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1.
目的 探讨不稳定型心绞痛患者健康素养在社会支持与自我管理间是否存在中介效应.方法 采用慢性病健康素养量表、社会支持量表、冠心病自我管理量表对298名不稳定型心绞痛患者进行问卷调查,应用SPSS 25.0软件进行数据的统计分析,使用PROCESS插件进行中介效应检验.结果 不稳定型心绞痛患者健康素养得分中改善健康意愿维度得分最低[(11.45±3.61)分];社会支持总体得分[(31.63±5.72)分]处于较低水平;自我管理得分中治疗依从性管理维度得分最低[(7.75±1.95)分];不稳定型心绞痛患者健康素养、社会支持与自我管理间均呈显著正相关(P<0.05);健康素养在社会支持和自我管理间存在中介效应.结论 不稳定型心绞痛患者的社会支持既可以直接影响自我管理,也可以通过健康素养来影响自我管理. 相似文献
2.
为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃~100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0~50 N·m,力矩检测精度≤0.5%FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图. 相似文献
3.
为了探究轨道敏感波长对现代有轨电车运行的影响。通过对某独立轮现代有轨电车在不同波长激励时的动力响应指标进行分析,得到电车的敏感波长范围;并以此生成轨道不平顺激励,分析线路在施加此激励前后,车辆通过时参数变化。电车在直线线路运行时,轨向和水平不平顺主要影响横向加速度,高低不平顺主要影响垂向加速度。电车在曲线线路运行时,轨向和水平不平顺分别影响电车的中低速和高速曲线通过性能,两者同时作用时对电车曲线运行具有综合的影响效果,高低不平顺主要改变电车高速曲线运行状态。方向水平逆向不平顺对电车安全性影响会随着波长增大而减小,合理曲线超高能够降低影响,通过分析敏感波长与电车运行的关系,对电车通过不同激励路段形成指导。
关键词 现代有轨电车;轨道不平顺;有限元;动力响应 相似文献
4.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
5.
企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值. 相似文献
6.
研究了存在定常时延和模型参数不确定的双边遥操作系统在受到拒绝服务攻击(denial of service,DOS)时的稳定性问题。利用位置误差结构,设计了基于事件触发的控制器,并利用自适应律估计机械臂模型中的未知参数。通过Lyapunov函数理论证明了双边遥操作系统的稳定性,并证明了基于事件触发的控制器不存在Zeno行为。通过数值仿真验证了基于事件触发的自适应控制器能够使遥操作系统在DOS攻击下保持稳定。 相似文献
7.
电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配,以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息,准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况. 相似文献
8.
针对不平衡数据集中少数类样本分类识别率较低的问题,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(cost sensitive convolutional neural network,CSCNN)和AdaBoost的分类算法(classification algorithm based on cost sensitive convolutional neural network and AdaBoost,AdaBoost-CSCNN)。设置特定的代价敏感指标来协同卷积神经网络的交叉熵损失函数,从而构建CSCNN。在训练过程中,借助代价赋权机制降低少数类样本关键特征属性的损失度,实现单个CSCNN作为基分类器在AdaBoost中的分类效果。为验证算法的有效性,使用Accuracy、Recall、F1值和AUC这4个评价指标在9个具有不同不平衡率的数据集上开展实验。结果表明,AdaBoost-CSCNN算法处理不平衡数据集分类问题有较好的显示度。 相似文献
9.
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。 相似文献
10.
鲁声威 《兰州理工大学学报》2021,47(2):97
探寻市场价格和批发价格均随机波动时,在信息不对称的情况下是否存在供应链协调.将看涨期权与数量弹性契约相融合成一种新的契约看涨期权弹性契约,分别构建供应成本和制造成本信息不对称时应急供应链的看涨期权弹性契约模型,寻找最优定价及订货策略;并与完全信息情形对比,分析不完全对称的信息对供应链及链成员的最优决策和绩效的影响.研究结果表明:当突发事件引起商品未来价格上涨时,采用看涨期权弹性契约协调供应链,若供应链上的参与者单方拥有信息优势,就能通过隐瞒私人信息而获利,但没有信息优势的一方和供应链的整体利益会受到损害.同时也证明了看涨期权弹性契约比数量弹性契约协调供应链的效果要好.最后通过算例验证了这些结论. 相似文献