DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 开发平台 3.1. 开发平台简介 “贵大校园易”的开发是在Android Studio、Eclipse、UI三大平台的基础上，以Android Studio平台作为主要的开发环境，我们将通过Android Studio平台对“贵大校园易”APP进行开发，用Android Studio开发平台所提供资源和环境，完成整个APP的构建。 Android Studio平台：Android Studio开发平台基于IntelliJ IDEA，它是谷歌推出的一个Android集成开发环境，它提供的Android开发工具用于软件开发和APP的各项功能调试 [ 3 ]。 UI平台：UI是用户界面(User Interface)的简称。用户界面是指软件的人机交互，操作逻辑，界面美观的整体设计。用户界面设计分为实体用户界面和虚拟用户界面 [ 4 ]。 Eclipse：Eclipse是基于Java的可扩展开发平台，是一个开发源代码的开发平台。本身而言，Eclipse是一个框架和一组服务，主要用于插件组件构建开发环境。Eclipse本身还附带一个标准的插件——Java开发工具JDK [ 5 ]。 3.2. 数据库构建 数据库的构建是“贵大校园易”大校园开发的关键。首先，开发初期对贵大全体师生进行调查，从而确定APP主要的服务功能；其次，针对调查对象的需求，掌握APP服务用户的关注点以及对信息获知的需求程度，把握服务功能的总体方向；最后将不同内容的信息对应相应的版块进行展示，有效管理。除此之外，会及时收集反馈信息，根据信息中的问题对“贵大校园易”大校园的各项功能进行调试，从而保证“贵大校园易”大校园的正常使用。
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user: 4. 软件技术介绍 Android Studio软件是由Google公司基于IntelliJ IDEA环境研发的，主要用于安卓软件的开发与设计，与elipeclipseadt较为相似，但是Android Studio的功能更加强大与完备，Android Studio提供了多种集成的开发工具用于嵌入式软件的系统开发和软件调试。相较于其它类似的开发软件，Android Studio在改变软件开发环境与软件开发操作模式等方面更加的方便快捷，Android Studio有着较强的功能和适应性，因为它可以支持多种语言的嵌入式软件开发，并且为软件开发者和用户提供了测试工具和各种数据统计分析 [ 6 ] [ 7 ]。
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user: 5. APP开发背景与意义 如今互联网发展的方向趋向解决人们生活的不便，人们习惯了通过掌上的APP随时随地获取想要的信息。很多公司对各个领域的便捷性基本实现覆盖，但小区域往往因为地方特性和业务辐射局限性得不到想要的便利。我们发现本校很多指南性流程和制度对新生或者刚接触某个领域的同学不完善，部门走动及无目的的询问过于繁琐。目前还没有一个系统性收录这些攻略和便利指南的平台，所以我们做一个属于贵州大学学生，致力于在学习、教务、生活等方面，简单明了地提供便利和交流的平台——贵大校园易。 通过APP开发出来的两次内测，我们得出的结论是贵大校园易已基本实现我们初期设定和规划的效果，同学们积极的反响也达到了我们的预期。它实现了对本校师生提供各方面便利的作用，成为一款属于贵大人的具指南性和服务性的APP。
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user: 6. 主要功能介绍 本软件用户程序安卓系统上运行，用户端分为两个等级，一个等级面向在校教师，另一个等级面向在校学生；这两个等级在结果和功能上面没有太大区别，主要通过部分功能的权限来区别和管理不同的用户，比如说教师端可以发布课程和添加课程以及发布通知，而学生端只能查看。APP的主要功能有课表管理、交流平台和连接外网三大部分。如图1所示，为App的首页界面。 图1. APP首页 如图2所示，实现注册界面功能的部分代码如下： type = getIntent().getIntExtra(type， 0); tvTitle.setText(注册); UserBeanuserBean = new UserBean(); userBean.setUser_id(edtMobile.getText().toString()); userBean.setName(edtName.getText().toString()); userBean.setMobile(edtMobile.getText().toString()); userBean.setPassword(edtpwd.getText().toString()); userBean.setType(type); userBean.save(); ToastUtil.showToast(this， 注册成功); 图2. 注册界面 如图3所示，实现登录功能的部分代码如下： protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_login); ButterKnife.bind(this); imgvReturn.setVisibility(View.GONE); tvTitle.setText(登录); } 6.1. 课表管理 在课表管理板块，学生可以修改自己的姓名、手机号、年龄、性别等个人资料，也可以重置密码，退出登录等；还可以收到学校发的一些选课通知、放假通知等；学生可以在课表管理板块查看个人的课表，也可以添加和删除课程。 图3. 学生教师登录界面 6.2. 交流平台 在交流平台板块，学生们可以就学习或者是生活中遇到的各种问题，发表一些意见和建议，也可以在交流平台上面分享和发表自己的一些感想，如果发现出错等情况可以删除自己的言论。如图4所示，学生A发表言论之后，其余的学生就可以对学生A的言论进行评论，这样不仅可以促进学生们在日常生活中的交流，还可以给在学习和生活中遇到难题的学生一个解决问题的交流平台，为学生提供了便利。 校园平台功能实现部分代码： String content = et_comment.getText().toString().trim(); if (TextUtils.isEmpty(content)) { Toast.makeText(this， 请输入评论内容， Toast.LENGTH_SHORT).show(); getComment(); Toast.makeText(this， 评论成功， Toast.LENGTH_SHORT).show(); 6.3. 连接外网 如图5所示，在连接外网板块，本软件可以接入贵州大学的官网以及百度百科官网。因此，学生可以及时了解学校的动态，贵大新闻、通知公告等学校信息。通过贵大官网还可以进入教务系统，进行选课、查看课表、查询考试成绩等。在连接外网板块接入百度百科的官网，有利于帮助学生了解想要查询的内容。百度百科里面涵盖各个领域的知识，包罗万象，不仅查找方便，而且很实用。 图4. 校园社区界面 图5. 连接外网界面
