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煤矿安全监控系统智能化现状及发展对策 被引量:39
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作者 汪丛笑 《工矿自动化》 北大核心 2017年第11期5-10,共6页
分析了煤矿安全监控系统智能化水平现状,指出系统主要存在伪数据不能有效识别、系统安装使用复杂、故障诊断功能简单、安装使用与标准要求符合度难以衡量、报警处置机制单一等问题;结合《煤矿安全监控系统升级改造技术方案》相关要求,... 分析了煤矿安全监控系统智能化水平现状,指出系统主要存在伪数据不能有效识别、系统安装使用复杂、故障诊断功能简单、安装使用与标准要求符合度难以衡量、报警处置机制单一等问题;结合《煤矿安全监控系统升级改造技术方案》相关要求,提出了煤矿安全监控系统智能化发展对策,包括软件伪数据识别,设备自识别安装,系统自诊断,分级报警处置机制,瓦斯涌出、火灾预测预警功能等。 展开更多
关键词 煤矿安全监控 智能化 伪数据识别 设备自识别 自诊断 分级报警 瓦斯预测 火灾预警
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重症脑血管疾病的脑电图分级评价标准研究 被引量:31
2
作者 王晓梅 宿英英 《中国危重病急救医学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期282-285,共4页
目的比较不同脑电图(EEG)分级标准对脑血管疾病后脑功能损伤评价及预测预后的作用,旨在建立脑血管疾病的EEG评估标准。方法对40例大脑半球病变的急性脑血管疾病患者进行EEG检测,并根据3种不同分级标准(Lavizzari、Synek和Young标准)进行... 目的比较不同脑电图(EEG)分级标准对脑血管疾病后脑功能损伤评价及预测预后的作用,旨在建立脑血管疾病的EEG评估标准。方法对40例大脑半球病变的急性脑血管疾病患者进行EEG检测,并根据3种不同分级标准(Lavizzari、Synek和Young标准)进行EEG分级分析。结果3种不同标准的EEG分级与预后均有显著相关性(P均<0.001),EEG级别越高,预后越差。经Logistic回归分析,Synek标准对生存和综合预测的准确率最高(分别为90.9%和89.2%),Young标准(分别为81.8%和83.8%)低于Synek标准,但高于Lavizzari标准(分别为75.0%和80.0%)。结论根据Synek标准进行的EEG分级能更好地反映急性脑血管疾病后脑功能损伤的程度以及准确预测预后。 展开更多
关键词 重症脑血管疾病 标准研究 分级评价 Logistic回归分析 脑电图(EEG) 脑血管疾病患者 脑功能损伤 大脑半球病变 预测预后 分级标准 评估标准 分级分析 综合预测 相关性 准确率 病后 急性
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基于自相似流量水平分级预测的网络队列调度算法 被引量:14
3
作者 魏德宾 沈婷 +1 位作者 杨力 戚耀文 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期182-189,共8页
网络流量的自相似特性会导致网络中数据的突发状态持续,为有效降低网络流量突发引起的队列排队时延和分组丢失率,提高不同优先级业务的传输能力,保障业务服务质量需求,提出了一种基于网络流量自相似特性的队列调度算法--P-DWRR。该算法... 网络流量的自相似特性会导致网络中数据的突发状态持续,为有效降低网络流量突发引起的队列排队时延和分组丢失率,提高不同优先级业务的传输能力,保障业务服务质量需求,提出了一种基于网络流量自相似特性的队列调度算法--P-DWRR。该算法设计了基于自相似流量水平分级预测结果的动态权值分配方法及服务量子更新方法,并根据业务优先级和队列等待时间确定队列的服务次序,以减小数据分组排队时延,降低分组丢失率。仿真结果表明,P-DWRR算法在满足网络不同业务优先级要求的基础上,降低了数据分组的排队时延、时延抖动和分组丢失率,性能优于DWRR和VDWRR。 展开更多
关键词 网络流量 自相似性 分级预测 队列调度 轮询
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岩爆分级预测的粗糙集-多维正态云模型 被引量:11
4
作者 刘冉 叶义成 +3 位作者 张光权 姚囝 陈虎 王其虎 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第3期48-55,共8页
