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青蒿素类药物预防日本血吸虫感染效果及安全性的系统评价 被引量：11
1
作者 吴泰相 刘关键 +8 位作者 张鸣敏 王覃 倪娟 魏家富 周礼鲲 段鑫 陈小燕 郑洁 乔杰奇 《中华医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期1219-1224,共6页
目的　分析青蒿素类药物预防日本血吸虫病的效果和可能的不良反应或毒副作用。方法　纳入以高危人群为研究对象的随机对照试验 ,对纳入研究的质量进行评价 ,并进行Meta分析。结果　 10个预防日本血吸虫病的随机对照试验符合纳入标准 ,... 目的　分析青蒿素类药物预防日本血吸虫病的效果和可能的不良反应或毒副作用。方法　纳入以高危人群为研究对象的随机对照试验 ,对纳入研究的质量进行评价 ,并进行Meta分析。结果　 10个预防日本血吸虫病的随机对照试验符合纳入标准 ,均为高质量研究。其中 4个为多中心研究 ,6个为单中心研究。纳入人数范围从 318人至 5 0 98人 ,共计 12 82 9人。汇总OR 0 .11(95 %CI 0 .0 6～ 0 .2 1)表明口服青蒿素类药物的干预组的血吸虫感染率远低于对照组 ,差异有统计学意义。未发现符合本系统评价规定的毒副作用。结论　青蒿素类药物可有效预防日本血吸虫病 ;尚需更多高质量研究以比较各种服药方案之间的优劣。 展开更多
关键词 青蒿素类 药物预防 日本血吸虫病 安全性 系统评价 毒副作用
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多元逐步与概率混合回归法在霾预报中的应用 被引量：2
2
作者 谢永华 杨乐 +1 位作者 张鸣敏 张恒德 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期14-20,共7页
针对目前霾预报模型较少,预报准确率低等缺点,将统计预报与数值预报相结合,提出了基于多元逐步回归算法与概率混合回归的霾预报方法。利用多元逐步回归法控制影响因变量的物理因子,建立能见度预报方程,利用概率回归结合能见度、相对湿... 针对目前霾预报模型较少,预报准确率低等缺点,将统计预报与数值预报相结合,提出了基于多元逐步回归算法与概率混合回归的霾预报方法。利用多元逐步回归法控制影响因变量的物理因子,建立能见度预报方程,利用概率回归结合能见度、相对湿度等物理参量建立基于二值变量的霾预报模型。实验结果表明,与现有业务上主要运行的雾霾数值预报系统CUACE相比,提出的混合回归预报算法的预报准确率得到了显著提高。 展开更多
关键词 多元逐步 概率回归 预报模型 能见度 霾预报
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基于支持向量机回归的城市PM_(2.5)浓度预测 被引量：26
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作者 谢永华 张鸣敏 +1 位作者 杨乐 张恒德 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第11期3106-3111,共6页
为建立快速精确的PM2.5浓度预测模型,提出利用支持向量机回归(support vector regression,SVR)方法来建立PM2.5浓度预测模型。选取各大气污染物浓度以及各气象因素进行训练,对训练好的数据进行交叉验证,取得最优参数和最佳预测特征时间... 为建立快速精确的PM2.5浓度预测模型,提出利用支持向量机回归(support vector regression,SVR)方法来建立PM2.5浓度预测模型。选取各大气污染物浓度以及各气象因素进行训练,对训练好的数据进行交叉验证,取得最优参数和最佳预测特征时间跨度,建立最优PM2.5浓度的预测模型。基于5个城市的实验结果表明,该方法具有普适性及实际应用意义,能够自适应地调整机器学习最佳参数,相比其它机器学习方法获得了更高的预测精度,为PM2.5浓度预测提供了一个简便而有效方法模型。 展开更多
关键词 空气污染 细微颗粒物 机器学习 支持向量机回归 最优化方法
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