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IDH突变通过影响GNG基因表达而影响低级别脑胶质瘤患者预后 被引量:2
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作者 谭丹 颜晗 +4 位作者 庞凤梅 谢攀 尹继业 刘昭前 李曦 《中国药理学与毒理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1064-1064,共1页
脑胶质瘤是颅内最常见的肿瘤,治疗形势严峻,其治疗疗效和预后差异巨大。如何实现脑胶质瘤的个体化治疗,提高治疗成功率,是目前临床上亟待解决的问题。前期研究发现,IDH基因突变是预测低级别胶质瘤(LGG)预后的一个关键因子。IDH突变患者... 脑胶质瘤是颅内最常见的肿瘤,治疗形势严峻,其治疗疗效和预后差异巨大。如何实现脑胶质瘤的个体化治疗,提高治疗成功率,是目前临床上亟待解决的问题。前期研究发现,IDH基因突变是预测低级别胶质瘤(LGG)预后的一个关键因子。IDH突变患者的预后要明显好于IDH野生型患者。然而,目前IDH突变影响LGG预后的具体机制仍不明了。通过对TCGA和GEO等公用数据库中LGG数据集的挖掘,我们发现IDH突变能够显著下调GNG基因的表达(RSEM 1247.50 vs 891.15,P=1.55×10-3)。而GNG基因则与LGG患者的总生存期和药物敏感性显著关联。GNG高表达的LGG患者的生存期要显著短于低表达的患者(P=1.73×10-4,HR=3.30)。而在LGG采用替莫唑胺治疗的疾病进展患者(PD)中,GNG的表达要显著高于非疾病进展患者(CR+PR+SD)(RSEM 1709.98 vs 1076.09,P=5.00×10-3)。进一步分析显示,IDH突变能够显著上调GNG基因启动子区域1甲基化位点的甲基化程度(Beta 0.64 vs0.78,P=4.50×10-5),而该甲基化位点的甲基化程度与GNG的m RNA表达呈负相关(P<1.00×10-6,r=-0.69)。这些结果表明IDH突变可能通过影响GNG基因启动子甲基化而影响其表达,进而改变LGG患者的化疗预后。目前,我们正进一步开展机制实验验证这一结果。本研究为阐明脑胶质瘤预后个体差异发生机制提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 低级别脑胶质瘤 IDH突变 gng 甲基化 替莫唑胺
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基于改进GNG的电解铝生产杂质预警与控制 被引量:2
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作者 刘天松 吴永明 +1 位作者 盛晓静 陈琳升 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第6期72-75,共4页
铝电解工业中,铝液中杂质元素含量过高会严重影响铝液质量,Fe和Si含量的预警和控制对保证铝液质量有着重大意义。针对铝液中的杂质含量过高,缺乏用于实时监督的准确预警模型的问题,提出了一种基于加权欧式距离的GNG增量学习模型,构建了... 铝电解工业中,铝液中杂质元素含量过高会严重影响铝液质量,Fe和Si含量的预警和控制对保证铝液质量有着重大意义。针对铝液中的杂质含量过高,缺乏用于实时监督的准确预警模型的问题,提出了一种基于加权欧式距离的GNG增量学习模型,构建了阈值机制实现对工业数据流实时监督和预警。通过K-means算法、经典GNG算法与改进GNG算法进行网络拓扑图比较分析。最后,结合铝液中Fe和Si含量的时间序列数据进行动态特征分析,实验结果表明,改进GNG算法对Fe和Si含量数据的实时监督和预警具有可靠性与准确性。 展开更多
关键词 预警 电解铝 加权欧式距离 gng 控制
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基于改进GNG网络的机器人路径规划方法 被引量:1
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作者 任伟建 刘东辉 +2 位作者 王显伟 王天任 康朝海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1000-1005,1014,共7页
针对在机器人路径规划中,增长神经气(GNG)算法生成地图映射速度较慢,并且存在个别错误路径,随后的路径搜索中,一次A*算法也不能搜索到最短路径的问题,提出了一种改进的GNG结合两次A*算法的机器人路径规划方法。在地图映射生成阶段,先给... 针对在机器人路径规划中,增长神经气(GNG)算法生成地图映射速度较慢,并且存在个别错误路径,随后的路径搜索中,一次A*算法也不能搜索到最短路径的问题,提出了一种改进的GNG结合两次A*算法的机器人路径规划方法。在地图映射生成阶段,先给GNG一个预设规模的网络再进行神经元生长,这样比原算法减少了在神经元生长时的计算量;在路径搜索阶段,利用两次A*算法首先实现路径粗搜索,然后实现细搜索,并证明了二次搜索的路径更短。对于地图映射中出现的错误路径,也进行了处理。仿真结果表明,改进的地图映射算法与其它地图映射算法相比计算时间少,地图的映射精度高,最终可以找到一条机器人可行走的最短路径。 展开更多
关键词 增长神经气 A*算法 地图映射 最短路径
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少维护GNG 100电池的设计与研制
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作者 王捷 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 1999年第4期201-204,共4页
详细介绍了100Ah高倍率镉镍开口碱性蓄电池的全部设计过程及工艺参数。力求研制出高水平的具有广泛市场及通用性的电池。首先选择一种新型微孔隔板代替传统的包膜工艺,采用内螺纹极柱以缩短其在电池壳外的长度,设计一种新型气塞... 详细介绍了100Ah高倍率镉镍开口碱性蓄电池的全部设计过程及工艺参数。力求研制出高水平的具有广泛市场及通用性的电池。首先选择一种新型微孔隔板代替传统的包膜工艺,采用内螺纹极柱以缩短其在电池壳外的长度,设计一种新型气塞以防止外部环境对电池内部的污染并能释放过充电时产生的气体。最终设计出的电池经测试均达到或超过SJ/T10287-91《隔镍高倍率碱性蓄电池》标准的要求。 展开更多
关键词 少维护 磁性蓄电池 微孔隔板 gng100电池 设计
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基于欧拉核的数据流聚类算法 被引量:5