准确有效的岩爆分级预测对避免或减少岩爆灾害具有重要意义。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、岩石单轴抗拉强度σt和岩石弹性变形能指数Wet作为岩爆评价指标,将多维正态云模型作为岩爆等级的预测方法,利用粗糙集确定... 准确有效的岩爆分级预测对避免或减少岩爆灾害具有重要意义。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、岩石单轴抗拉强度σt和岩石弹性变形能指数Wet作为岩爆评价指标,将多维正态云模型作为岩爆等级的预测方法,利用粗糙集确定评价指标权重,以国内外15组岩爆实例作为模型构建样本,建立了粗糙集-多维正态云岩爆分级预测模型。首先采用模糊集聚类后再通过粗糙集逐级筛选评价指标的方法确定评价指标权重,根据多维正态正向云发生器计算得到评价指标的确定度;然后利用评价指标权重和评价指标确定度计算评价样本的综合确定度,根据最大隶属度原则,判定评价样本的岩爆等级。采用鑫华矿业矿岩样本对粗糙集-多维正态云岩爆分级预测模型进行了有效性验证,计算结果与工程实际相吻合,表明该模型具有较好的实用性。 展开更多
关键词 岩爆 分级预测 粗糙集 多维正态云 综合确定度
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酰胺质子转移成像在直肠癌中的研究进展 被引量:2
5
作者 马文婷 王莉莉 +2 位作者 魏照坤 雷建凯 马小梅 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期189-192,197,共5页
酰胺质子转移(amide proton transfer,APT)成像基础为细胞内游离蛋白及多肽酰胺质子与自由水中的氢质子发生交换,肿瘤恶性程度越高,细胞内游离蛋白质及多肽含量越多,APT信号增高。本文汇总APT成像诊断直肠癌的国内外相关文献,希望将APT... 酰胺质子转移(amide proton transfer,APT)成像基础为细胞内游离蛋白及多肽酰胺质子与自由水中的氢质子发生交换,肿瘤恶性程度越高,细胞内游离蛋白质及多肽含量越多,APT信号增高。本文汇总APT成像诊断直肠癌的国内外相关文献,希望将APT成像用于直肠癌临床早期诊断及疗效评估,提高直肠癌患者生存率。国内外文献研究APT成像诊断直肠癌主要集中在以下几个方面:评估直肠癌组织学分级,预测直肠癌化疗疗效,预测大鼠肉瘤病毒癌(Kirsten rat sarcoma,KRAS)基因是否突变,预测直肠癌侵袭性。与常规MRI序列相比,APT成像可以无创性预测直肠癌侵袭性,进一步观察分子生物学改变。APT成像目前最常用于脑部肿瘤,空腔脏器所含成分复杂,因此临床应用受限,故本文汇总相关文献,探索人为均匀磁场方法,将APT成像这一反映蛋白质代谢的分子生物学检查方法用于直肠癌,开辟APT成像临床应用新领域。 展开更多
关键词 直肠癌 酰胺质子转移成像 化学交换饱和转移 磁共振成像 诊断 分级 预测
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井下紧急避险设施内人体舒适度预测模型 被引量:6
6
作者 汪澍 金龙哲 +2 位作者 欧盛南 李芳玮 栗婧 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期551-555,共5页
长时间处在不舒适的环境中,将对人体健康产生严重影响。井下紧急避险设施中,影响避险人员舒适性感觉的因素众多,本文选取氧气含量、二氧化碳含量、温度和相对湿度四个关键因素为研究对象,采用分级评分法,进行了系列真人模拟生存试验,获... 长时间处在不舒适的环境中,将对人体健康产生严重影响。井下紧急避险设施中,影响避险人员舒适性感觉的因素众多,本文选取氧气含量、二氧化碳含量、温度和相对湿度四个关键因素为研究对象,采用分级评分法,进行了系列真人模拟生存试验,获得了单一环境变量和多个环境变量条件下总计169组有效人体舒适度投票数据.经统计分析,分别得出了密闭舱室内单一环境变量与人体舒适度感觉之间的函数关系以及避险人员舒适度预测模型,分析了氧气含量、二氧化碳含量、温度和相对湿度的允许范围及调控原则. 展开更多
关键词 矿山救援 井下 安全工程 舒适度 分级评分 预测模型
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脑电图不同分级标准对于抗N-甲基-D-天门冬氨酸受体脑炎预后的判断价值研究
7
作者 李娜 范田华 +1 位作者 张森 马联胜 《安徽医药》 CAS 2024年第9期1751-1755,I0002,共6页
