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关键词： 多糖类   转化生长因子β   成纤维细胞   胶原   网格蛋白  

摘要： 目的:模拟体内核心蛋白多糖和转化生长因子β1接触方式,研究核心蛋白多糖在固相抑制转化生长因子β1刺激正常皮肤成纤维细胞的作用。方法:实验于2005-01/09在广州市创伤研究所完成。①实验成纤维细胞的组织来源:取材于广州市红十字会医院,患者自愿,正常皮肤为包皮。取新鲜包皮,修除表皮和皮下组织,加入含体积分数0.02的胎牛血清的DMEM培养,实验用第4～8代细胞。②采用醋酸法从鼠尾腱中提取I型胶原,使用浓度为2g/L,网格胶原终浓度为1g/L,成纤维细胞密度为1×109L-1。将胶原细胞混悬液按2mL/皿均匀加入直径35mm的培养皿内,37℃培养10min,混悬液便形成凝胶即成纤维细胞胶原网格,再加入相应的培养液。分为4组:对照组、核心蛋白多糖组、转化生长因子β1组、转化生长因子β1+核心蛋白多糖组。③观察成纤维细胞胶原网格的收缩,Westernblot法检测成纤维细胞胶原网格中成纤维细胞纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白的表达,反转录-聚合酶链反应检测其mRNA表达。结果:①成纤维细胞胶原网格收缩的变化:对照组成纤维细胞胶原网格培养12h,收缩到起始面积的(81.2±4.9)%,12～24h收缩加剧,在24h收缩到起始面积的(47.4±4.7)%,以后收缩减慢,在48h收缩到起始面积的(37.3±3.6)%,72h收缩到起始面积的(29.6±3.6)%,96h收缩到起始面积的(28.7±2.8)%,以后不再收缩;核心蛋白多糖组成纤维细胞胶原网格收缩到起始面积的百分比在12,24,48,72,96h均高于对照组(P<0.05);转化生长因子β1组成纤维细胞胶原网格收缩到起始面积的百分比在各时相点均低于对照组(P<0.01);转化生长因子β1+核心蛋白多糖组成纤维细胞胶原网格收缩到起始面积的百分比在各时相点均高于转化生长因子β1组(P<0.05),与对照组比较无显著差异(P>0.05)。②成纤维细胞胶原网格中细胞表达纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白的变化:核心蛋白多糖组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白蛋白表达(1391.61±126.27,525.97±60.10),与对照组(1474.52±133.84,569.41±62.55)比较无显著差异(P>0.05),转化生长因子β1组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白蛋白表达(2909.77±264.04,2725.46±150.54)显著高于对照组(P<0.01),转化生长因子β1+核心蛋白多糖组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白蛋白表达(1775.25±161.09,926.34±51.16)显著低于转化生长因子β1组(P<0.05),且与对照组比较无显著差异(P>0.05)。③成纤维细胞胶原网格中细胞表达纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白mRNA的变化:核心蛋白多糖组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白mRNA表达(0.19±0.05,0.07±0.02),与对照组(0.21±0.06,0.08±0.03)比较无显著差异(P>0.05),转化生长因子β1组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白mRNA表达(0.86±0.15,0.36±0.10)显著高于对照组(P<0.01),转化生长因子β1+核心蛋白多糖组纤溶酶原激活物抑制物-1、α-平滑肌肌动蛋白mRNA表达(0.34±0.09,0.13±0.04)显著低于转化生长因子β1组(P<0.05),且与对照组比较无显著差异(P>0.05)。结论:重组核心蛋白多糖融入胶原凝胶,能显著抑制转化生长因子β1刺激正常皮肤成纤维细胞的作用,表明在体内核心蛋白多糖具有拮抗转化生长因子β1的作用。

关键词： 脉冲耦合神经网络   遗传算法   自动系统   图像分割  

摘要： Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大。而遗传算法具有对参数自动寻优的优势,为此,将其和PCNN相结合提出了一种基于遗传算法的PCNN自动系统的实现方案,并应用于图像分割。分割试验仿真结果验证了该自动系统方案的正确性和可信性,即不仅可以实现正确的图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工试验的麻烦,同时分割速度也有所提高。

关键词： 脉冲耦合神经网络   图像分割   图像熵   阈值  

摘要： 脉冲耦合神经网络(Pu lse Coup led N eura l N etw ork,PCNN)具有良好的脉冲传播特性,在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数,实时性差等问题,改进了标准的PCNN模型,提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明,该方法实时性好、自适应性强,分割出的目标轮廓清楚,细节更多。

关键词： 全局指数稳定   细胞神经网络   时滞   脉冲  

摘要： 研究了一类新的具有脉冲的时滞细胞神经网络系统模型,引入了一类新的脉冲条件,在不假设激励函数的有界性、单调性和光滑性的条件下,得到了系统平衡点的存在性、唯一性及全局指数稳定性的一些新的充分条件,并得到了指数收敛速率.

关键词： 脉冲   BAM神经网络   周期解   稳定性  

摘要： 首先建立了一种含脉冲的双向联想记忆(BAM)神经网络模型,利用分段Lyapunov函数方法,讨论了网络的周期振荡性,全局指数稳定性质及其收敛速率,并给出一实例和数值仿真说明所得结论.

