基于GARCH模型的海西州地区高血压发病情况研究

基于广义自回归条件异方差模型的理论,通过建立广义自回归条件异方差模型研究高血压月发病率和月平均气温之间的相互关系.文章通过EViews软件对青海省海西州地区高血压发病病例监测登记资料进行统计分析,并利用原数据建立广义自回归条件异方差模型,通过对模型中的残差序列进行独立性检验和预测,确定所建立的广义自回归条件异方差模型的合理性.     

血肿微创术治疗对脑出血康复及预后的影响

目的探讨影响微创法清除颅内血肿术治疗高血压脑出血的治疗效果及预后因素.方法对126例高血压脑出血微创清除颅内血肿术的临床资料进行统计学处理.结果126例患者术后存活120例(95.3%),本组死亡6例(4.8%).生存患者术后3个月随访,用ADL(日常生活能力)评定疗效.ADL1:恢复日常生活34例(26.9%);ADL2:生活自理35例(27.7%);ADL3:部分生活自理33例(26.1%);ADL4:卧床不起但有意识21例(16.6%);ADL5:植物状态3例(2.4%).结论出血至手术时间、意识与脑疝征、瞳孔改变、中线移位4项因素对微创清除颅内血肿术,治疗高血压脑出血患者具有显著的预后价值,超早期手术是治疗成功的关键.     

基于非对称ARCH模型的海西州地区支气管炎发病研究

基于非对称ARCH模型的理论,通过建立TARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型研究青海省海西州地区支气管炎月发病率和平均气温之间的相互关系。研究通过EViews软件对海西州地区支气管炎发病病例和平均气温监测登记资料的统计分析,并利用原数据建立ARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型,通过对模型中的残差序列进行独立性检验和预测,确定所建立的ARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型的合理性,并从中选出了最优模型TARCH（1,1）-M。结果表明,此模型可以很好地描述海西州地区支气管炎月发病率与平均气温的关系,还可以较好地模拟支气管炎月发病率变化趋势,预测未来的支气管炎发病趋势,是一种预测精度较高的预测模型。该模型可为支气管炎研究提供有参考价值的数据。     

XDL——基于XML的软件体系结构描述元语言

软件体系结构是指导基于体系结构的软件开发过程的系统蓝图,而软件体系结构是由软件体系结构描述语言(ADL)来描述的.提出1种基于XML的软件体系结构描述元语言XDL作为ADL的元语言.通过XDL构造出的ADL具备大多数基于XML的ADL描述高层软件体系结构的能力,支持系统的扩展与演化,支持系统的验证,保证与其他ADL的互操作性,在软件生命周期中保证体系结构模型的可追溯性.     

基于PDL模型的海西州地区脑出血发病情况研究

基于PDL模型的理论,通过建立不同的PDL模型研究脑出血月发病率和平均气压之间的关系.利用EViews软件对青海海西州地区脑出血发病例监测登记资料进行统计分析,并利用原数据建立不同的PDL模型,通过比较分析,从中选择出了最优的PDL模型.在达到一定的滞后期时,平均气压对脑出血月发病率的作用本身已衰减接近于零.     

"两肾一夹"肾性高血压大鼠模型的改进

目的建立一种适于普遍应用的大鼠肾性高血压模型的系统方法。为开展高血压的实验研究,建立大鼠肾性高血压实验模型的新方法。方法采用丝线和针灸针缩窄方法代替银夹。结果高血压成功率达86%,术后两周血压明显增高。结论此模型可以在一般的实验室条件下建立并有较高的成功率,符合高血压实验研究的需要。     

基于XGBoost模型的营养成分分析高血压预测方案

高血压是一种常见的慢性病，若能早发现、早采取措施可降低其引发并发症的风险。尽管高血压的产生与发展与诸多因素有关，但饮食被公认为影响高血压的主要因素之一。机器学习模型可以对疾病进行有效预测，并提供辅助治疗。笔者提出一种基于XGBoost的通过分析营养成分预测高血压的方案，该方案由数据转换、特征选择、数据清理与标准化、模型搭建、分类与评估5部分组成。实验结果表明，XGBoost在高血压预测中获得了0.859的F1分数且准确率超过85%,高于随机森林、支持向量机与人工神经网络。此外通过分析不同营养成分对高血压预测的影响因素，获得了影响高血压的前10个营养特征，大部分与医学结论相同，验证了模型的有效性。     

高血压病人的自我保健和指导

随着人们生活水平的提高和饮食结构的改变，高血压发病率在我国呈上升趋势，且发病年龄有所年青化，据不完全统计，高血压病人如及时用药，井进行必要的自我保健，70岁以后脑血管疾病的发病率为14％左右；若不及时用药和生活不注意调剂，50岁以后脑血管疾病的发病率为28％左右，因此，高血压病人早期保持情绪稳定、适当运动、合理饮食和及时应用药物治疗是十分重要的。     