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user: 7. 总结 贵大校园易APP大部分功能都完整实现，并且达到预期的运行效果，这也充分验证了Android平台具有极强的兼容性和开放性。这款APP能够帮助贵大学子解决部分日常学习和生活问题，在实际测试中成功的运行。作为试运行阶段，虽为学生提供了一定便利，但“贵大校园易”APP的设计中还存在不足，后期我们会根据全体师生的需求进行总结，不断改善优化，进一步提高APP的开发质量。 在整个开发过程中，比较困难的地方是APP中一些功能的实现，覆盖的知识面比较广，花费较长时间。通过这个项目的开发，我们明白一个APP的开发并没有想象的简单。从做好每一个小组成员分工，到一个APP框架的建立，再到开发出APP的雏形，以及后面的APP界面的设计，功能的实现等等，这其中的每一步都不容易，比想象的要难得多。通过这个项目，小组成员都得到了成长，懂得做好一个项目，有一个好团队是至关重要的，一个人不管他怎么努力怎么强，也很难把一个项目从头到尾做好。只有这个团队中的每一个人都积极主动的参与到其中，贡献出自己的一份力量，团结一致，才能真正体会到完成项目的意义与乐趣。
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user: 摘要 卵巢原发性恶性淋巴瘤发病罕见，临床症状及辅助检查缺乏特异性，其诊断主要依靠术后病理及免疫组化，治疗多采用手术为主，辅以放化疗的综合治疗方法，预后不佳。现本科室收治1例卵巢原发性恶行淋巴瘤病例，报道如下。
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user: 1. 引言 淋巴瘤是一组起源于淋巴结及结外淋巴组织的恶性肿瘤，按组织病理学类型，分为霍奇金淋巴瘤(Hodgkin’s lymphoma， HL)与非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin’s lymphoma， NHL)。卵巢淋巴瘤多继发于全身性淋巴瘤，原发性淋巴瘤非常罕见 [ 1 ]，现报导卵巢原发性非霍奇金淋巴瘤1例，并结合相关文献资料进行回顾。
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user: 2. 临床资料 患者崔某，女，54岁，因“查体发现盆腔包块1周”于2020-5-22入住青岛大学附属医院妇科，患者自觉腹胀、腹痛、纳差半月，无其他不适。妇科查体：外阴发育正常，阴道通畅，宫颈光滑，宫体前位，大小正常，活动可，无压痛，右附件区扪及直径约15 cm大小囊实性包块，活动差，压痛，左附件区未扪及明显异常。B超检查示：子宫上方偏右实性低回声团块，大小约12.8 cm × 10.4 cm × 7.9 cm，边界欠清，内回声欠均匀，周边见少量液性暗区，CDFI：团块内血流信号丰富。肿瘤标记物：CA125：38.52 U/ml，余无异常，初步诊断：盆腔肿物性质待诊：卵巢恶性肿瘤待排，于2020-5-26在全麻下行经腹筋膜外全子宫切除术 + 双侧附件切除术 + 盆腔粘连松解术。术中见：子宫萎缩，外形不规则，前壁见两个直径约2 cm大小肌瘤，左侧卵巢实性肿瘤约18 cm × 15 cm × 15 cm，淡黄色，表面血管丰富，包膜尚完整，与阔韧带后叶及部分肠管广泛膜状黏连，右侧卵巢大小正常，表面见细小颗粒，双侧输卵管未见明显异常。探查盆腔腹膜略充血，肠管表面光滑，大网膜无明显增厚，未扪及异常结节。手术过程顺利。术后病理：(左侧)附件恶性肿瘤，结合免疫组化结果，符合弥漫性大B细胞淋巴瘤。免疫组化：CD20(+)，Pax-5(+)，CD3(−)，CD21(−)，Ki-67阳性率约90%，S-100(−)，CK(−)，Bcl-2 (+， &gt70%)，Bcl-6(+)，CD10(−)，c-Myc (+， &gt40%)，MUM1(+)，CD5(−)，P53 (+， 10%)，Cyc1inD1(−)，EBER (原位杂交) (−) (见图1)。后转入我院淋巴瘤科，给予完善骨髓常规：骨髓增生活跃，各系细胞未见明显异常，骨髓免疫分型未见明显细胞群。PET-CT全身检查：① 子宫及双附件术后缺如，阴道残端未见异常密度灶，未见异常代谢；② 左侧附件区软组织密度结节，代谢轻度增高，SUVmax约2.8，延时扫描约3.1，右侧附件区略高密度小结节，代谢轻度增高，SUVmax约3.4，延时扫描约3.3。明确诊断为：弥漫大B细胞淋巴瘤IV期。术后给予R-EPOCH (美罗华 + 依托泊苷 + 强的松 + 多柔比星脂质体 + 环磷酰胺 + 长春新碱)方案行化疗并鞘内注射化疗药物，患者化疗期间发生III度骨髓抑制，粒细胞最低降至0.66 × 10 9 /L，白细胞最低降至2.1 × 10 9 /L，予升白处理后白细胞恢复正常，现定期复查及化疗，患者一般情况可，未诉明显不适。
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user: 3. 讨论 3.1. 定义及临床表现 关于卵巢原发性恶性淋巴瘤，目前诊断标准不一，现普遍接受的是Fox提出的诊断标准：(1) 病变局限在卵巢，缺乏别处淋巴瘤存在的证据；(2) 外周血及骨髓细胞未见异常细胞；(3) 若远处部位发生淋巴瘤病变，其与卵巢病变出现时间至少间隔数月 [ 2 ]。综合上述诊断标准，本例患者符合卵巢原发性恶性淋巴瘤。其临床表现多样，任何年龄均可发生，多侵犯单侧卵巢，最常见的症状是腹部疼痛，最常见体征是盆腔包块，伴有少量腹水、阴道流血、呼吸困难等症状 [ 3 ]。 图1. 组织病理学诊断 3.2. 诊断及鉴别诊断 卵巢恶性淋巴瘤临床表现不一，辅助检查缺乏特异性，术前诊断较困难，最后诊断需要根据术后病理，且需免疫组化，标记CD20、CD3、Pax-5、CD10、MUM1、Bcl-6等 [ 4 ] [ 5 ] 与其他卵巢肿瘤相鉴别，主要包括：(1) 无性细胞瘤，年轻女性多见，免疫组化PLAP、CK(+)，LCA(−)。(2) 高钙血型小细胞癌，患者多有高血钙，免疫组化CK、NSE(+)而LAC(−)。(3) 颗粒细胞瘤，患者多伴有明显的雌激素刺激引起的内分泌紊乱症状，免疫组化Inhiibn-a、Ki67(+)，LCA(−)。(4) 未分化癌，癌细胞多巢状分布，常形成滤泡样腔隙，免疫组化CK、EMA、vimentin(+)。 3.3. 治疗及预后 目前其治疗多采用手术为主，辅以放化疗的综合治疗方法 [ 6 ]。手术不仅可明确临床类型及病理分期，且可降低肿瘤负荷量，提高化疗疗效。对有局部淋巴结转移或周围组织浸润不可行化疗者或术后复发者可考虑放疗方案。卵巢恶性淋巴瘤预后不佳，平均生存期不到3年 [ 7 ]，其预后与组织病理学类型、肿瘤大小、肿瘤累及范围、肿瘤分期等有关。本例患者病变局限于卵巢，术后病理提示弥漫大B细胞淋巴瘤，术后给予R-EPOCH方案定期化疗，化疗过程顺利，现术后4月余，行5周期化疗，病情平稳，无瘤生存。 卵巢原发性恶性淋巴瘤发病罕见，临床表现及辅助检查缺乏特异性，恶性程度较高，预后不佳，由于病例数较少，难以开展进一步大规模研究，诊断及治疗方面有待进一步提高(该报导已征得病人同意)。
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user: 摘要 为了提高软件可靠性模型的预测精度，本文提出了一种基于NHPP可靠性模型的组合预测模型。该模型以几个经典的NHPP模型为基预测模型，通过贝叶斯方法推导出模型在某一次失效中占的权重值与其在上一次失效中各模型占的权重值的关系式，再运用最大熵原理获得预测误差的分布，迭代得出各个预测模型的权重。考虑到由时效性引起的很久前的信息导致了对当前信息判断的误差，所以将迭代次数设为固定常数而不再迭代到初始时间，提高了模型对软件可靠性的预测精度。实验的结果也表明，本文所研究的模型在预测的精度上好于单一模型，对比传统的组合模型以及不考虑时效性的模型也都有更好的表现。
