基于改进量子粒子群算法的微循环结构自调节模型参数优化研究

发布时间：2018-01-08 22:11

本文关键词：基于改进量子粒子群算法的微循环结构自调节模型参数优化研究　出处：《生物医学工程学杂志》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：微循环血管不断地调节自身结构,以适应组织的功能性需求。微循环结构自调节模型能够仿真这一过程,为生理研究提供辅助,但目前缺少合适的模型参数设置方法,限制了模型的进一步应用。本文提出一种改进的量子粒子群优化算法用于设置模型参数,并在真实的大鼠肠系膜微循环血管网络上进行仿真实验。仿真结果表明,该方法的参数优化能力优于标准粒子群算法、标准量子粒子群算法和相关文献报道的Downhill算法,可使微循环结构自调节模型的仿真更接近动物实验数据,并显著提高模型的有效性。
[Abstract]:Microcirculation continuously adjust its structure, to meet the functional requirements of the organization. Since the regulation of microcirculation structure model can this process simulation, for supporting the physiological research, but the current lack of suitable model parameters setting method, limit the further application of the model. This paper proposes an improved quantum particle swarm optimization algorithm is used to set the the parameters of the model, and the simulation experiment is done in the real rat mesenteric microcirculation network. The simulation results show that the parameter optimization ability is better than the standard particle swarm algorithm, Downhill algorithm standard quantum particle swarm algorithm and related literatures, the simulation model of self regulating microcirculation structure closer to the animal experimental data, and significantly to improve the effectiveness of the model.

【作者单位】：浙江工业大学信息工程学院;浙江大学生物医学工程系;浙江工业大学之江学院;
【基金】：国家自然科学基金(81401491,81271662) 浙江省自然科学基金(LQ14H180001)
【分类号】：R318;TP18
【正文快照】： 引言在人体循环系统中,微循环为组织提供氧气和营养物质,并带走新陈代谢产物,对于人体正常的生理功能起到重要的作用。微循环的结构性自调节是指血管系统响应组织和器官的功能需求调节血管的舒张与收缩。它确保血液充分灌注器官,使其正常运作,是微循环完成其生理功能的主要

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