输送石油、天然气等物资的主要运输工具,然而管道如果发生泄漏,会给自然环境以及人类经济带来严重的损失,因此,管道封堵器在管道封堵过程中有重要的意义。但由于在抢修过程中,管道封堵器存在送进距离短以及施工结束后留有机械切口的问题,会影响管道维修过程中的安全动火系数和后续的管道维修工作在对管道封堵器送进距离短和施工结束后留有机械切口的问题进行分析的基础上将DNF封堵装置、新型链式封堵装置、柔性链式结构三种送进方案进行对比分析,确定了封堵器送进方案,解决了封堵器送进距离短的问题;通过将齿轮齿条结构、蜗轮蜗杆结构、链条结构三种直角拐弯结构进行对比分析,解决了封堵器直角拐弯的问题。首先为了使送进机构实现直角拐弯动作,通过约束链式结构的部分自由度,并对送进接头的通过性进行了分析,得到了送进接头的外形尺寸;为了减小送进接头和管道内壁间的摩擦力,采取设计了一个送进接头支撑导轮的方式,保证送进接头的中心线和管道中心轴线在一条直线上,从而将滑动摩擦转换为滚动摩擦。其次为了使直角拐弯送进机构顺利通过导向辅助器,通过对导向辅助器曲线的结构特点进行分析,建立了导向辅助器与送进接头的几何约束数学模型,使用MATLAB遗传算法对导向辅助器的数学模型进行了优化求解,得到了导向辅助器的最优尺寸。为了检验送进接头的强度和通过性,在用Pro/E完成对送进接头建模的基础上,首先使用ANSYS对送进接头的变形及应力进行分析,其次使用ADAMS对送进过程进行了仿真和优化。仿真结果表明：在送进过程中,送进接头强度符合要求,直角拐弯送进机构运动平稳,与管道及导向辅助器之间没有结构干涉,满足将封堵囊直角拐弯水平送进5000mm的要求。

关键词：封堵器机械切口导向辅助器直角拐弯送进接头仿真

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面向供应链的第三方物流配送调度算法研究

面向供应链的第三方物流配送调度算法研究

作者：王征合肥工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术发展日益迅猛,人类社会分工也日益精细化,人们的生活方式、生产方式以及消费偏好都在逐步地变革和进步。这种变革和进步与科技的不断发展导致了新产品和新服务的不断出现。为适应这种潮流,各生产经营企业不得不集中精力搞... 详细信息

随着科学技术发展日益迅猛,人类社会分工也日益精细化,人们的生活方式、生产方式以及消费偏好都在逐步地变革和进步。这种变革和进步与科技的不断发展导致了新产品和新服务的不断出现。为适应这种潮流,各生产经营企业不得不集中精力搞好主要业务,而把原来属于自己处理的物流活动,以合同的形式委托给专业的物流服务企业,这些物流服务企业就是所谓的“第三方物流”(TPL,Third Party Logistics)。TPL作为一种先进的物流服务形态,强调利用现代信息技术,建立高效、完备、功能强大的信息系统和物流系统,从而做到信息流整合物流,实现真正意义上的物流革命。物流管理是供应链管理中重要的组成部分,其中有两个重要问题,一是物流网络中的配送中心的选址问题,它对大多数物流企业而言是最重要的物流战略规划问题,因为它为运输服务和库存水平的恰当选择和良好管理奠定基础。其次是物流配送车辆调度问题,它是物流活动中直接与消费者相连的环节,在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度,是物流配送中非常重要的一项活动。本论文主要对物流管理中的配送中心选址问题以及物流配送中的车辆调度问题(VSP,Vehicle Scheduling Problem)进行深入的研究。利用遗传算法对这两个问题建立了数学模型和迭代优化算法,实例证明该模型和算法能够起到较好的效果。

关键词：第三方物流配送中心选址车辆调度遗传算法