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user: 1. 引言 近年来，随着计算机技术的日渐发展，计算机软件在我们的生活中扮演了一个重要的角色。由于人们的生活水平不断在提高，软件的需求程度也更高，因此其复杂度以及规模都有了很大的增加，随之而来的问题就是由于软件失效所造成的各种损失也开始变得严重起来。于是，作为一个评判软件质量的指标，软件可靠性受到了学者们的广泛关注 [ 1 ]。 软件自身是复杂的，会受到很多方面的影响，涉及到其开发过程、操作过程等很多因素，因此存在很多的不确定性。而通过已有的失效数据进行可靠性模型的构建，模拟软件失效的过程，是一种比较常见的方式。软件可靠性模型是对可靠性进行分析的经典方法。早在1964年，J. T. Duane就提出了Duane模型 [ 2 ]，该模型认为单位时间内的失效次数是一个非齐次泊松过程。而在1972年，Jelinsk、Morand提出了一个软件可靠性模型J-M模型 [ 3 ]，该模型做了一个最基本的假设也就是软件失效数是一个固定的常数且不会引入新的软件失效。这个模型直接推动了可靠性模型的发展，紧随其后涌现出了许多的软件可靠性模型，其中，以NHPP (Non-Homogeneous Poisson Process)模型为代表。而NHPP模型又有很多，在1975年由Schneidewind提出Schneidewind模型 [ 4 ]，该模型认为不同的失效时间对应不同的分布函数，并提出了在软件失效的过程里，失效时间间隔可以看作一个随机过程，这也就是NHPP模型类模型的建模基本思路。1975年，J. D. Musa又提出了M-O模型 [ 5 ]，并认为测试时间中的唯一有效的测度是执行时间。1979年Goel等人又提出了G-O模型 [ 6 ]，假设能够在发现后立即处理软件失效，而不会因此引入新的失效。 随着科技的发展，越来越多的可靠性模型出现。然而到目前为止，依旧没有一种适应所有环境能够应对所有情况的最佳模型。即便某些模型在特定的数据集合上面有很好的预测效果，但是随着失效数的增多，也无法保证该模型依旧能有很好的表现。所以，模型的组合成为了一个值得研究的方向。ELC是最早被提出的一种模型组合方式，该模型简单地将基模型进行等权线性组合。但是这种方法考虑的太简单，由于主观上对权重进行均等划分，而并没有考虑任何失效时间所带的信息，所以使用起来的效果并不会很好。在这种模型线性组合思想的基础上，也出现了更多不同的加权方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。本文通过对模型选择的不确定性进行考虑，并通过贝叶斯公式将其转换成一个递归问题从而求得各个模型的权重值。然后，在此基础上进行改进，将迭代次数设为一个常数而不是迭代到初始值，得到的权重值是只与最近几次的失效相关的，从而不会被久远以前的信息所影响，因此提高了模型的信息更新速度，并取得了不错的效果。
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user: 2. NHPP基本模型 2.1. 模型框架 不同的软件可靠性模型都有不同的形式以及不同的表达式，但是大多数的软件可靠性模型都是在一个框架之下建立的。对于不同类别的可靠性模型，根据他们不同的模型假设，推导出来的模型框架也是不同的。NHPP模型就是一类模型。他们的通用假设是一致的，对于不同的NHPP模型他们的区别在于一些特定假设的不同，这也决定了他们的结构特征的不同。NHPP模型的基本假设如下： 1) 在零时刻的软件失效数 N ( 0 ) = 0 ，也就是 P ( N ( 0 ) = 0 ) = 1 。 2) N ( t ) 是独立增量， N ( t + Δ t ) − N ( t ) 与先前的失效无关。 3) 在时间 ( t ， t + Δ t ] 一次失效发生的概率为 λ ( t ) Δ t + o ( Δ t ) ，其中 λ ( t ) 表示失效强度。 4) 在时间 ( t ， t + Δ t ] 产生的失效次数大于1的概率为 o ( Δ t ) 。 通过以上基本假设，可以推出软件失效数 N ( t ) 是一个均值为 m ( t ) 的泊松过程，表达式为： P n ( t ) = ( m ( t ) ) n n ! e − m ( t ) 其中， m ( t ) 是失效均值，与失效强度 λ ( t ) 的关系是： m ( t ) = ∫ 0 t λ ( s ) d s 。这就是NHPP模型的基本模型框架。对于不同的NHPP模型，他们的区别在于失效均值 m ( t ) 的不同。表1给出了几个经典的NHPP模型的模型特征。 Table 1 Features of NHPP model 模型 失效均值 失效强度 G-O模型 m ( t ) = a ( 1 − e − b t ) λ ( t ) = a b e − b t M-O模型 m ( t ) = 1 θ ln ( λ 0 θ t + 1 ) λ ( t ) = λ 0 λ 0 θ t + 1 Duane模型 m ( t ) = λ t b λ ( t ) = λ b t b − 1 表1. NHPP模型特征 2.2. 参数估计 对于经典的软件可靠性模型的参数估计，估计方法有很多。在这里，对经典NHPP模型我们统一采用极大似然估计法来估计模型的参数。极大似然估计对于数据的要求分为失效时间间隔数据，以及失效计数数据。本文所使用的数据都是失效时间间隔数据，因此本文只给出数据类型为失效时间间隔数据的极大似然估计。 在NHPP模型基本假设下，似然函数为： L ( θ ) = ( ∏ i = 1 N λ ( t i ) ) e − m ( t N ) 再求对数似然函数： ln L ( θ ) = ∑ i = 1 N ln λ ( t i ) − m ( t N ) 其中， θ 为待估计的参数向量，N为实际观测到的总失效数， t i 为第i次失效发生的时刻，并且 t i = ∑ k = 1 i s k ， s k 是由数据得到的失效时间间隔。由于单个NHPP模型都只有两个待估参数，使用极大似然估计比较容易得出合适的估计结果。但是在我们进行模型组合时，每增加一个基模型，所需要估计的参数量就增加了三个。而随着参数数量的增加，极大似然估计法的参数求解也就越来越困难。因此，对组合模型直接使用极大似然估计很难得出理想的效果，这也就是接下来我们要讨论的问题。