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作者 朱颖雯 杨君 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期74-82,共9页
随着云计算、物联网的快速发展,数据采集变得更加快捷和自动化。许多新型的应用领域中,诸如实时监控系统、车辆交通监控系统、电力消耗记录以及网络流量监控等,每时每刻都在产生大量的流数据,对数据流挖掘的研究成为了热点问题。聚类分... 随着云计算、物联网的快速发展,数据采集变得更加快捷和自动化。许多新型的应用领域中,诸如实时监控系统、车辆交通监控系统、电力消耗记录以及网络流量监控等,每时每刻都在产生大量的流数据,对数据流挖掘的研究成为了热点问题。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被高度重视并得到广泛研究。不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类受到有限内存、一遍扫描、实时响应和概念漂移等许多约束。为此,文中基于欧拉核提出了一种针对数据流的聚类算法。首先通过欧拉核显式地将数据映射到相同维度的复数特征空间,然后在特征空间中基于GNG模型进行聚类。欧拉核依赖于非线性鲁棒的cosine度量,故对野值低敏感;显式的映射避免了一般的核聚类算法需要使用核技巧而无法处理数据流的问题。实验数据表明,基于欧拉核的数据流聚类算法不仅表现出了较好的聚类性能,还识别了数据的结构信息。 展开更多
关键词 gng 数据流聚类 欧拉核 核方法
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一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法 被引量:14
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作者 王修君 沈鸿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1277-1285,共9页
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种... KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性. 展开更多
关键词 学习型矢量量化(LVQ) 生长型神经气(gng) 学习误差 类间距离 学习概率
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基于改进ANFIS的铝生产中铁含量时间序列预测
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作者 盛晓静 吴永明 +1 位作者 刘天松 陈琳升 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第5期133-136,共4页
在铝生产工业中对杂质铁含量的预测有利于提高铝液的生产水平。针对传统预测模型需要大量数据进行训练,耗时长且效率低下等问题,提出了一种改进ANFIS的时序预测模型(GNG-AMDEA-ANFIS)。首先利用GNG模型对原始数据集动态跟踪找到奇异点,... 在铝生产工业中对杂质铁含量的预测有利于提高铝液的生产水平。针对传统预测模型需要大量数据进行训练,耗时长且效率低下等问题,提出了一种改进ANFIS的时序预测模型(GNG-AMDEA-ANFIS)。首先利用GNG模型对原始数据集动态跟踪找到奇异点,然后采用自适应变异差分进化算法和梯度下降法对ANFIS网络所需参数进行优化,同时构建ANFIS网络模型。最后,结合贵阳某铝厂铝生产过程中铁含量数据,完成对该模型的性能验证。结果表明文章建立的模型能够对铁含量进行精确预测与监督,节省计算成本的同时提高了预测效率。 展开更多
关键词 铝生产 铁含量 gng模型 ANFIS模型
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未知环境中自主机器人环境探索与地图构建 被引量:5
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作者 王东署 王海涛 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2013年第4期52-57,共6页
研究了未知环境中自主机器人同时进行环境探索和拓扑地图构建问题.基于实时获得的激光传感器数据,提出了具有避障功能的环境探索策略.在环境探索的基础上,提出了以增长的神经气网络的网络节点作为拓扑网络节点的环境地图模型.该模型利... 研究了未知环境中自主机器人同时进行环境探索和拓扑地图构建问题.基于实时获得的激光传感器数据,提出了具有避障功能的环境探索策略.在环境探索的基础上,提出了以增长的神经气网络的网络节点作为拓扑网络节点的环境地图模型.该模型利用神经气网络的增长特性,通过不断增加新的拓扑网络节点来对机器人周围未知环境的整体性知识进行抽取与表达,构建出了易于机器人理解的环境地图.仿真试验验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 自主机器人 环境探索 地图构建 增长的神经气网络
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梯度纳米晶结构材料变形机制的理论模型研究
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作者 丁松 周剑秋 《机电工程》 CAS 2015年第9期1151-1155,共5页
针对纳米晶材料拥有较高强度但是塑性较低的问题,对高塑性的纳米晶材料进行了归纳,对高强度高塑性的梯度纳米晶材料的微观结构和变形机制进行了研究。提出了一个基于晶粒尺寸和晶界取向角的新理论模型讨论晶粒大小为20 nm^300 nm的梯度... 针对纳米晶材料拥有较高强度但是塑性较低的问题,对高塑性的纳米晶材料进行了归纳,对高强度高塑性的梯度纳米晶材料的微观结构和变形机制进行了研究。提出了一个基于晶粒尺寸和晶界取向角的新理论模型讨论晶粒大小为20 nm^300 nm的梯度纳米晶结构的变形机制。研究了晶界滑移过程中晶界上位错的堆积情况,描述了晶界滑移和晶界迁移的能量特征。根据晶粒大小和晶界取向角这两个参数,通过能量法计算并定量分析了晶界滑移与晶界迁移能量特征之间的关系。研究结果表明,在梯度纳米晶材料中存在两种主要变形机制,相互竞争的两种变形机制最终导致梯度纳米晶材料不仅强度高而且韧性好;晶粒尺寸小于170 nm时主导变形机制为晶界迁移,大于170 nm时主导变形机制变为晶界滑移。 展开更多
关键词 梯度纳米晶结构 能量特征 晶界取向角 变形机制
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