目的探究脑电图分级标准在抗N-甲基-D-天门冬氨酸受体(NMDAR)脑炎预后判断中的应用价值。方法回顾性分析2014年1月至2022年9月在山西医科大学第一医院诊断为抗NMDAR脑炎病人50例。根据ECBER、Synek、Young和Lavizzari脑电图分级标准,对... 目的探究脑电图分级标准在抗N-甲基-D-天门冬氨酸受体(NMDAR)脑炎预后判断中的应用价值。方法回顾性分析2014年1月至2022年9月在山西医科大学第一医院诊断为抗NMDAR脑炎病人50例。根据ECBER、Synek、Young和Lavizzari脑电图分级标准,对病人入院后的首次脑电图进行分级。在病人出院时依据改良Rankin量表(mRS)评分评价预后,mRS评分0~2分为预后良好。比较4种不同脑电图分级标准与预后之间的相关性,选择预后预测效能最高的脑电图分级标准,研究其与病情严重程度、辅助检查及检验结果的相关性。结果ECBER、Synek、Lavizzari这3种脑电图分级标准与病人预后均有明显相关性(P<0.05),脑电图级别越高,预后越差。经预测效能分析,Lavizzari标准的预后预测效能最高[曲线下面积(AUC)值达到0.86,灵敏度为83.33%,特异度为76.32%,P<0.001]。Lavizzari标准的中重度异常脑电图组,在住院时间、监护室住院时间、临床症状数量、并发症数量和病情严重例数及占比分别为[42.00(29.00,53.00)d、16.00(0.00,42.00)d、5.00(4.50,5.50)个、3.00(1.00,3.50)个、13例(68.42%)],轻度异常脑电图组分别为[18.00(12.50,26.00)d、0.00(0.00,1.00)d、3.00(3.00,4.00)个、0.00(0.00,1.50)个、9例(29.03%)],差异有统计学意义(P<0.05),在脑脊液抗体滴度、头颅核磁异常等指标差异无统计学意义(P>0.05)。结论抗NMDAR脑炎病人脑电图异常比例较高。Lavizzari脑电图分级标准对抗NMDAR脑炎病人早期病情评估及预后有较好预测价值,其异常程度与脑脊液抗体滴度、头颅MRI及疾病复发无关。 展开更多
关键词 脑炎 抗N-甲基-D-天门冬氨酸受体脑炎 脑电图 分级标准 预测预后 病情评估
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基于改进BiSeNet的葡萄黑麻疹病害程度分级预测
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作者 白春晖 陈健 郜鲁涛 《湖北农业科学》 2024年第5期187-193,222,共8页
为了准确对葡萄(Vitis vinifera L.)黑麻疹病害程度进行分级预测,通过语义分割模型将叶片部分和病斑部分分割出来,以同一叶片上病斑面积与总叶面积的比值作为疾病严重程度分级的依据,对葡萄黑麻疹病害程度进行分级预测。精确标注了Plant... 为了准确对葡萄(Vitis vinifera L.)黑麻疹病害程度进行分级预测,通过语义分割模型将叶片部分和病斑部分分割出来,以同一叶片上病斑面积与总叶面积的比值作为疾病严重程度分级的依据,对葡萄黑麻疹病害程度进行分级预测。精确标注了PlantVillage公开数据库中的419张葡萄疾病图像,细分为背景、叶片和病斑3个类别,并应用了数据增强技术增加样本多样性。以BiSeNet作为基准模型,引入GhostNet作为上下文路径的主干提取网络,不仅保持了较小的模型参数量,而且在精度上实现了明显提升,满足病害程度分级预测的需求。提出了累加空洞空间金字塔池化(CASPP)模块,用来替换BiSeNet模型中单一的上下文嵌入模块,以增强BiSeNet模型的多尺度上下文信息提取能力,提高了模型的分割精度。经过测试,本研究模型在测试集中的平均交并比为94.11%,在对葡萄黑麻疹病害程度进行分级预测时,准确率达98.21%,能够精确地对葡萄黑麻疹病害程度进行分级预测。 展开更多
关键词 BiSeNet 深度学习 语义分割 病害程度 分级预测 葡萄(Vitis vinifera L.) 黑麻疹
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影像组学和深度学习在脑膜瘤中的研究进展 被引量:2
9
作者 杨慧敏 李文鑫 +4 位作者 刘艳美 禹雯婧 王倩倩 姜兴岳 刘新疆 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期124-128,共5页
脑膜瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤之一,不同级别及亚型脑膜瘤的治疗方式存在差异,因此,脑膜瘤的早期诊断、分级及分型对全面、个体化诊疗方案的制订至关重要。影像组学和深度学习(deep learning, DL)是如今热门的研究方法,在脑... 脑膜瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤之一,不同级别及亚型脑膜瘤的治疗方式存在差异,因此,脑膜瘤的早期诊断、分级及分型对全面、个体化诊疗方案的制订至关重要。影像组学和深度学习(deep learning, DL)是如今热门的研究方法,在脑膜瘤分级、鉴别诊断中应用成熟,关于预测脑膜瘤分型、基因表型等方面的研究日益增多。二者具有快速精准、全自动化学习、无创性及客观性等特点,能为疾病提供更加准确的诊断、治疗和预后预测,为临床治疗及患者预后提供重要帮助。本文将从脑膜瘤术前分级分型、鉴别诊断、预后复发及基因表型预测几个方面来总结并分析影像组学及DL在脑膜瘤中的研究进展,对现有研究的成果、局限性以及未来的改进措施和发展方向进行总结,以期推进影像组学与DL在脑膜瘤诊疗中的应用进程。 展开更多