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user: 3. 模型组合 3.1. 模型组合方法 本文给出接下来几次的失效时间预测的组合模型，以下简称为COM模型。 将我们观测到的N次失效时间数据的失效时间间隔记为 s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s N 。假设我们一共有M个基模型，对第i个基模型，将对其第m次失效时间的预测值记为记为 f i ( m ) ，那么第i个模型对第m次失效时间的预测误差是： e i ( m ) = f i ( m ) − s m 假设在我们的基模型中，预测效果最好的模型是第k个模型，那么，我们引入随机变量K来表示对第m次失效时间的预测模型的不确定性，定义如下： p k ( m ) = P ( K = k | s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m ) 由于k的取值为从1到M的正整数，所以根据贝叶斯公式，有： p k ( m ) = P ( K = k | s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) P ( s m | K = k ， s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) ∑ j = 1 M P ( K = j | s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) P ( s m | K = j ， s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) 不难观察得到： p k ( m − 1 ) = P ( K = k | s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) P ( s m | K = k ， s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) = P ( s m = f i ( m ) − e i ( m ) | K = k ， s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) = P ( e k ( m ) = f k ( m ) − s m | s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m − 1 ) 第k个预测模型的预测误差也是一个随机变量 E k ，也就是要求 P ( E k ( m ) = f k ( m ) − s m ) 如果我们能够获得随机变量 E k 的分布，就能通过递归求出 p k ( m ) 的值了。对于随机变量 E k ，我们通过基本模型的拟合，获得了N个样本，可以通过计算得到样本的期望 μ 以及方差 σ 2 。由于对总体我们没有已知的判断，所以这里我们使用最大熵原理(Maximum-Entropy Method)，以求得的样本的期望和方差作为先验信息，获得随机变量 E k 的分布。 对于连续型的随机变量，熵的计算表达式为： H = − ∫ p ( x ) ln p ( x ) d x 通过最大熵原理，我们获得一个等式约束的最优化问题： M a x : H = − ∫ p ( x ) ln p ( x ) d x s . t . : ∫ p ( x ) d x = 1 ∫ p ( x ) f k ( x ) d x = K 这个问题的解为： p ( x ) = 1 Z ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ m ) exp ( λ 1 f 1 ( x ) + ⋯ + λ m f m ( x ) ) ，其中， Z ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ m ) = ∫ exp ( λ 1 f 1 ( x ) + ⋯ + λ m f m ( x ) ) d x 是归一化因子， λ i 是拉格朗日乘子，通过： K = ∂ ∂ λ k Z ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ m ) 计算得到。事实上，通过给定期望 μ 以及方差 σ 2 ，由上面介绍的最大熵原理得到的密度函数就是正态分布 N ( μ ， σ 2 ) 的密度函数。于是，对于第k个基模型，其预测误差服从正态分布 N ( μ k ， σ k 2 ) ，其中 μ k ， σ k 2 分别表示第k个基模型的误差样本的期望以及方差。于是，得到递推表达式： p k ( m ) = p k ( m − 1 ) ( 2 π σ k 2 ) − 1 2 exp ( − ( e k ( m ) − μ k ) 2 2 σ k 2 ) ∑ j = 1 M p k ( j − 1 ) ( 2 π σ k 2 ) − 1 2 exp ( − ( e k ( j ) − μ k ) 2 2 σ k 2 ) 于是我们可以计算出第k个模型在第m次预测的效果最好的概率，这个值也就是我们组合模型中第m次预测第k个模型所占的权重，也就是： s ^ ( m + 1 ) = ∑ i = 1 M p i ( m ) f i ( m ) 算法设计如下： 1) 通过观测到的失效时间数据求出各个基模型的参数 2) 令 p i ( 0 ) = 1 / M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M 3) 计算各个基模型的预测结果及误差，将其迭代至N，得出各个模型在第N次预测中所占的权重，并计算出组合模型的预测值。 3.2. 组合模型的改进 通过贝叶斯公式以及最大熵原理，我们得出了模型权重值的迭代式。但是，从表达式中可以看出来，无论时间过去多久，过去的信息都会对最新的预测结果产生影响。然而软件可靠性是逐渐变化的。目前的软件可靠性以及未来短期内的软件可靠性，更应该与最近几次的软件失效相关，而不应该被过去很久的失效信息大幅影响。 每个预测模型都有其独特的信息，可能在不同的时期会各有优劣。有些模型在数据波动较小的时候预测效果较好，而有些确在数据波动较大时有更好的预测效果。若是每一次预测都要与过去很久的预测信息有比较大的关系，很有可能会大幅度减少我们所获得的最近的失效所含有的信息。如果某个模型在前期的拟合效果不理想，而在最近几次的预测精度都很高，我们有理由相信这个模型在下几次的预测准度也会较高。但是如果前期的误差导致权重值 p k ( m − 1 ) 变得非常小，那么通过迭代，即使后期概率 P ( E k ( m ) = f k ( m ) − s m ) 很大，得到的权重值也会很小，也会需要很久的时间更新信息。通过以上的分析，本文提出一种基于时间步长的模型组合方法。 我们假设下一次失效的发生只与最近的T次失效有关系。对于大于T次的失效时间预测，我们将从第T次失效前开始进行迭代而不是从头开始。也就是说，在对第N次失效时间进行预测时，我们只迭代到第N-T次。此时，我们直接舍弃掉第N-T次失效之前的信息，令 p i ( N − T ) = 1 / M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，这样的方法能更好的掌控模型最近时间段的趋势，也更合理一些。改进后的算法设计如下： 1) 通过观测到的失效时间数据求出各个基模型的参数。 2) 若 N ≤ T ，令 p i ( 0 ) = 1 / M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，计算各个基模型的预测结果及误差，将其迭代至N，得出各个模型在第N次预测中所占的权重，并计算出组合模型的预测值。 3) 若 N > T ，令 p i ( N − T ) = 1 / M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，将其迭代至N，得出各个模型在第N次预测中所占的权重，并计算出组合模型的预测值。 由该算法计算出的预测值，消除了在最近T次失效的失效时间之前的预测结果对现在的预测结果所产生的影响，更加符合真实情况，获得的权重值更加合理。我们将改进后基于时间步长的组合模型记为COM-T。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于贝叶斯方法以及最大熵原理的模型组合方法来进行失效时间的短期预测，通过递归的形式求出每个失效时间预测时各个基模型所占的权重值，并在此基础上进行了改良，将递归的次数固定为步长T而不是递归到初始时间。实验证明了COM模型的有效性以及不足之处，而COM-T模型针对性地改进了原COM模型的不足，不考虑久远前信息，在预测精度上有很高的提升。结果说明，本文提出的COM-T模型的短期失效时间预测效果要优于传统的NHPP模型以及等权组合的ELC模型，是一种泛用性较强的组合模型。
