您的位置: 专家智库 > >

陕西省自然科学基金(2010JM8028)

作品数:5 被引量:19H指数:2
相关作者:王磊徐庆征杨静何宝民王娜更多>>
相关机构:西安理工大学中国人民解放军西安通信学院西安交通大学医学院第一附属医院更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇地黄
  • 1篇地黄丸
  • 1篇多机器人
  • 1篇多机器人系统
  • 1篇多样性
  • 1篇胰岛
  • 1篇胰岛素
  • 1篇抑素
  • 1篇早期糖尿病
  • 1篇早期糖尿病肾...
  • 1篇知识
  • 1篇肾病
  • 1篇糖尿
  • 1篇糖尿病
  • 1篇糖尿病肾病
  • 1篇同型半胱氨酸
  • 1篇自修复
  • 1篇自组织
  • 1篇胱抑素
  • 1篇胱抑素C

机构

  • 4篇西安理工大学
  • 2篇中国人民解放...
  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇石家庄职业技...

作者

  • 4篇王磊
  • 3篇徐庆征
  • 1篇赵理
  • 1篇王雁鹏
  • 1篇王娜
  • 1篇邹锋
  • 1篇杨静
  • 1篇何宝民

传媒

  • 2篇应用科学学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇现代生物医学...
  • 1篇中国科学:信...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2014
  • 1篇2012
  • 2篇2011
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于晶格的人工内分泌系统模型及在多机器人系统中的应用被引量:1
2011年
为了解决多机器人系统分布式控制问题,借鉴人体内分泌系统研究的理论成果,提出基于晶格的人工内分泌系统模型.该模型以环境晶格化为基础,以细胞智能化为依托,以累加激素为纽带,以靶细胞为导向,能够适应外环境的持续变化,保持内环境的相对稳定,充分体现人体内分泌系统的自组织和自修复特性.实验结果表明,无需复杂的集中控制策略,基于该人工内分泌系统模型的多机器人系统能够在未知或危险环境中执行搜索和捕获多目标的任务.
王磊徐庆征
关键词:多机器人系统内分泌细胞激素自组织自修复
基于知识板的协同粒子滤波算法
2014年
在当前的粒子滤波中,粒子可能出现退化现象和重采样,导致样本枯竭从而破坏粒子多样性。针对该问题,借鉴知识板和协同进化理论,提出一种基于知识板的协同粒子滤波算法。该算法对重要性密度函数进行采样,形成采样粒子样本,并将粒子划分为若干个子采样粒子群,对每个子采样粒子群在不同的区域进行搜索,通过子采样粒子群之间的通信,最终找到动态系统的最佳状态估计。理论分析与仿真结果表明,该算法能提高经典粒子滤波算法的群体多样性,在加快收敛速度和降低计算复杂度方面有较大优势。
王雁鹏王磊邹锋钱新桥
关键词:粒子滤波多样性采样
胰岛素联合六味地黄丸治疗老年早期糖尿病肾病患者的临床疗效研究被引量:10
2016年
目的:探讨胰岛素联合六味地黄丸治疗老年早期糖尿病肾病患者的临床疗效。方法:收集我院收治的老年早期糖尿病肾病患者100例,随机分为对照组和实验组,每组各50例,对照组患者血糖情况给予胰岛素1次~2次/d,实验组患者在此基础上给予六味地黄丸1丸/次,2次/d,口服。连续4周。治疗结束后,对患者血清糖基化血红蛋白(Hb A1c)、同型半胱氨酸(HCY)、胱抑素C(Cys-C)水平的变化及临床疗效进行检测并比较。结果:与治疗前相比,两组患者的Hb A1c、HCY、Cys-C均下降(P〈0.05);与对照组相比,实验组患者Hb A1c、HCY、Cys-C水平较低(P〈0.05),实验组患者治疗总有效率较高(P〈0.05)。结论:胰岛素联合六味地黄丸能够有效改善老年早期糖尿病肾病患者的糖稳态及肾功能,临床疗效较好。
郭笑丹杨静雒否乐刘江华梁崇上
关键词:六味地黄丸糖尿病肾病同型半胱氨酸胱抑素C临床疗效
基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题被引量:6
2011年
当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平.实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献.此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.
徐庆征王磊何宝民王娜
关键词:差分进化函数优化
人工内分泌机制在最近邻规则约减中的应用被引量:2
2012年
当训练样本集规模过大时,最近邻分类规则约减过程是一个耗时的过程.目前,常见的约减算法往往存在计算成本过高、约减过程难于并行化等问题.针对该问题,文中将人工内分泌机制引入到最近邻规则的约减过程中,保留不同类规则边界上的边界规则,规则的约减规模通过晶格的粒度来设定.该方法可以在分割–约减–合并框架下获得较高的一致性约减子集,从而使规则的约减过程并行化,缩短约减时间.用11个不同的数据集进行仿真实验的结果显示,该方法简单而有效,较好地解决了大样本集的约减问题.
赵理王磊徐庆征
共1页<1>
聚类工具0