关键词 脑膜瘤 深度学习 影像组学 分级分型 鉴别诊断 预后预测 磁共振成像
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滇西实验场地震短临动态跟踪综合预测方案 被引量:5
10
作者 杨芬 吴国华 《国际地震动态》 2012年第12期8-15,共8页
对滇西实验场1992年以来前兆观测资料进行分析研究,选取映震效果通过R信度检验(对应M≥5.0地震)的8条单项前兆指标,综合考虑单项前兆指标虚报率和漏报率对指标信度的影响,对单项前兆指标利用数学模型进行综合处理,减少了虚报和漏报的次... 对滇西实验场1992年以来前兆观测资料进行分析研究,选取映震效果通过R信度检验(对应M≥5.0地震)的8条单项前兆指标,综合考虑单项前兆指标虚报率和漏报率对指标信度的影响,对单项前兆指标利用数学模型进行综合处理,减少了虚报和漏报的次数,预测效果明显提高。综合预测方案不仅提高了地震短临预测信度,并提供了地点判定原则和震级估算原则。利用分级预警模式分别建立了中短期和短临预测模型,短临预测时间严格控制在3个月内,尽最大可能实现地震短临预测。本综合预测方案具有较好的可操作性,可实时动态跟踪地震危险性,提供地震短临预测三要素。 展开更多
关键词 地震短临预测 地震三要素 分级预警 综合预测
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人工智能辅助前列腺癌磁共振影像的精准分级中国专家共识(2022) 被引量:4
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作者 中国老年学和老年医学学会 中国医师协会临床精准诊疗专业委员会 +6 位作者 中国研究型医院学会医学影像与人工智能专业委员会 卢剑 林健 刘振宇 刘建刚 邵立智 赵立涛 《中华老年医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期651-658,共8页
前列腺癌是老年男性最常见的泌尿生殖系统恶性肿瘤之一,精准的术前肿瘤分级有助于进一步提高前列腺癌患者的诊疗效果。磁共振影像(MRI)作为前列腺癌术前诊断的主要工具,已在临床实践中显示出对前列腺癌诊疗的重要价值。但由于我国不同... 前列腺癌是老年男性最常见的泌尿生殖系统恶性肿瘤之一,精准的术前肿瘤分级有助于进一步提高前列腺癌患者的诊疗效果。磁共振影像(MRI)作为前列腺癌术前诊断的主要工具,已在临床实践中显示出对前列腺癌诊疗的重要价值。但由于我国不同医疗机构在成像设备、检查方法和诊断水平上存在差异,MRI在前列腺癌诊疗中的潜在价值未能得到充分发挥,因此亟需更为先进的量化分析方法进一步扩大MRI在前列腺癌精准诊疗中的贡献。人工智能(AI)技术应用于前列腺癌MRI分析,有助于提高其量化分析的质量与评估水平,在前列腺癌精准分级问题上具有巨大潜力。但是基于影像的AI模型建立过程通常较为复杂,特别是在其数据集准备、模型构建和模型评估的各个阶段仍需进行统一和规范。本共识旨在推进AI辅助前列腺癌MRI精准分级模型构建全过程的规范化,从而提高前列腺癌临床精准分级水平。 展开更多
关键词 前列腺癌 磁共振影像 人工智能 分级预测
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基于数据挖掘的就业困难学生认定研究 被引量:4
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作者 韩冰 《中国大学生就业》 2017年第1期44-50,共7页
政府一直高度重视高校毕业生的就业工作,并出台大量有关就业困难学生的扶持政策。然而在高校就业困难学生认定工作中,如何界定就业困难学生还没有统一的标准。本文构建高校学生就业困难程度评分指标体系,运用层次分析法(AHP)确定就业困... 政府一直高度重视高校毕业生的就业工作,并出台大量有关就业困难学生的扶持政策。然而在高校就业困难学生认定工作中,如何界定就业困难学生还没有统一的标准。本文构建高校学生就业困难程度评分指标体系,运用层次分析法(AHP)确定就业困难程度指标权重,运用聚类评级法构建就业困难程度评级模型,最终开发系统实现对就业困难学生的预测及认定。 展开更多
关键词 大学生就业困难 层次分析法 聚类评级 预测系统
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煤矿地下水环境影响评价中常见问题的探讨 被引量:4
13
作者 胡伟伟 李婷 +3 位作者 牛光亮 朱欢 苗立永 马海波 《中国煤炭地质》 2014年第3期32-34,38,共4页
《环境影响评价技术导则地下水环境》(HJ610-2011)的颁布与实施,对规范煤炭工业建设项目地下水环境影响评价工作,提高地下水环境影响评价的技术水平具有十分重要的意义。然而自导则颁布以来,业内对地下水评价工作的技术难度存在不同的理... 《环境影响评价技术导则地下水环境》(HJ610-2011)的颁布与实施,对规范煤炭工业建设项目地下水环境影响评价工作,提高地下水环境影响评价的技术水平具有十分重要的意义。然而自导则颁布以来,业内对地下水评价工作的技术难度存在不同的理解,尤其是煤炭行业项目类型较多,对地下水环境的扰动特点及复杂程度不一。从地下水评价的四个方面:分类定级、现状调查评价、影响预测、预防措施逐一进行分析,提出每项工作中常见的问题和难点,并给出相应的理解和建议,期待可以提高地下水评价工作的科学性和合理性。 展开更多