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user: 摘要 由于H ∞ 控制器中Riccati方程较难求解，本文通过利用李雅普诺夫稳定性理论及Matlab的LMI工具箱推导了一种LMI控制算法，并建立了一栋20层结构LMI最优主动控制的分析模型，并利用Matlab语言编制了求解软件，通过对El-Centro波下结构动力反应进行数值模拟，从楼层位移、速度、加速度，层间位移，AMD作动器控制力输出方面对LMI控制算法效果进行分析。计算结果表明：LMI控制能有效降低建筑结构楼层位移、速度、加速度、层间位移响应，但需要付出一定的控制成本。可以通过调整权重参数 α 达到目标减振效果，权重 α 越大，控制效果越好，控制成本越高。顶层控制力最大，当 α = 1 e 1 2 时减振效果较好，顶层控制力幅值为楼面重力荷载27.8%。
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user: 1. 引言 H ∞ 控制是在H ∞ 空间 [ 1 ] [ 2 ] (Hardy空间)通过对某些无穷范数优化而获得具有鲁棒性能的控制器的一种理论。其目的为当名义模型存在不确定性时，如何利用名义模型来设计控制器，使所设计的控制器在能控制被控对象的同时，使某一目标函数的范数H ∞ 为最小。也就是使控制器具有较好的鲁棒性。H ∞ 就是现代控制理论中的设计多变量输入输出(MIMO)鲁棒控制系统的一种方法。由于工作状况变动、外部干扰以及建模误差的缘故，实际工业过程的精确模型很难得到，而系统的各种故障也将导致模型的不确定性，因此可以说模型的不确定性在控制系统中广泛存在。如何设计一个固定的控制器，使具有不确定性的对象满足控制品质，也就是鲁棒控制，成为国内外科研人员的研究课题。1981年Zames利用H ∞ 范数作为性能指标，提出最小灵敏度控制问题——H ∞ 控制问题 [ 3 ]；1988年Zhou获得H ∞ 控制问题的状态反馈控制解 [ 4 ]；1989年Doyle等发表著名的DGKF论文，获得H ∞ 控制问题的输出反馈控制解——H ∞ 控制理论形成 [ 5 ]。然而H ∞ 控制器设计却较难求解。在Matlab语言函数中也没有合适的求解函数来求解Ricatti方程，即反馈增益方程。本文采用Matlab中基于内点法 [ 6 ] 求解凸优化问题的LMI (Linear Matrix Inequality)工具箱提出了一个控制方法，并以一栋实际的结构为例，计算LMI控制算法下的地震动力反应并分析其减震效果验证其有效性。
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user: 2. LMI控制器的基本原理 系统的状态空间模型 [ 7 ] 为： x ˙ = A x + B u (1) 其中x是状态向量，u是控制输入，A和B分别是恰当维数的已知的常数矩阵。若采用状态反馈，则有： u = K x 。设计LMI控制器的目的就是使闭环系统 x ˙ = A x + B u = ( A + B K ) x 具有渐进稳定性，同时控制器具有鲁棒性。 考虑Lyapunov函数 [ 7 ] V = x T P x ，根据Lyapunov稳定性理论 [ 7 ] 可知，当且仅当以下不等式有可行解P > 0时，上述的闭环系统是渐近稳定的： ( A + B K ) T P + P ( A + B K ) − P < 0 (2) 且 P = P T 。 对(2)式两端各乘以 P − 1 ，得： P − 1 ( A + B K ) T + ( A + B K ) P − 1 − P − 1 < 0 (3) 令 X = P − 1 ， Y = K P − 1 ， K = Y P = X − 1 得： ( A X + B Y ) T + ( A X + B Y ) − X < 0 (4) 因此，根据Schusr补引理 [ 8 ] 若以下矩阵不等式成立，则上式即能成立， [ ( A X + B Y ) T + ( A X + B Y ) 0 0 − X ] < 0 (5) 即上述的闭环系统是稳定的，由于(5)式是一个线性矩阵不等式 [ 8 ]，可以用Matlab中的LMI求解器feasp求取可行解(X， Y)，则状态反馈控制力即为 u = α K x ，可通过调节参数调节LMI控制器的减震效果，将其代入到有外扰(地震作用)运动方程得： x ˙ = A x + B u + W x ¨ g (6) 就可求得LMI控制下的运动方程的地震动力反应，检验所设计的LMI控制器的效果。 因此，求取LMI控制算法可行解的过程如下： setlmis([ ]); %初始化一个不等式系统 X = lmivar(1，[2 1]); %定义矩阵变量 Y = lmivar(2，[1 2]); %定义矩阵变量 lmiterm([1 1 1 X]，A，1，’s’); %描述线性矩阵不等式 lmiterm([1 1 1 Y]，B，1，’s’); %描述线性矩阵不等式 lmiterm([1 2 2 X]，-1，1); %描述线性矩阵不等式 lmis = getlmis; %完成写线性矩阵不等式 [tmin，xfeas] = feasp(lmis，[0，0，10，0，0]，-1)%求取可行解 x = dec2mat(lmis，xfeas，X) %得到可行矩阵变量值 y = dec2mat(lmis，xfeas，Y) K = y*inv(x) %求状态反馈控制器增益 对于被控结构的地震动力反应计算预测，则可采用的数值预测方法有Newmark法、经典四阶Runge-Kuta法等。
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user: 3. 计算实例与结果 为评价LMI算法对建筑结构的减震效果，在这里为节约评价成本采用数值预测的方法 [ 9 ]，采用经典四阶Runge-Kuta法来预测建筑结构运动方程动力反应，以评价LMI算法的减震效率，为确保数值预测结果准确性采用Nmewmark法、Runge-Kuta法同时进行数值模拟，若数值结果相同则数值预测有效。 图1. 结构模型平面图 图2. 前三阶振型图 建立一栋20层建筑结构模型，其模型平面图如图1所示，为方便数值模拟将其简化为20个集中质量的多自由度体系。结构每个集中质量mi = 2933 t，每层层间侧移刚度ki = 28，950，000 kN/m，其一、二、三阶振型如图2所示。阻尼矩阵采用振型阻尼比为0.05时的Rayleigh阻尼的形式 [ 10 ]。以El-Centro波为受控建筑结构外部干扰输入，并使其峰值为4.0 m/s 2 以检验建筑结构在8级地震下的控制效果。 从图3、图4可以看出，当 α = 1e10   -   1e12 时，LMI控制算法减振效果显著。