高血压性家兔眼底动脉硬化模型的建立

目的是建立家兔高血压性视网膜动脉硬化的眼底模型。方法为利用双肾动脉不全狭窄术复制家兔肾型高血压模型，定期检测兔耳动脉血压；动态观察眼底动脉硬化及在光学显微镜和电子显微镜下的眼底血管改变。结果：高血压模型组比正常组血压明显升高，眼底动脉硬化形成，伴有渗出和视乳头水肿；光镜下显示视网膜血管玻璃样变性，电镜下显示内皮细胞空泡形成。     

固定硬通道技术治疗高血压脑出血疗效探讨

目的：探讨高血压脑出血微创手术治疗的疗效．方法：固定硬通道技术钻孔、抽吸、冲洗、引流治疗高血压脑出血．结果：ADLⅠ级18例，Ⅱ级26例，Ⅲ级10例，Ⅳ级4例．死亡7例．结论：固定硬通道技术治疗脑出血的疗效明显优于其它手术方法，致残率和病死率低，生活质量高．     

Social feeding in Caenorhabditis elegans is induced by neurons that detect aversive stimuli

Natural Caenorhabditis elegans isolates exhibit either social or solitary feeding on bacteria. We show here that social feeding is induced by nociceptive neurons that detect adverse or stressful conditions. Ablation of the nociceptive neurons ASH and ADL transforms social animals into solitary feeders. Social feeding is probably due to the sensation of noxious chemicals by ASH and ADL neurons; it requires the genes ocr-2 and osm-9, which encode TRP-related transduction channels, and odr-4 and odr-8, which are required to localize sensory chemoreceptors to cilia. Other sensory neurons may suppress social feeding, as social feeding in ocr-2 and odr-4 mutants is restored by mutations in osm-3, a gene required for the development of 26 ciliated sensory neurons. Our data suggest a model for regulation of social feeding by opposing sensory inputs: aversive inputs to nociceptive neurons promote social feeding, whereas antagonistic inputs from neurons that express osm-3 inhibit aggregation.     

面向可靠性评估的软件架构描述语言图形化研究

为了在架构设计和开发阶段能尽早开展软件测试工作,建立架构可视化测试平台是有效的手段之一,而架构描述语言图形化是建立该可视化平台的前提.在研究了面向可靠性评估架构描述语言RE/ADL的基础上,提出该架构描述语言图形化的表示方法,分别从总体的、精练的、层次的不同视角总结了架构的建模元素(组件、连接件、配置及复合组件,连接件)与可靠性评估相关属性的图形表示,便于架构的验证和分析.     

基于XYZ/ADL描述的选修课管理系统体系结构

XYZ／ADL是一种基于时序逻辑语言XYZ／E的可视化体系结构描述语言。文章使用XYZ／ADL对高校选修课管理系统的体系结构、客户端组件及服务器端组件进行了抽象描述，并对服务器组件中选课这一事件进行了详细描述。     

风电功率波动特性研究

采用概率分布拟合和基于遗传算法的BP神经网络的预测建模对风电功率波动特性进行定量分析。首先,针对风电功率实测数据建立了概率分布拟合模型并分析了拟合结果;其次,建立了基于不同时间间隔历史实测数据的BP神经网络预测模型,数据检验表明该模型对于峰值有很理想的预测精度且整体精度较高。     

数控机床动压主轴的热误差建模技术研究

为了降低加工过程的热误差,提高数控机床加工精度,基于时序相关分析理论与数值计算方法,建立了一种以温度场分布及加工参数为输入的新型机床主轴热误差建模方法.所建模型由热误差模型、主轴动压轴承热特性模型以及主轴热传递模型三部分组成.该方法首先根据时序相关理论建立热误差与温度测点之间的相关模型,再通过灰色相关理论完成关键温度测点位置与数量的优化,同时,基于数值计算与热传导理论,建立了动压主轴系统热特性模型.以一台大型龙门导轨磨床为实验对象,建立了磨床主轴箱热误差预测模型.实验结果表明,所建立的热误差模型具有良好的热误差辨识性能.     

线性回归模型精化方法

为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助误差分级迭代的改进BP算法对趋势项进行精化,将两部分叠加获得精化模型.试验结果验证了基于回归残差的神经网络方法精化模型的有效性:神经网络方法精化后的模型能提高回归模型的拟合及预测精度5倍以上,优于最小二乘配置法和半参数法精化结果.神经网络方法精化模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,使模型具有物理意义,又具有较高的预测精度.     

分布式实时运行数据驱动的液压支架群虚拟监测关键技术

针对多机装备可视化监测中存在的数据体量大以及单台主机模式下无法有效完成复杂任务的问题,提出了基于实时运行数据驱动的分布式液压支架群虚拟监测方法.该方法首先建立了基于实时运行数据的驱动模型;其次基于可识别数据交互器的数据传递方法,建立了C/S模式下的分布式局域网协同模型;然后基于一致性哈希算法的分配方法,建立了可根据主机负载状况动态分配任务的任务调度模型,最后以试验室液压支架群为例构建了分布式系统.试验结果表明:该方法建立的监测系统相比于单主机系统,提高了监测的稳定性,能够为透明综采工作面的建设提供核心技术支撑.