方法首先利用最小二乘支持向量机(LSSVM)实现对混凝土抗冻性的高精度预测,然后将抗冻性回归预测函数作为适应度函数,以混凝土抗冻性和经济成本为优化目标,结合工程要求及相关规范建立配合比参数约束条件,最后通过遗传算法(GA)实现混凝土配合比的多目标优化设计。结果以吉林省某工程GDC-0449分子量项目为例进行应用分析,计算结果表明该模型对混凝土抗冻性预测的RMSE低至0.0025,R~2高达0.976,预测结果精度较高。将所得LSSVM预测回归函数作为适应度函数,结合GA算法进行多目标优化,能够获得符合规范和工程要求的混凝土最优配合比。结论selleck激酶抑制剂笔者构建的LSSVM-GA模型,以混凝土抗冻性和经济成本为目标,实现了更加智能化和精确化的混凝土配合比多目标寻优。
目的探讨血小板内皮聚集受体1(PEAR1)基因多态性与阿司匹林抵抗及心血管事件的相关性。方法选取自2018年1月至201以及9年12月于北部战区总医院就诊的340例缺血性心血管疾病患者为研究对象。所有患者均服用阿司匹林100 mg, 1次/d,至少7 d。检测PEAR1基因rs12041331位点多态性,分为野生型(GG组)、突变杂合型(GA组)、突变纯合型(AA组)。随访1年,比较3组治疗前后花生四烯酸诱导的血小板聚集率水平及心血管事件发生情况。