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关键词： adaptor protein 1 (AP-1)   AP-2   endocytosis   enthoprotin   epsinR   liquid chromatography quadrupole time-of-flight (LC-Q-TOF)   NECAP  

摘要： Subcellular proteomics is a powerful new approach that combines subcellular fractionation and MS (mass spectrometry) to identify the protein complement of cellular compartments. The approach has been applied to isolated organelles and major suborganellar structures and each study has identified known proteins not previously understood to associate with the compartment and novel proteins that had been described only as predicted open-reading frames from genome sequencing data. We have utilized subcellular proteomics to analyse the protein components of CCVs (clathrin-coated vesicles) isolated from adult brain. Accounting for identified fragmented peptides allows for a quantitative assessment of protein complexes associated with CCVs, and the identification of many of the known components of post-fusion synaptic vesicles demonstrates that a main function for brain CCVs is to recycle synaptic vesicles. In addition, we have identified a number of novel proteins that participate in CCV formation and function at the trans-Golgi network and the plasma membrane. Characterization of two of these proteins, NECAP1 and NECAP2, has led to the identification of a new consensus motif that mediates protein interactions with the clathrin adaptor protein 2. These studies highlight the ability of proteomics to reveal new insights into the mechanisms and functional roles of subcellular compartments.

关键词： PTCNN   惩罚函数法   非线性约束规划  

摘要： 脉冲暂态混沌神经网络 (PTCNN)是对暂态混沌神经网络的改进 ,呈现丰富的动力学性质 ,具有很强的跳出局部最小点的功能 ,在解决无约束非线性规划问题时 ,可以找到包括全局和局部最小值的尽量全面的最优解。当遇到带约束条件的非线性规划问题时 ,只有对约束条件进行合理处理 ,才能更有效地解决约束非线性规划问题。文章使用惩罚函数方法对含有约束条件的非线性规划问题进行处理 ,将其变成一个不含约束条件的非线性规划问题 ,进而用PTCNN求解 。

关键词： 神经网络   数据   测试   最小化   算法   MOF   多目标函数   选择   用户   预测  

摘要： 由几个独立的神经网络组成的神经网络(NN)体在测井应用中已经表现出能够改进数据解释和预测。但是，由于一个神经网络体的常规选择包括用人工的方法确定网络体中神经网络的数目、各神经网络的结构以及各神经网络的权重系数，因此神经网络体的选择过程往往是一个繁重的逐步逼近的过程，对于没有经验的用户可能会出现一些问题。即使对于一些自动化的处理方法，在选择用目标函数确定最佳的神经网络体时，也还存在一个问题。按一般方法，确定神经网络体的目标函数，要求使用单一控制参数进行一些测试的数据，其有效误差和加权有效误差最小化。如果有效数据组由于可用性或分散性，并不很好地反映未知的新数据，或者如果仅使用一个控制参数不能提供一个以多重属性为基础的过程的有意义的量，问题就出现了。仅从一口井来选择有效数据，且希望用得到的神经网络体用不同井的数据进行预测时，情况往往如此。为了使神经网络体真正成为一个解决问题的可靠方法，需要借助其他的选择标准，与专门数据组的有效误差共同使用。本文介绍了一种使用多目标基因算法(MOGA)来选择神经网络体的新方法。通过该方法，可以用常规训练算法产生数个独立的神经网络，然后将MOGA算法在这些独立的神经网络中连续使用，使预先定义的多目标函数(MOF)最小化。多目标函数(MOF)是有效误差、神经网络体的复杂性和网络成员的负相关性之间折中后形成的一个公式。影响MOF加权系数的因素也在此进行讨论，以期对缺少经验的用户有所用。作为人工选择的一种替代方法，我们提供一种基因反演方法，用来确定MOF加权系数。本文描述的方法用一口裸眼井的三组合测井数据进行了测试，测试中借助了这口井的套管井脉冲中子测井数据。在此实例中，将一口训练井产生的神经网络体用到了其它测试井。结果表明，用MOCA选择的神经网络体所预测的结果优于或接近于最好的单一神经网络的预测，用单一的神经网络方法通常难于靠人工方法进行独立的神经网络预测。此外，用MOGA选择的神经网络体减少了粗心应用单一神经网络时所产生的风险，从统计上看，单一网络不如叠代提前终止、代数不够和其它因素产生的结果。

关键词： 神经网络   脉冲宽度调制   联想记忆  

摘要： 研究了离散Hopfield神经网络的PWM(脉冲宽度调制)型脉冲流技术实现。利用MOS开关管和电压比较器实现了离散Hopfield神经网络,并提出了利用离散Hopfiled神经网络实现自联想记忆时相应的PWM型脉冲流电路,所提出的电路结构简单,易于芯片间通讯及系统扩展。

关键词： 脉冲   Hopfield神经网络   周期解   指数稳定  

摘要： 利用常数变易法、分段Lyapunov函数和压缩映像定理,讨论了含脉冲的Hopfield神经网络模型的周期振荡性及其全局指数稳定性.在此基础上给出了网络稳定的脉冲控制器.所得结果易于验证,也是不含脉冲时一些结果的推广.

