然而,目前有关痒觉的研究大多集中在外周和脊髓水平,关于痒觉在大脑如何进行信息处理、编码和加工的研究相对较少。另外,相比分子和细胞水平,在脑区和环路水平的痒觉研究寥寥无几,而介导痒觉不同体验组分的神经环
由于注射机料筒温度控制系统具有时变性、非线性及滞后性等特点,造成料筒温度在实际生产过程中难以实现精准控制。对此,提出一种把遗传算法和粒子群算法结合的改进遗传算法以及并行式Selleck二自由度PID,用该并行式二自由度PID替换料筒温度控制系统中的常规PID,并用改进遗传算法对并行式二自由度PID参数优化。通过仿真验证可知,研究所采用的方法具有良好的控制效果,其系统响应快、调节时间小、超调量小、鲁棒性好且抑制扰动能力强。因此,该方法能获得更好的性能指标值,更好地满足注射机料筒温度控制的精准要求。
高拱坝力学性能参数变化规律复抑制剂杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数反演中预测结果的精度。根据某高拱坝运行期变形监测数据,分别使用RBF神经网络和遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络对不同水位工况下的坝段分区混凝土弹性模量进行反演。基于反演结果进行有限元正分析计算,将所得结果与实测数据进Epacadostat IC50行对比,检验反演精度和效率。结果表明 GA-BP网络的最大预测误差为1.8%,相比于RBF网络预测精度提高了约50%。使用神经网络进行拱坝力学参数反演实用性好,优化后的神经网络比传统BP神经网络在计算精度和效率两方面均有明显改进,且GA-BP神经网络反演比RBF神经网络反演精度更高。
通过田间调查、室内考种及纤维品质检测,对南疆90份陆地棉种质资源16个表型性状进行鉴定及评价分析,为南疆陆地棉亲本选配和新品种选育提供参考。