通过调节系数 α 可以达到调节目标减震效果的效果，随着调节系数 α 相应的位移、层间位移、速度、加速度减震效果也随之增加，反之，随着调节系数 α 的减小，相应的控制效果也随之减弱，在实际工程设计中，可根据目标建筑结构抗震设防等级选取相应级别的地震波以通过不断调节参数试算以确定其参数 α 。 图3. 结构地震动力反应时程 图4. 调节系数 α 值与结构地震动力反应最大值 Table 1 Control mode vs seismic dynamic respons 层间 (楼层) α = 1e11 α = 1e12 无控制 层间位移/mm 效率 /% 楼层加速度/m·s −2 效率 /% 层间位移/mm 效率 /% 楼层加速度/m·s −2 效率 /% 层间位移/mm 楼层加速度/m·s -2 0~1(1) 16.29 31.06 3.02 −15.71 5.33 77.44 3.34 −27.97 23.63 2.61 1~2(2) 16.06 31.22 5.51 −7.20 5.02 78.50 5.64 −9.73 23.35 5.14 2~3(3) 15.64 31.64 7.73 −4.46 4.59 79.94 6.72 9.19 22.88 7.40 3~4(4) 15.09 32.27 8.97 4.68 4.24 80.97 7.03 25.29 22.28 9.41 4~5(5) 14.48 33.02 9.65 15.13 4.37 79.79 7.08 37.73 21.62 11.37 5~6(6) 13.89 33.32 9.96 22.91 4.48 78.49 7.57 41.41 20.83 12.92 6~7(7) 13.19 33.48 10.02 28.38 4.56 77.00 7.79 44.32 19.83 13.99 7~8(8) 12.31 33.78 10.51 28.36 4.60 75.26 7.74 47.24 18.59 14.67 8~9(9) 11.26 34.34 11.97 25.74 4.60 73.18 7.71 52.17 17.15 16.12 9~10(10) 10.38 33.33 12.79 26.03 4.53 70.91 7.43 57.03 15.57 17.29 10~11(11) 9.99 28.95 12.98 27.16 4.47 68.21 7.32 58.92 14.06 17.82 11~12(12) 9.47 27.21 12.60 29.01 4.52 65.26 7.01 60.51 13.01 17.75 12~13(13) 8.89 27.07 11.81 31.18 4.31 64.64 6.68 61.07 12.19 17.16 13~14(14) 8.31 26.53 10.63 34.30 3.90 65.52 6.58 59.33 11.31 16.18 14~15(15) 7.65 25.44 10.47 31.92 3.65 64.42 6.96 54.75 10.26 15.38 15~16(16) 6.83 24.20 10.57 32.42 3.31 63.26 6.59 57.86 9.01 15.64 16~17(17) 5.80 23.08 12.16 25.26 2.88 61.80 6.65 59.13 7.54 16.27 17~18(18) 4.56 22.05 13.82 22.88 2.33 60.17 6.70 62.61 5.85 17.92 18~19(19) 3.14 21.50 14.98 22.26 1.66 58.50 7.38 61.70 4.00 19.27 19~20(20) 1.60 21.18 15.56 22.32 0.92 54.68 9.40 53.07 2.03 20.03 表1. 控制方式与地震动力反应 注：某一控制方案的减震效率是指相对于无控制方案而言。 结合表1及图4可以看出，采用LMI控制后，随着调节系数 α 的增大，楼层加速度减震效果也随之增加，但底部结构的减震效果较不明显甚至出现增加建筑结构楼层加速度的情况，且在相同设计参数 α ，从而能够在一定程度上降低工程试算难度；在统一设计参数 α 下，作动器控制成本随着楼层的提高而提高，因此，最大作动器控制力在顶层，取 α = 1e12 时，顶层控制力的幅值达到8000 kN左右，为本层楼面重量(或等效重力荷载代表值)的27.8%。 从图5可以看出，随着设计参数的增大(控制效果越好)，每一楼层的作动器控制力也随之增加即意味着控制成本的增加；与LQR、IOC等经典控制算法相比，LMI算法只有一个设计参数，从而能够在一定程度上降低工程试算难度；在统一设计参数下，作动器控制成本随着楼层的提高而提高，因此，最大作动器控制力在顶层，取时，顶层控制力的幅值达到8000 kN左右，为本层楼面重量(或等效重力荷载代表值)的27.8%。 图5. 调节系数 α 值与楼层控制力幅值
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user: 4. 结论 1) LMI控制有显著减振效果，调节系数 α 越大，控制效果越好，控制成本越高，调节系数 α 越小，控制效果越差，控制成本越低。 2) LMI控制，顶层控制力最大，当 α = 1e12 时减振效果较好时，顶层控制力幅值为楼面重力荷载27.8%。
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user: 摘要 曲臂是移动照明灯塔中不可或缺的一部分，曲臂质量过大时，不仅会降低灯塔的力学性能和灵活性，还会增大制造成本。本文以灯塔曲臂上方管为研究对象，建立ANSYS的有限元模型，在确定灯塔曲臂的危险工况下，针对此工况利用有限元工具进行静力学分析。在保证强度和刚度的前提下，以材料最省为目标，对灯塔曲臂上方管进行轻量化设计。分析结果表明：在满足刚度强度的情况下，灯塔曲臂上方管可以节省30.9%的材料用量，降低了制造成本。
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user: 1. 引言 移动照明灯塔是一种可提供照明的应急设备，具有响应迅速、操作方便、手动/自动升降、多方位照明等特点，主要用于夜间施工、应急救灾、军事演习等场合。曲臂作为移动照明灯塔的重要组成部件，不仅在带动灯具升降的过程中发挥着重要作用而且它的强度、刚度和质量还决定着灯塔的稳定性、经济性和灵活性。因此对灯塔曲臂臂厚进行轻量化设计很有必要。 参数优化是结构轻量化的最常用的一种方法，现已被普遍用于汽车、飞机、航空航天等行业。彭发忠 [ 1 ] 等人针对伺服压力机的滑块提出了一种轻量化设计方法。雷小宝 [ 2 ] 基于参数优化对压力机机身进行了轻量化设计，降低了生产成本。郭赛银 [ 3 ] 等人采用ANSYS对Z8016深孔钻床床身进行了参数优化设计，优化后大大减轻了床身的质量，实现了床身轻量化的目的。 本文基于ANSYS建立灯塔曲臂的有限元模型，然后对危险工况下的有限元模型进行静力学分析。在满足材料强度和刚度的前提下，对灯塔曲臂上方管进行参数优化设计，以达到节省材料、降低制造成本的目的。
