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浙江省老年人医养结合模式需求偏好影响因素
被引量：
5
1
作者
刘莉云
陈美玲
+1 位作者
应
娉婷
冷志伟
《中国老年学杂志》
CAS
北大核心
2019年第15期3799-3803,共5页
目的分析老年人口医养结合养老模式需求偏好及其影响因素。方法采取随机抽样法,对浙江省内345名60岁及以上老年人进行问卷调查,分析其医养结合模式偏好的影响因素。结果老年人居家养老、机构养老和合作养老模式的偏好都受子女数量影响...
目的分析老年人口医养结合养老模式需求偏好及其影响因素。方法采取随机抽样法,对浙江省内345名60岁及以上老年人进行问卷调查,分析其医养结合模式偏好的影响因素。结果老年人居家养老、机构养老和合作养老模式的偏好都受子女数量影响。慢性病是居家养老模式的显著性影响因素。居住地是合作养老模式的显著性影响因素。受教育程度影响居家养老和机构养老模式偏好。房产数量影响老年人居家养老和医院养老模式偏好。结论医养结合模式偏好的影响因素与养老模式偏好的影响因素存在很多共性。资产而非月收入是影响老年人医养结合模式选择的制约因素。居家养老是浙江省老年人最偏好的医养结合模式。居家养老模式中,老年人对依托家庭医生开展社区卫生服务的需求意愿较强,但是农村老年人出现养老和医疗服务需求分离的问题。建议大力发展精准型医养结合供给服务;促进医疗及养老资源逐级下沉。
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关键词
医养结合
养老模式
需求偏好
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职称材料
基于多传感器数据融合和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断
被引量：
3
2
作者
陈琳伟
应
娉婷
+2 位作者
汤何胜
任燕
向家伟
《液压与气动》
北大核心
2023年第11期142-149,共8页
为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息。其次,针对振动信...
为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息。其次,针对振动信号的非平稳、非线性等特征,提出基于多元多尺度散布熵的多通道融合方法,获取一维故障特征向量,从而达到增强故障冲击特征的目的。然后,将故障特征向量输入到深度残差收缩网络模型,通过注意力机制,利用软阈值函数降低样本噪声及无关特征干扰,实现轴向柱塞泵故障特征识别。最后,通过轴向柱塞泵故障诊断试验验证所提方法的有效性。试验结果表明,该方法可有效提取振动信号的故障特征,识别正确率明显高于典型的深度学习方法。
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关键词
轴向柱塞泵
多元多尺度散布熵
多传感器融合
深度残差收缩网络
故障诊断
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职称材料
题名
浙江省老年人医养结合模式需求偏好影响因素
被引量：
5
1
作者
刘莉云
陈美玲
应
娉婷
冷志伟
机构
浙江中医药大学人文与管理学院
浙江工商大学统计与数学学院
出处
《中国老年学杂志》
CAS
北大核心
2019年第15期3799-3803,共5页
基金
浙江省教育厅青年教师资助计划项目(2010)
杭州市哲学社会科学规划课题(No.2018JD50)
浙江中医药大学科研课题(No.2009wy11)
文摘
目的分析老年人口医养结合养老模式需求偏好及其影响因素。方法采取随机抽样法,对浙江省内345名60岁及以上老年人进行问卷调查,分析其医养结合模式偏好的影响因素。结果老年人居家养老、机构养老和合作养老模式的偏好都受子女数量影响。慢性病是居家养老模式的显著性影响因素。居住地是合作养老模式的显著性影响因素。受教育程度影响居家养老和机构养老模式偏好。房产数量影响老年人居家养老和医院养老模式偏好。结论医养结合模式偏好的影响因素与养老模式偏好的影响因素存在很多共性。资产而非月收入是影响老年人医养结合模式选择的制约因素。居家养老是浙江省老年人最偏好的医养结合模式。居家养老模式中,老年人对依托家庭医生开展社区卫生服务的需求意愿较强,但是农村老年人出现养老和医疗服务需求分离的问题。建议大力发展精准型医养结合供给服务;促进医疗及养老资源逐级下沉。
关键词
医养结合
养老模式
需求偏好
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
基于多传感器数据融合和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断
被引量：
3
2
作者
陈琳伟
应
娉婷
汤何胜
任燕
向家伟
机构
温州大学机电工程学院
出处
《液压与气动》
北大核心
2023年第11期142-149,共8页
基金
温州市重大科技攻关项目(ZG2021019)。
文摘
为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息。其次,针对振动信号的非平稳、非线性等特征,提出基于多元多尺度散布熵的多通道融合方法,获取一维故障特征向量,从而达到增强故障冲击特征的目的。然后,将故障特征向量输入到深度残差收缩网络模型,通过注意力机制,利用软阈值函数降低样本噪声及无关特征干扰,实现轴向柱塞泵故障特征识别。最后,通过轴向柱塞泵故障诊断试验验证所提方法的有效性。试验结果表明,该方法可有效提取振动信号的故障特征,识别正确率明显高于典型的深度学习方法。
关键词
轴向柱塞泵
多元多尺度散布熵
多传感器融合
深度残差收缩网络
故障诊断
Keywords
axial piston pump
multivariate multi-scale dispersion entropy
multi-sensor fusion
deep residual shrinkage networks
fault diagnosis
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
浙江省老年人医养结合模式需求偏好影响因素
刘莉云
陈美玲
应
娉婷
冷志伟
《中国老年学杂志》
CAS
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
2
基于多传感器数据融合和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断
陈琳伟
应
娉婷
汤何胜
任燕
向家伟
《液压与气动》
北大核心
2023
3
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职称材料
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