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GALM Alleviates Aβ Pathology and Cognitive Deficit Through Increasing ADAM10 Maturation in a Mouse Model of Alzheimer’s Disease
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作者 Na Tian Junjie Li +7 位作者 Xiuyu Shi Mingliang Xu Qian Xiao Qiuyun Tian Mulan Chen Weihong Song Yehong Du Zhifang Dong 《Neuroscience Bulletin》 2025年第8期1377-1389,共13页
Alzheimer’s disease(AD)is the most prevalent neurodegenerative disorder worldwide,causing dementia and affecting millions of individuals.One prominent characteristic in the brains of AD patients is glucose hypometabo... Alzheimer’s disease(AD)is the most prevalent neurodegenerative disorder worldwide,causing dementia and affecting millions of individuals.One prominent characteristic in the brains of AD patients is glucose hypometabolism.In the context of galactose metabolism,intracellular glucose levels are heightened.Galactose mutarotase(GALM)plays a crucial role in maintaining normal galactose metabolism by catalyzing the conversion ofβ-D-galactose intoα-D-galactose(α-D-G).The latter is then converted into glucose-6-phosphate,improving glucose metabolism levels.However,the involvement of GALM in AD progression is still unclear.In the present study,we found that the expression of GALM was significantly increased in AD patients and model mice.Genetic knockdown of GALM using adeno-associated virus did not change the expression of amyloid precursor protein(APP)and APP-cleaving enzymes including a disintegrin and metalloprotease 10(ADAM10),β-site APP-cleaving enzyme 1(BACE1),and presenilin-1(PS1).Interestingly,genetic overexpression of GALM reduced APP and Aβdeposition by increasing the maturation of ADAM10,although it did not alter the expression of BACE1 and PS1.Further electrophysiological and behavioral experiments showed that GALM overexpression significantly ameliorated the deficits in hippocampal CA1 long-term potentiation(LTP)and spatial learning and memory in AD model mice.Importantly,directα-D-G(20 mg/kg,i.p.)also inhibited Aβdeposition by increasing the maturation of ADAM10,thereby improving hippocampal CA1 LTP and spatial learning and memory in AD model mice.Taken together,our results indicate that GALM shifts APP processing towardsα-cleavage,preventing Aβgeneration by increasing the level of mature ADAM10.These findings indicate that GALM may be a potential therapeutic target for AD,andα-D-G has the potential to be used as a dietary supplement for the prevention and treatment of AD. 展开更多
关键词 Alzheimer’s disease galm α-D-galactose ADAM10 Learning and memory Long-term potentiation
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基于GALM算法的循环流化床锅炉氧量软测量
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作者 李凯阳 《河南科技》 2015年第2期139-141,共3页
在循环流化床锅炉中,烟气含氧量是衡量燃烧效率的重要指标。烟气含氧量一般通过在烟道安装氧化锆传感器来测量,但是这种方式存在滞后性,不能对炉膛内的燃烧状况及时反应,对控制产生一定的影响。而且,氧化锆传感器可能会出现失灵的情况,... 在循环流化床锅炉中,烟气含氧量是衡量燃烧效率的重要指标。烟气含氧量一般通过在烟道安装氧化锆传感器来测量,但是这种方式存在滞后性,不能对炉膛内的燃烧状况及时反应,对控制产生一定的影响。而且,氧化锆传感器可能会出现失灵的情况,会影响系统的调整。以白马电厂30MW机组为背景,通过能量平衡方程得到循环流化床锅炉烟气含氧量的机理模型,提出利用遗传算法和神经网络相结合的混合学习方法(GALM算法),利用运行所产生的数据对神经网络进行训练,先通过遗传算法得到一个全局最优近似解,然后交替使用遗传算法和LM算法,最终得到相符合的网络参数。仿真证明最终的网络参数符合我们的要求,可以用来对循环流化床锅炉烟气含氧量进行预测,为控制调整锅炉参数提供及时的信息。 展开更多
关键词 烟气含氧量 galm 循环流化床锅炉 预测 机理模型
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一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法 被引量:24
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作者 张长胜 欧阳丹彤 +1 位作者 岳娜 张永刚 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期675-680,共6页
针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值... 针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练,直至发现满意的网络参数.实验结果表明,新算法提高了网络的学习能力和收敛速度. 展开更多
关键词 LM算法 遗传算法 神经网络 galm算法
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基于遗传LM算法的涂层目标光谱偏振BRDF建模分析 被引量:7
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作者 陈超 赵永强 +3 位作者 罗丽 潘泉 程咏梅 王凯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期729-734,共6页
通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400~720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模... 通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400~720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模型,来描述探测目标的偏振二向反射特性。其中利用基于小面元的模型建立光谱偏振BRDF模型,利用遗传算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法相结合的优化算法来获得非线性模型参数。仿真实验结果表明采用的遗传LM优化算法具有较好的性能,能较快较准确得到非线性的模型参数。真实实验数据证明了基于小面元模型的正确性,表明光谱偏振二向反射分布函数建模方法结果的可靠性。最后与绿漆涂层铁板目标的模型反演参数进行比较得出:2种不同材质、相同颜色涂层的目标,具有较为接近的折射率,其较小差别可以理解为由涂层的厚度、均匀程度的不同导致,而非不同的材质所引起。 展开更多
关键词 涂层目标 遗传LM算法 光谱偏振BRDF 小面元模型
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基于BP神经网络的交通事故预测 被引量:4
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作者 姚琦 王林山 《滨州学院学报》 2016年第6期45-53,共9页
交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密... 交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。 展开更多
关键词 交通事故 预测 BP神经网络 LM算法 galm算法
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基于充电曲线及GA-LM-BP网络的锂电池SoH估计
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作者 郭向伟 李文静 +2 位作者 袁江龙 钱伟 赵良军 《电力系统保护与控制》 2026年第7期46-56,共11页
锂电池健康状态(state of health,SoH)不仅直接影响荷电状态的准确估计,还关系到电池整个生命周期的安全运行,其精确估计是锂电池应用领域的核心问题。针对基于数据驱动的SoH估计方法存在泛化能力弱、估计精度低的不足,提出一种基于充... 锂电池健康状态(state of health,SoH)不仅直接影响荷电状态的准确估计,还关系到电池整个生命周期的安全运行,其精确估计是锂电池应用领域的核心问题。针对基于数据驱动的SoH估计方法存在泛化能力弱、估计精度低的不足,提出一种基于充电曲线和改进反向传播(back propagation,BP)神经网络的锂电池SoH估计方法。首先,基于恒流充电曲线,设计等充电压差时间间隔(time interval for equal charging voltage difference,TI-ECVD)作为健康特征,以模拟随机恒流充电片段,简化SoH估计模型的输入参数。其次,结合BP网络结构简单的特点,在BP网络基础上加入遗传算法(genetic algorithm,GA)并引入莱文伯格-马夸特(levenberg-marquardt,LM)算法,提出GA-LM-BP网络结构,GA算法用以降低BP网络陷入局部最优解的概率,LM算法则用于提高BP网络的收敛速度。最后,基于自主实验平台测试数据搭建SoH估计模型,通过与同类型估计方法的对比分析,表明了所提估计方法在估计精度与运行速度方面的优势。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 等充电压差时间间隔 充电曲线 GA-LM-BP网络
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