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user: 2. 建立灯塔曲臂上方管模型 灯塔曲臂主要由连接板、转板、侧板和方管构成。考虑到强度、刚度和性价比，灯塔曲臂材料采用20钢：材料密度ρ = 7.85 g/cm 3 ，弹性模量E = 2.06 × 10 11 Pa，极限强度为2.75 × 10 11 Pa，泊松比μ = 0.3，简化模型如图1所示。 图1. 曲臂简化后模型。1. 转板；2. 上方管；3. 连接板；4. 下方管；5. 机架连接板 由于灯具对曲臂上方管受力的影响较大，所以本文利用ANSYS针对曲臂上方管进行了静力学分析和轻量化。所建立的灯具及曲臂上方管有限元模型如图2所示。运用Multizone方法对其进行了网格划分，得到44，731个单元，155，702个节点，局部的网格划分如图3所示。 图2. 有限元模型。1. 照明灯具；2. 灯架安装臂；3. 固定板；4. 三级方管 图3. 网格划分局部图
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user: 3. 曲臂上方管的静力学分析 蒲福氏风级(Beaufort scale)是根据风对物体的影响程度而定出的风力等级。按影响程度的大小，将风力划为13个等级 [ 4 ]。因11级的狂风和12级的台风在陆地上极少发生，且在海面上发生时能见度极低。而10级的暴风在陆地上也不常见，但是在海面上发生时还有一定的能见度，故本文研究灯塔在受10级风压下的变形和应力分布情况。由理论力学分析可知，当曲臂处于工作状态且受力与截面对角线方向相同的单侧风时，应力和应变最大，属危险工况，因此分析该工况下曲臂上方管的强度和刚度显得十分必要。图4表示移动照明灯塔所处的危险工况。 用ANSYS进行静力学分析，根据危险工况设置边界条件：添加物体自重，对转板上的支撑孔设置固定约束，在灯具和上方管两侧施加10级风压504.1 Pa，得到应力云图和应变云图，如图5和图6所示。 由图5可知曲臂上方管和灯具整体受到应力比较小，应力较大值主要位于转板支撑孔和各连接处，应力最大值σ max = 113.75 MPa，因工业上20钢的许用应力为140 MPa，所以曲臂上方管的结构仍有一定的优化空间。由图6可知曲臂上方管的最大应变为2.8935 mm，满足产品刚度要求。 图4. 危险工况。1. 照明灯具；2. 灯塔曲臂；3. 灯塔机组；4. 十级风 图5. 应力云图 图6. 应变云图
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user: 4. 曲臂上方管的参数优化 4.1. 条件约束 由静力学分析可知，灯塔曲臂上方管结构能够满足强度和刚度要求，为了进一步提升结构特性和降低制造成本，需要对其进行轻量化设计。参数优化和拓扑是轻量化设计最常用的两种方法。在进行参数优化时，遵循参数重要性原则，选取对结构影响明显的参数为设计变量 [ 5 ]。 以材料最省为总的目标函数，即 F ( X ) = M → min (1) 在参数优化的过程中，需要同时对结构尺寸参数、最大应力和最大应变进行约束，以保证能获得较优的质量和力学特性。 结构尺寸参数约束：曲臂上方管截面如图7所示，未优化前的截面各参数如表1所示。考虑到装配尺寸、经济性和加工难易程度，令曲臂截面长度a、宽度b保持不变，臂厚c为参数，c的取值范围为2~4 mm。 图7. 上方管截面 Table 1 Original value of upper tube sectio a 120 mm b 140 mm c 4 mm 表1. 上方管截面原数值 最大应力约束：为保证构件在危险工况下仍然可以安全可靠地工作，必须使工作时构件的最大应力小于材料的许用应力。则许用应力 [ σ ] = σ s n s (2) 查表得20钢的屈服强度 σ s 为245 MPa，安全系数 n s 在1.5~2，这里取中间值1.75，由式(2)求得20钢的许用应力为140 MPa。 最大应变约束：防止小臂结构出现裂缝和不规则振动，需满足实际挠度需小于理论挠度。则理论挠度 Y = F l 3 3 E I (3) 其中Y是小臂的理论挠度，F为离地面八米的集中风载荷力，l是小臂长度，E是20钢的弹性模量，I为20钢的截面惯矩，最终求得理论挠度Y为9.19 mm。 质量约束：因为节省材料是最终目的，所以赋予重量更高的影响因子，使得曲臂上方管质量优先级最高 [ 6 ]。 综上所述，总的条件约束如表2所示。 Table 2 Constraint 约束对象 约束范围 臂面厚度 2 mm < c < 4 mm 最大应力 σ max ≤ 40 MPa 最大应变 Y max ≤ 9.19 mm 质量 最小化，优先级最高 表2. 条件约束 4.2. 优化结果分析 根据上述约束条件进行设置，并采用Screening优化算法。计算开始后，ANSYS会自动生成20个设计点，并生成臂面厚度与各输出参数之间的关系图，见图8~10。由图可知，臂厚与最大应力、最大应变都成反比，与曲臂上方管质量成正比。 图8. 臂厚c与最大应力的关系 图9. 臂厚c与最大应变的关系 图10. 臂厚c与上方管质量的关系 Table 3 Optimization recommended parameter 输入参数 输出参数 c (mm) 质量(kg) 应力(MPa) 变形(mm) 优化前 4.00 34.695 113.75 2.8935 一 2.75 23.980 139.21 3.4562 二 2.95 25.709 133.87 3.3376 三 3.15 27.433 129.14 3.2326 表3. 优化推荐参数 最终ANSYS会根据约束条件选出三组推荐数据以供设计者选择，推荐数据如表3所示。 对比表3中的三组推荐数据，可以发现它们均满足最大应力低于许用应力的要求。当三组数据都满足所有约束条件时，质量最轻、节省材料最多的那一组数据是最优解，由此可以确定第一组数据是本次优化设计的最优解。 优化后的曲臂上方管质量相比优化前的质量减少了10.715 kg，节省了30.9%的钢材，降低了灯塔曲臂上方管的制造成本。
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user: 5. 结论 1) 本文利用ANSYS建立了曲臂上方管连接灯具的有限元模型，并对其进行了静力学分析，得到了危险工况下整体的应力云图和应变云图，发现曲臂上方管的结构仍有一定的优化空间。 2) 以灯塔曲臂上方管的臂厚c为输入参数，以最大应力、最大应变和上方管质量为输出参数进行轻量化设计。优化结束后得到三组推荐数据，经过比较，选择机构特性最好的一组为最优解。最终结果表明，优化后的灯塔曲臂上方管减少了10.715 kg的质量，节省了30.9%的材料。在保证结构强度和刚度的前提下，降低了灯塔曲臂的制造成本，为曲臂轻量化设计提供了理论依据。
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user: 摘要 基质金属蛋白酶(matrix metalloproteinases， MMPs)是一组锌离子和钙离子依赖性的蛋白水解酶，通过降解细胞外基质(extracellular matrix， ECM)、引发炎症反应和调控相关因子，参与动脉粥样硬化的全过程。本文就相关基质金属蛋白酶与动脉粥样硬化的相关性研究进展作一综述。
