损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法

针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题, 借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递 推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率, 利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法 估计系统参数.此外, 在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子, 从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明, 所提出的算法能有效估计系统参数.     

多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法

针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦合子系统多新息随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法,并将这些方法推广到多元伪线性滑动平均系统和多元伪线性自回归滑动平均系统.文中给出了几个典型耦合随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法的计算步骤和示意图.     

类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.     

分段仿射系统的周期事件触发控制

针对分段仿射系统的控制问题,为了节省通信资源,提出了一种周期事件触发控制方案。首先,采用延时系统方法,对基于周期事件触发控制策略的分段仿射系统进行建模;然后,利用分段Lyapunov泛函,结合椭球体形式描述状态空间分区的方法,建立基于线性矩阵不等式的分段仿射闭环系统稳定性判据;最后,给出状态反馈控制器的设计方法,在保证闭环系统稳定性的同时,显著减少传输的数据量。此外,将提出的方法应用于单节点机械臂系统和隧道二极管电路系统,把非线性系统建模为分段仿射系统来设计切换控制器,通过仿真验证所提方法的有效性和优越性。     

18F-FDG-PET/CT在弥漫大B细胞淋巴瘤中的分期诊断价值

目的旨在对比18F-FDG-PET/CT与CT在弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中的分期诊断价值,分析DLBCL病灶的18F-FDG-PET/CT显像及分布特点。方法32例以淋巴结病理确诊的DLBCL患者,同时以18F-FDG-PET/CT及CT评价分期,18F-FDG-PET/CT及CT测量肿瘤病灶的部位、大小及SUVmax,计算与纵隔大血管主动脉弓血池SUVmax比值(T/MB)。结果18F-FDG-PET/CT及CT检测DLBCL病灶的一致率为70.6%,其敏感性分别为100%、75.8%,特异性分别为96%、4%,阳性预测值分别为99.7%、91.5%,阴性预测值分别为100%、1.2%,假阳性率分别为4%、96%,假阴性率分别为0、24.2%,准确率为99.7%、70.9%。结论18F-FDG-PET/CT对DLBCL检测的敏感性、特异性均明显好于CT,对多种结外病灶尤其是骨骼侵润的诊断较CT具有优越性,能够协助临床准确分期。DLBCL病灶的18F-FDG-PET/CT显像分布特点及T/MB值可供临床医生参考。     

多元伪线性回归系统部分耦合多新息随机梯度类辨识方法

针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合(子系统)增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合(子系统)广义增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量.     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.     

人C1酯酶抑制剂活性动态显色检测方法的建立及验证

目的建立人C1酯酶抑制剂(C1 esterase inhibitor or C1 inhibitor,C1-INH)活性的动态显色检测方法,并进行验证。方法采用棋盘法分析C1酯酶与发色底物C1E 5603[CH3OC-Lys(Cbo)-Gly-Arg-pNA·AcOH]反应后的A值变化率(ΔA/min),确定能使不同浓度酶饱和的最低底物浓度。将C1-INH浓缩制剂标准品与C1酯酶孵育,剩余的C1酯酶与底物C1E 5603作用产生A值,将ΔA/min与C1-INH活性进行拟合,绘制标准曲线。验证该方法的线性范围、选择性、特异性、准确度、精密度、稳定性,并进行样品添加试验。将验证后的该方法应用于C1-INH制备工艺过程样品的分析。结果确定C1酯酶的浓度为28μg/mL,底物浓度为2.4 mmol/L,反应结果监测4 min。C1-INH标准品在0.15~0.025 IU/m 范围内与ΔA/min呈良好的线性关系,R2≥0.99,校正标样回算浓度在标示值的90.2%~105.4%内;CM阳离子交换层析洗脱缓冲液、HIC疏水层析平衡缓冲液、人纤溶酶原(plasminogen,Plg)、人纤溶酶(plasmin,Plm)的响应值均低于定量下限响应的7.2%,并低于内标响应的2.7%;20 mmol/L以下的pH 5.0Na Ac及300 mmol/L以下的Na Cl对C1-INH活性检测无影响;检测定量上限、高、中、低、定量下限质控样品,批内准确度在90.0%~114.8%之间,批内CV在0.7%~13.7%之间,批间准确度在94.2%~108.3%之间,批间CV在1.2%~9.7%之间;C1酯酶与底物C1E 5603室温放置3 h不影响检测结果;样品添加试验回收率在94.5%~106.1%之间。CM阳离子交换层析洗脱液、DEAE阴离子交换层析洗脱液、HIC疏水层析流穿液中C1酯酶抑制剂的特异性活性逐渐升高,分别为0.79、1.84、2.61 IU/g。结论本方法具有良好的选择性、准确度、精密度、特异性及稳定性,可作为C1-INH制备工艺中的内部控制指标。     

浅析深化小城镇内涵式基础设施建设

一、问题提出 近年来,全国各地正在撤乡并镇,大力发展小城镇建设,这对小城镇本身而言既是难得的机遇,但也是一把“双刃刀”,为此多数小城镇进行了总体规划,有许多小城镇搞过或正在搞基础设施建设,这种做法是肯定的。笔者从经济相对落后的江苏苏北地区调查发现,在经济建设当前,积极的小城镇建设的确发挥了其聚集和带动作用;但受主观因素和客观的影响,大多数小城镇的基础设施建设只停留在     

饱和非线性维纳系统的可变遗忘因子梯度辨识

为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题,提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先,由于饱和非线性的特殊结构,采用了切换函数变换非线性表达式,使所有未知参数包含在一个向量中,将系统模型转换为线性回归形式。然后,为了获得未知的中间变量,构造辅助模型,运用辅助模型的输出替换信息向量中的未知内部变量。最后,为了提高随机梯度算法的收敛速度,在算法中引入了可变遗忘因子。仿真结果表明,与传统的随机梯度算法相比,所提算法的参数估计更精确,且收敛速度更快,验证了所提算法的有效性。