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9 个结果
  • 简介:建立糖原合成激酶-3β(GSK-3β)抑制剂的三维构效关系,可预测新的糖原合成激酶-3β抑制剂.通过确定分子的药效构象,与选定的模板分子进行叠合,采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)分别建立38个糖原合成激酶-3β抑制剂的3D-QSAR模型.比较分子力场分析法所建立的模型的决定系数q2=0.711,非交叉验证系数r2=0.887,标准偏差ES=0.411,显著系数F=109.856;比较分子相似性指数分析法所建立模型的决定系数q2=0.605,非交叉验证系数r2=0.931,标准偏差ES=0.326,显著系数F=122.122.该模型在一定程度上反映了结合部位的性质要求,解释马来酰胺类抑制剂的构效关系,具有较好的预测能力.

  • 标签: 糖原合成激酶-3β抑制剂 三维定量构效关系 比较分子力场分析法 比较分子相似性指数分析法
  • 简介:在时间尺度上,通过使用线性动力方程的指数二分法、不动点理论和微积分理论,研究带有泄漏项的中立型时滞细胞神经网络模型,获得了一些使其概周期解存在和全局指数稳定的充分条件,并将以前的结论在时间尺度上做了扩展.

  • 标签: 时间尺度 细胞神经网络 概周期解 指数稳定 中立型
  • 简介:本文以VanderPol方程为基础,建立了受周期外界环境刺激影响的非线性动态情绪模型,并在Matlab环境下实现了具有混沌性质的数值模拟,所建立的模型很好地模拟了情绪变化的规律,并为计算机实现智能化打下了基础。

  • 标签: VanderPol方程 情绪模型 混沌性质
  • 简介:利用变分原理研究超线性常微分p-Laplace系统周期解的存在性.在带有脉冲和阻尼作用项时,根据易一型山路定理,得到了系统多重周期解的存在性.

  • 标签: 常微分p-Laplace系统 周期解 临界点
  • 简介:随机需求库存-路径问题(StochasticDemandInventoryRoutingProblem,SDIRP)是典型的NP难题,也是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在。文章通过引入固定分区策略(FixedPartitionPolicy,FPP),将SDIRP分解为若干个独立的子问题,并采用拉格朗日对偶理论以及次梯度算法确定最优的客户分区。在此基础上证明了各子问题的最优周期性策略由分区内各客户的(T,S)库存策略以及相应的最优旅行商路径构成,进而给出了客户需求服从泊松分布时求解最优(T,S)策略各参数的方程组,并设计了求解算法。最后,通过数值算例讨论了上述策略以及算法对于解决SDIRP的有效性。

  • 标签: 库存-路径问题 随机需求 拉格朗日对偶 (T S)策略 泊松分布
  • 简介:由于设备会随着使用时间的增加和自身寿命增长引起的退化而逐渐磨损失效进而发生故障.因此对于生产企业来说,想要提高自身竞争力,就要在生产过程中合理地安排预防性维护以减少设备故障导致的计划外停机,防止生产计划和生产线的中断,从而才能获取更多收益.本文从生产企业的角度出发,提出单机生产系统的非等周期不完美预防性维护与生产的联合优化策略,综合考虑生产价值、生产成本、生产延迟成本及各类维护成本等,构建了总利润率模型,目标是使总利润率最大化.其中涉及到的三类维护方式为(1)完美维护——即更换;(2)小修维护——即使设备“恢复如旧”;(3)不完美预防性维护——即使设备状态恢复到介于“完全如新”与“恢复如旧”之间的某状态.最后本论文通过数字实例,验证了新策略模型在实际生产应用中的有效性.

  • 标签: 单机生产系统 预防性维护 联合优化
  • 简介:依据量子信息学和量子计算基本理论,在研究低剂量I射线与神经细胞的相互作用规律及物理机理时,将神经细胞骨架微管中的两种蛋白构型视为两能级原子体系,使用密度矩阵描述脑神经系统中信息位的状态,建立并求解系统的动力学方程。结果表明:随密度矩阵非对角元素的减小,系统的量子相干性迅速降低。因此,低剂量I辐射可以影响受照者的脑神经功能。

  • 标签: BI辐射 神经细胞 物理机理 两能级原子
  • 简介:利用重合度理论,研究了一类具多偏差变元高阶中立型泛函微分方程的周期解,获得这类方程至少存在和至多存在一个T一周期解的充分性条件,其中周期解的先验界估计与方程的滞量有关.文中的主要结果改进和推广了相关文献的主要定理.

  • 标签: 高阶中立型微分方程 周期解 存在性和唯一性 重合度
  • 简介:通过使用叠合度理论、M-矩阵、李雅谱诺夫函数和不等式技巧等,在时间尺度上研究带有狄利克雷边值和反应扩散项的非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性,并获得一些使其存在全局指数稳定的平衡点的充分条件.最后,给出一个例子去验证结论的有效性.

  • 标签: 全局指数稳定 模糊细胞神经网络 狄利克雷边值 时间尺度 反应扩散