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文檔簡介
1、微循環(huán)血管網(wǎng)絡(luò)會(huì)在血液動(dòng)力學(xué)信號與新陳代謝信號的刺激下發(fā)生結(jié)構(gòu)性的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。數(shù)學(xué)建模與仿真方法是研究此自調(diào)節(jié)過程的重要手段。微循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自調(diào)節(jié)數(shù)學(xué)模型主要仿真微循環(huán)血管在血流動(dòng)力學(xué)信號和新陳代謝信號的共同作用下,其形態(tài)結(jié)構(gòu)與血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)的自調(diào)節(jié)過程。
本文的研究目標(biāo)是在實(shí)現(xiàn)微血管網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)態(tài)自調(diào)節(jié)模型的計(jì)算過程基礎(chǔ)上,通過最優(yōu)化算法優(yōu)化模型參數(shù),使得模型仿真的結(jié)果與實(shí)驗(yàn)觀察的數(shù)據(jù)相一致,從而使模型更可靠。具體完成了以下的工作
2、:
1.實(shí)現(xiàn)了微血管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)調(diào)節(jié)模型的計(jì)算過程,并對其進(jìn)行參數(shù)靈敏度分析,結(jié)合最優(yōu)化基本理論,探討模型仿真特性。
2.提出了微血管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)調(diào)節(jié)模型參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),并設(shè)計(jì)完成了嵌套循環(huán)迭代優(yōu)化的計(jì)算過程。在分析該優(yōu)化目標(biāo)類型的基礎(chǔ)上,提出優(yōu)化解決方案。
3.改進(jìn)了現(xiàn)有量子粒子群算法:采用限制的隨機(jī)壓縮擴(kuò)展因子保證在非連續(xù)搜索空間上的全局性能;結(jié)合遺傳算法中的選擇算子,增強(qiáng)粒子間信息交換,提高此
3、計(jì)算密集模型的收斂效率。通過與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化結(jié)果之間的對比,顯示了本文算法的優(yōu)越性。
4.分析調(diào)整了模型和算法優(yōu)化策略的設(shè)置。通過前期實(shí)驗(yàn)觀察,分析了模型參數(shù)優(yōu)化過程中仿真計(jì)算步驟出錯(cuò)的處理情況,并總結(jié)設(shè)置了迭代搜索優(yōu)化的停止條件,然后在現(xiàn)有血管網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上進(jìn)行仿真優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。
本文實(shí)現(xiàn)的微血管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)調(diào)節(jié)模型的參數(shù)優(yōu)化計(jì)算過程,很好的完成了該模型的參數(shù)設(shè)置研究,得到了相比于已有文獻(xiàn)研究更好的結(jié)果,為提高微血管
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