初次缺血性卒中患者出现血管性痴呆的影响因素

目的探讨初次缺血性卒中患者出现血管性痴呆的影响因素.方法收集初次脑梗死患者426例,根据发病3个月后的认知情况分为血管性痴呆组146例,对照组280例.收集患者的人口学资料,CT或MRI、颈动脉彩超、心动图检查结果,合并慢性病情况,出院后进行3个月的随访,记录后续治疗措施.结果血管性痴呆组患者年龄、吸烟率、饮酒率、梗死面积、脑白质变性率、脑萎缩率、心肌缺血率、Hcy水平、高血压率、糖尿病率均明显高于对照组患者,文化程度、出院后康复治疗率明显低于对照组患者,差异具有统计学意义(P0.05).多因素Logistic回归分析显示:高龄(60岁)、较大梗死面积(5.67 cm2)、合并脑白质变性、合并脑萎缩、高Hcy水平(18.08μmol/L)、合并高血压、糖尿病是脑梗死后出现血管性痴呆的独立危险因素;较高文化程度(高中及以上)、出院后给予康复治疗是脑梗死后出现血管性痴呆的独立保护因素.结论初次脑梗死患者中高龄、高Hcy水平、梗死灶面积大、合并脑白质病变、脑萎缩、高血压和糖尿病会增加血管性痴呆的发生风险;高文化水平(高中及以上)和康复治疗可降低血管性痴呆的发生风险.     

基于多因素分析的通用机场布局规划研究

在国民经济发展中,民航业是重要的基础产业及战略性先导产业。在民航发展中,通用航空和运输航空被称为其发展的两翼,是综合交通运输中的重要内容。随着我国国务院和中央军委相关政策的出台,国内通用机场建设也在蓬勃发展。但是,由于我国通用航空产业发展起步较晚,在建设规划方面缺乏具体标准,因此容易在布局规划方面出现一些问题,不利于该产业的快速发展。由此,本文主要分析基于多因素分析的通用机场布局规划。     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

页岩气低伤害超临界CO2凝胶压裂液研究

针对常规水压裂液会对页岩造成伤害，容易产生水锁，不易返排，还造成水资源消耗和污染环境等问题，制备了低伤害二氧化碳凝胶压裂液。将自备的F2EU和F4EU增稠剂加入到超临界CO₂基液中，探究两种增稠剂的加入量对CO₂凝胶压裂液黏度的影响，综合考虑成本与效果，优选了2%的F4EU增稠剂，可将CO₂的黏度增至15.4 mPa·s。研究了温度、压力以及剪切速率对凝胶压裂液黏度的影响。实验结果表明，随着温度升高黏度总体降低，但中间出现一个短暂升高阶段；随着压力上升压裂液黏度增加；随着剪切速率的增加压裂液黏度下降，属于一种典型的剪切变稀的假塑性流体。F4EU超临界CO₂凝胶压裂液的平均伤害率为1.39%，远远小于常规压裂液对岩芯的伤害率。实验表明，F4EU超临界CO₂凝胶压裂液在页岩气压裂开采中具有良好的应用前景。     

哈尔滨市空间结构多年演化特征与影响因素研究

为揭示1898～2017年哈尔滨市城市空间结构演化特征,利用ArcGIS为研究手段对哈尔滨市主城区土地利用图进行矢量化并分析,进而采用定性与定量相结合的方法探讨其影响因素.结果表明:哈尔滨市主城区扩张具有阶段性;各类功能空间占比波动发展并趋于稳定;城市空间结构演化方式为向心式、离心式与扩散式并存;行政区功能逐渐趋于明晰,发展至今各个行政区行使各自的功能;在城市空间结构演化过程中,近现代出现的空间置换效应明显;历史因素、社会经济、政府政策均是城市空间结构演变的重要影响因素.     

MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用

利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh_出,Fe■,Fe~(2+)_出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

一类六角系统的点可区别边染色

设H_(m,n)为“长”为n个相邻六边形,“宽”为m个相邻六边形构成的形如平行四边形的六角系统。通过设计染色算法,证明了H_(1,n)的点可区别边色数满足点可区别边染色猜想;给出了m≥2时H_(m,n)点可区别边色数的一个上界。     

对10轮AES-128的中间相遇攻击

给出了AES-128相邻两轮的轮密钥之间的一个线性关系。通过将这一关系与Hüseyin Demirci和Ali Aydın Selçuk在2008年提出的一个5轮AES区分器相结合,构造了一个8轮AES区分器。在这个8轮AES区分器的基础上,设计了一个对10轮AES-128的中间相遇攻击方案。这一方案在预计算阶段可以节省相当大的存储空间。