关键词： 径向基函数神经网络   脉冲电位分类   多电极阵列   主成分分析   海马神经元网络  

摘要： 通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法.对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习,以实现对原始信号的分类.仿真结果表明,在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小.多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果.

关键词： 神经网络   神经网络  

ISBN: (纸本)7030166574

关键词： 脉冲耦合神经网络   遗传算法   梯度下降法   LMS准则   自适应  

摘要： 人工神经网络在一定程度上模仿了生物神经系统的智慧和功能,在图像处理和人工智能领域有着极其重要的地位。而脉冲耦合神经网络作为新型神经网络模型,自从90年代被Johnson提出以来,一直是国内外众多学者的研究热点。由于脉冲耦合神经网络是对猫的大脑视觉皮层进行研究而发展起来的,与传统神经网络相比有其独特特性:神经元之间的乘积耦合和动态脉冲发放特性,这些特性使其在图像处理领域得到了非常广泛的应用。 但是在模型中众多参数的设定限制了其进一步的应用,所以在很多文献中,均采用了简化的模型。在简化模型中,虽然参数数量大为减少,可是关键参数仍然根据具体应用通过试验来手工设定或者使用经验值,在一定程度上影响了试验结果的精度,给后续的工作造成了一定的障碍。 到目前为止,无人对脉冲耦合神经网络的模型参数设置进行全面和系统的研究。针对上述情况,本文提出了两种算法来对脉冲耦合神经网络模型参数进行自动设置。一是利用遗传算法对参数的自动全局寻优能力,将遗传算法和脉冲耦合神经网络模型进行结合,来完成脉冲耦合神经网络网络参数的自动设置,在此基础上研制了脉冲耦合神经网络自动系统,通过对图像分割进行了自动系统的性能检验。第二种方法是根据LMS准则,采用梯度下降法来对模型的参数进行自动搜索,逐步缩小期望输出和实际输出的误差,从而在训练结束时候得到参数准最优值,建立了一阶自适应脉冲耦合神经网络。该系统对于给定的期望输出和实际输入,能够自动调节参数数值使实际输出接近期望输出。 试验结果验证了文中提出的两种算法和相应系统的可信性和正确性,为脉冲耦合神经网络模型的后续研究奠定了良好的基础。

关键词： 图像处理   计算机视觉   图像引力   模糊隶属度   隐马尔可夫模型   微粒群算法   脉冲神经网络   设备无关位图   图形设备接口  

摘要： 数字图像处理技术已经渗透到人类生活的各个方面,其中计算机视觉技术是数字图像处理的重要环节。主动轮廓线模型是处理计算机视觉的一种重要算法。本文在现有文献的基础上,引入图像引力、微粒群算法(PSO)、脉冲神经网络(PCNN)、隐马尔可夫模型(HMM)等进行研究,做了如下的工作。 (1)基于主动轮廓线模型的基本概念,提出了一种基于重心的主动轮廓线模型。由仿真图可以看出,采用这一方法,可以使算法的性能得到改善。 (2)提出了一种基于Fuzzy和HMM的蛇点搜索方法,该模型将HMM理论应用于蛇点搜索中,优化了模型参数;并利用模糊集理论建立了HMM中的状态与观测向量之间的模糊隶属关系。实验表明,改进后的算法能使蛇点很好地收敛到物体的凹陷边界,并且具有良好的抗噪性。 (3)提出了一种基于图像引力及微粒群算法的新型主动轮廓线模型,该模型利用图像引力对蛇点进行寻优,使蛇点能快速地收敛到图像的边缘;采用微粒群算法,使蛇点准确地收敛到图像的边缘。实验表明,改进后的主动轮廓线模型能快速、准确地收敛到物体边缘,特别是凹陷的边缘,并且此模型具有良好的抗噪性。 (4)提出了一种基于脉冲神经网络及微粒群算法的新型主动轮廓线模型,该模型利用图像引力对蛇点进行寻优,使蛇点能快速地收敛到图像的边缘;采用PCNN来处理蛇点易受噪声的问题;使用了PSO来选取阈值使蛇点能准确地收敛到图像的边缘。实验表明,改进后的主动轮廓线模型能快速、准确地收敛到物体边缘,特别是凹陷的边缘,并且此模型具有良好的抗噪性。 (5)用VC++对上述算法进行了实现。

关键词： 非线性测度   非负矩阵   谱半径   脉冲微分-积分不等式   时滞   神经网络   脉冲动力系统   指数稳定性   线性矩阵不等式  

摘要： 本文研究了离散时滞神经网络、分布时滞神经网络、时滞脉冲神经网络与具有分布时滞的脉冲动力系统的解的渐近性态。 在第一章中,利用比矩阵测度更一般化的非线性算子测度研究了离散时滞及分布时滞神经网络的指数稳定性,给出了判定指数稳定的充分条件。 在第二章中,利用非负矩阵的谱半径、参数变易法及不等式分析技巧讨论了具有分布时滞的神经网络的全局指数稳定性。 在第三章中,通过建立脉冲微分-积分不等式,研究了一类具有分布时滞的脉冲动力系统的全局指数稳定性,得到了其充分条件。 在第四章中,通过应用Lyapunov ? Krasovskii型泛函,负定矩阵的性质以及柯西准则,研究了时滞脉冲神经网络的指数稳定性和渐近稳定性,得到了其依赖于时滞的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出了这些条件。