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user: 1. 引言 动脉粥样硬化(atherosclerosis， AS)是临床心脑血管疾病的主要病理基础，其特点为积聚在动脉内膜上的脂质在外观上呈黄色粥样状，它是一种慢性的炎症疾病 [ 1 ]。AS首先从内膜开始，随着内皮细胞的损伤、糖类和脂质的沉积、血栓的形成以及炎症细胞的浸润等因素，从而引起动脉逐渐钙化和纤维组织的不断增生，导致动脉管壁增厚、变窄，最终使得动脉管腔阻塞并造成器官、组织缺血坏死，是一类严重危害人类心血管健康的疾病 [ 2 ]。近年研究显示 [ 3 ]，基质金属蛋白酶(matrix metalloproteinases， MMPs)具有强大的降解细胞外基质(extracellular matrix， ECM)的能力，并能调控相关因子增强自身活性、引发系列炎症反应及其他作用，是引起动脉粥样病理及生理过程的主要原因之一。多种基质金属蛋白酶的表达与AS的发生发展密切相关，本文通过对相关基质金属蛋白酶对动脉粥样硬化的作用进行综述，以期为动脉粥样硬化研究的学习、探讨提供借鉴。
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user: 2. MMPs的概述 MMPs是一组依赖锌离子和钙离子发挥活性，具有水解作用的蛋白酶类。现今发现 [ 4 ]，人体内共有20多种MMPs，根据其结构和作用底物的不同，常分为五大类：① I型胶原酶(MMP-1， MMP-8， MMP-13， MMP-18)，主要对间质胶原蛋白进行降解；② 明胶酶(MMP-2， MMP-9)，又称IV型胶原酶，主要对IV型胶原进行降解；③ 基质降解酶(MMP-3， MMP-10， MMP-11)，主要对蛋白多糖和糖蛋白进行降解；④ 膜型基质金属蛋白酶(MMP-14， MMP-15， MMP-16， MMP-17， MMP-24， MMP-25)，主要对部分细胞外基质(ECM)进行降解；⑤ 其他基质金属蛋白酶(MMP-4， MMP-5， MMP-6， MMP-7， MMP-12， MMP-19)。MMPs能对细胞外基质几乎所有的成分进行降解，包括胶原、纤维蛋白、间质胶原蛋白、层黏连蛋白和聚糖等；MMPs也能对内皮细胞基底膜进行降解，进而引起其他细胞(如平滑肌细胞、巨噬细胞)的迁移、增殖、黏附和侵袭；此外，MMPs还可调控相关因子，如促进巨噬细胞释放单核细胞趋化蛋白(MCP-1)、白细胞介素(IL)和TNF-α等，以及上调血管内皮生长因子和表皮生长因子等 [ 5 ]。MMPs的这些作用，最终可导致人体内血管内皮细胞发生损伤、平滑肌细胞迁移和增值、血脂代谢出现异常、ECM重构以及炎症反应的发生。研究证明，这些结果的产生与动脉粥样硬化的形成过程密切相关。
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user: 4. 展望 随着时代科学技术的不断进步，越来越多MMPs与AS的相关病理基础、调控、机制和临床治疗技术被不断发现和掌握。但对MMPs调控相关因子影响AS的分子机制仍有大量未明确部分，在相关MMPs基因层面的研究和所获也甚少，并且MMPs中还有大量未研究掌握的成员，种种问题亟待我们进一步研究。
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user: 摘要 为响应国家节能减排的号召，对微电网中分布式电源的出力进行合理的发电调度，将经济成本最小和环境成本最低作为目标函数，并建立数学模型，才用改进的乌鸦搜索算法(GCSA)对该模型进行求解。通过案例仿真并与传统的乌鸦搜索算法(CSA)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)相比，验证了所提模型及算法能够有效地降低经济成本和环境成本，改进的乌鸦搜索算法具有更好的寻优能力。
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user: 1. 引言 微电网运行优化的求解本质上是一个多目标多约束条件的非线性优化的问题。传统的优化算法对解决多目标多约束条件的非线性问题成效差。随着智能算法的兴起，例如：粒子群算法、遗传算法、鸟群算法、蚁群算法等。对解决多目标多约束条件的非线性问题上有显著的效果，但是在解决此类问题上，各智能算法有利有弊。例如：文献 [ 1 ] 针对微电网多目标优化调度问题，作者采用二次元比较法来对每一项指标进行权重分配，然后通过线性加权方法将多目标问题转换为单目标问题，最后采用遗传算法进行求解。文献 [ 2 ] 为合理调度微电网中各分布式电源的出力，建立以经济成本最低和环境效益最好为目标函数，建立优化模型，并采用细菌觅食算法对该模型进行求解。文献 [ 3 ] 提出一种混沌遗传算法，该算法以种群优化状态自适应调整搜索精度，保证优化向Pareto全局最优解集方向进行。结果显示，该方法降低了运行费用，提高了运行效益。文献 [ 4 ] 作者针对互联区域发电调度不协调的问题，将发电成本和环境成本最小为目标函数。提出了一种新的分区设置多目标权重的方案，并按照电网规则，对其进行分布式优化。文献 [ 5 ] 考虑能源和环境的问题，将购电成本和治理环境成本作为目标，建立优化模型，引领多目标优化潮流。文献 [ 6 ] 为研究微电源的合理调度，建立微电网优化模型，并采用遗传算法对该模型进行求解，最后得到各微电源的合理配置。文献 [ 7 ] 以微电网的经济成本和电压偏差为目标函数，并对每一个目标设置不同的权重，最后将多目标转化为单目标，采用粒子–细菌觅食算法对模型进行求解，最终通过实例验证了有效性，但权重的选取具有主观性，不能反映各目标之间的矛盾关系。文献 [ 8 ] 针对用电不平衡的问题，作者采用退火算法与BP神经网络相结合，对日发电量进行预测尽可能达到用电平衡，降低微电网运行费用，提高微电网的运行效益。文献 [ 9 ] 作者提出改进的自适应智能技术来合理安排能量的存储与使用，有效避免了能量的过度浪费问题。文献 [ 10 ] 为提高微电网的经济效益，作者提出一种新型的资源管理分配方法，其中采用遗传算法和模糊逻辑来对微电网的运行进行合理配置。文献 [ 11 ] 作者以用户的停电成本最低为目标函数，建立优化模型，采用改进的粒子群算法求解，但粒子群算法容易陷入局部最优，需要进行多次运行才可以得出最优解。文献 [ 12 ] 作者采用深度学习的方法来预测分布式带能源的输出，模糊逻辑用于蓄电池的充放电调度，以最大程度地降低经济费用和环境污染。文献 [ 13 ] 考虑了多种分布式能源的经济模型，但该模型只考虑单一目标的优化，相对简单。文献 [ 14 ] 作者提出了由光伏电池，柴油发电机，风力涡轮机和蓄电池组成的微电网的最佳调度模型。并采用和谐搜索(HS)和微分进化(HE)结合求得该模型的最优解。 乌鸦搜索算法作为一种新兴的智能算法，它通过乌鸦把食物隐藏到最好的位置这一行为来解决优化问题。常规的乌鸦搜索算法是通过随机选择一只乌鸦进行学习，这样乌鸦有较大可能移动到较差乌鸦附近，容易陷入局部最优，需要进行多次运行才可以得出最优解。本文提出改进的乌鸦搜索算法，提高了乌鸦的学习能力，每次乌鸦在选择目标时，都会在所有种群中随机选择三个目标乌鸦进行学习，从而跳出局部最优，尽可能达到全局最优，极大提高了收敛速度。不仅如此，常规的乌鸦搜索算法，生成的新解只包含了父代的信息，而改进的乌鸦搜索算法，生成的新解不仅包含来自父代的信息，也包括一些来自迄今为止最好的粒子的信息，从而提高了改进的乌鸦搜索算法(GCSA)的开发能力。本文为解决微电网发电过程中的发电成本高、环境污染的问题，建立以微电网的经济成本和环境成本为目标函数，构建了孤岛、并网型微电网多目标优化调度模型。并用GCSA进行求解，实验结果表明，与传统的乌鸦搜索算法(CSA)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)相比，GCSA具有更好的寻优能力。