分子刚度对膜锚定受体-配体结合动力学影响的理论与模拟研究

人体内大部分生物学过程都离不开细胞黏附.细胞黏附行为主要由锚定于细胞膜上的特异性分子（又称受体和配体）的结合动力学关系来决定.已有研究表明，特异性分子的结合关系受外力及细胞膜波动等多种因素影响.然而，特异性分子刚度对细胞膜锚定受体 配体结合关系的影响机制仍不清楚.近期关于新冠病毒强传染力的研究表明，特异性黏附分子刚度对病毒与细胞结合具有重要影响.该文通过建立生物膜黏附的粗粒度模型，借助分子模拟和理论分析来研究分子刚度在黏附中的作用.结果表明，始终存在一个最佳膜间距及最佳分子刚度值，使得黏附分子亲和力和结合动力学参数达到最大值.这项研究不仅能加深人们对细胞黏附的认知，还有助于指导药物设计、疫苗研发等.     

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

基于模糊形式背景的变精度模糊信息粒

在模糊形式背景下研究变精度的模糊信息粒,给出精度为δ的必要模糊信息粒,充分模糊信息粒以及充分必要模糊信息粒的定义.在此基础上,进一步给出对任意给定的模糊信息粒转化为精度为δ的必要模糊信息粒,充分模糊信息粒及充分必要模糊信息粒的方法.     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。     

模糊线性回归模型的约束最小二乘估计

自Tanaka等1982年提出模糊回归概念以来,该问题已得到广泛的研究。作为主要估计方法之一的模糊最小二乘估计以其与统计最小二乘估计的密切联系更受到人们的重视。本文依据适当定义的两个模糊数之间的距离,提出了模糊线性回归模型的一个约束最小二乘估计方法,该方法不仅能使估计的模糊参数的宽度具有非负性而且估计的模糊参数的中心线与传统的最小二乘估计相一致。最后,通过数值例子说明了所提方法的具体应用。     

生成Fuzzy子群

群X上含Fuzzy子集μ的最小Fuzzy子群称是μ的生成Fuzzy子群,记为[μ],本文一方面从解析要求出发给出了从μ生成[μ]的生成公式,另一方面又蛤出了用对水平集集{μ_λ}的等价分类来直接构成[μ]的过程,还讨论了值城[μ](X)和μ(X)之间的各种内在联系,以及水平集[μ_λ]和[μ]_λ之间的关系。     

可重构制造系统重组过程中设备选择模型的研究

根据生产任务选择加工设备进行制造资源重组是实现可重构制造系统的关键问题之一，由于设备的选择涉及到多种因素，既有定量指标，又有定性指标，传统的依靠人工经验的方法显得力不从心。本文首先结合实际情况，提出了一套设备选择评价体系，通过对模糊判断矩阵采用最小对数二乘法确定各评价因素的权重系数，针对定性指标和定量指标采用不同的方法确定其性能指标值，通过模糊积分对评判指标进行综合评判，最后进行了实例研究。所提出的方法有效地简化了决策过程，为可重构制造系统设备选择提供了一套行之有效的方法。     

具有模糊数的模糊多目标群体决策优选模型与方法

多目标群体决策问题是运筹学的一个重要研究领域，目前已经提出了一些有效的决策方法。但对目标值和权重均为模糊数的模糊多目标群体决策问题却研究不多，本对此类模糊多目标群体决策问题进行了探讨，利用相对正理想方案与相对负理想方案概念定义了相对差异距离，进而建立了模糊多目标群体决策优选模型与方法，并通过战役决心方案的评价说明了该方法是可行、有效的，可作为军事决策与决策支持系统的备选方法。     

信用担保风险的模糊综合评审研究

信用担保机构是连接银行和企业的桥梁，对于改善企业融资环境和拓展银行业务具有重要意义，信用担保风险的评审是担保机构能否生存及有效运行的关键。信用风险的评审机制主观性强，对担保项目进行客观，公正的评审比较困难。本采用模糊数学中的综合判别方法，全面考虑风险评审所涵盖的各种风险指标及其重要度，建立了定性分析与定量分析方法相结合的信用担保风险综合评审模型，为担保机构提供了一种相对科学、客观的评审方法。