关键词： 测井数据   资料解释   脉冲中子   精度   增强   改善   中用   选择   用户   数量  

摘要： 已表明一个神经网络(NN)体(包括几个单个神经网络)能够改善许多测井应用中的资料解释和精度。然而，由于一个NN体的常规选择包括以人工方式确定NN体中的NN数量、单个NN结构和单个NN的加权系数，而常规选择经常涉及到一个令人乏味的训练-误差过程。选择会对没经验的用户提出问题。

关键词： 活血化瘀类中药   脑伤泰   大鼠   蛛网膜下腔出血   脑微血管构筑   血脑屏障   超微结构   发病机制   脑血管痉挛  

摘要： 背景:蛛网膜下腔出血(SAH)后脑血管痉挛(CVS)是引起SAH致死和致残的主要原因,其发病机制目前还不要十分清楚。既往临床及实验研究均提示中药在某种程度上可改变SAH后脑血流变性质,改善脑功能。目的:探讨活血化瘀中药(HXHY)脑伤泰对大鼠蛛网膜下腔出血(SAH)后脑血管痉挛(CVS)后脑血流量(rCBF)及脑微血管构筑等方面的影响及其作用机制。设计:随机对照的试验。单位:解放军第三军医大学西南医院神经外科,解放军第四军医大学西京医院全军神经外科研究所。材料:实验在第三军医大学西南医院神经外科实验室和第三军医大学基础部中心实验室完成。选用288只雄性Wistar大鼠。方法:通过大鼠枕大池自体血注入法制备SAH和CVS模型,并在1,4,12,24h,3,7,14d及21d等不同时相点,观测各组大鼠局部rCBF、病理变化、脑微血管构筑和BBB超微结构变化。主要观察指标:①大鼠皮质rCBF变化。②脑光镜下病理改变。③脑皮质微血管构筑。④BBB的超微变化。结果:SAH后大鼠的rCBF、病理变化、脑微血管构筑和BBB超微结构变化的动态变化符合CVS的发展规律,HXHY和尼莫地平(Nim)对上述改变有不同程度的改善。结论:SAH后局部rCBF的变化可可以反映该时期CVS的状态,HXHY和Nim可通过多种机制对CVS发挥作用,其中“细胞保护”作用可能更为重要。

关键词： 脉冲耦合神经网络   椒盐噪声   图像滤波   神经元   点火时刻   中值滤波  

摘要： 通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析, 指出由其神经元的阈值衰减特性和网络局部链接特性所带来的神经元的点火捕获特性本身就具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位作用, 并基于此提出了一种对图像噪声进行定位、仅对噪声像素进行类中值滤波的思想, 实现了图像的强自适应滤波, 并针对随机椒盐噪声和极端椒盐噪声两种不同的噪声情况, 分别给出了相应的滤波器. 经该方法滤波的图像有无任何畸变(对非噪声像素)、模糊小(对噪声像素)的特点, 较传统的基于窗函数滤波的方法(如中值滤波法)有明显的优越性, 实验及与其他方法的比较验证了其良好的滤波性能.

关键词： 脉冲耦合神经网络   图像分割   图像信息   图像压缩  

摘要： 本文结合人类视觉系统 (HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性 ,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量 ,对通常的脉冲耦合神经网络模型 (PCNN -PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进 ,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法 .该算法根据象素及其周边区域的信息量大小发放不同值的脉冲 ,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域 ,较好地仿真了人类视觉系统特性 .最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩 ,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能 。

关键词： 人   生物性   社会性   精神性   类存在物  

摘要： 人既具有生物性 ,又具有社会性、精神性。人是生物性、社会性、精神性“三位一体”的生命统一体 ,其统一指挥部集中在大脑。人之所以是复杂的、矛盾的高级生命统一体 ,还由于它不是单一的个体或孤独的群体 ,而是“类存在物”。