关键词 煤矿地下水 环境影响评价 导则 分类定级 现状调查 预测
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Network prediction of surgical complication clusters:a prospective multicenter cohort study
14
作者 Xiaochu Yu Peng Wu +13 位作者 Zixing Wang Wei Han Yuguang Huang Shijie Xin Qiang Zhang Shengxiu Zhao Hong Sun Guanghua Lei Taiping Zhang Luwen Zhang Yubing Shen Wentao Gu Hongwei Li Jingmei Jiang 《Science China(Life Sciences)》 SCIE CAS CSCD 2023年第7期1636-1646,共11页
Complicated relationships exist in both occurrence and progression of surgical complications,which are difficult to account for using a separate quantitative method such as prediction or grading.Data of 51,030 surgica... Complicated relationships exist in both occurrence and progression of surgical complications,which are difficult to account for using a separate quantitative method such as prediction or grading.Data of 51,030 surgical inpatients were collected from four academic/teaching hospitals in a prospective cohort study in China.The relationship between preoperative factors,22 common complications,and death was analyzed.With input from 54 senior clinicians and following a Bayesian network approach,a complication grading,cluster-visualization,and prediction(GCP)system was designed to model pathways between grades of complication and preoperative risk factor clusters.In the GCP system,there were 11 nodes representing six grades of complication and five preoperative risk factor clusters,and 32 arcs representing a direct association.Several critical targets were pinpointed on the pathway.Malnourished status was a fundamental cause widely associated(7/32 arcs)with other risk factor clusters and complications.American Society of Anesthesiologists(ASA)score≥3 was directly dependent on all other risk factor clusters and influenced all severe complications.Grade III complications(mainly pneumonia)were directly dependent on4/5 risk factor clusters and affected all other grades of complication.Irrespective of grade,complication occurrence was more likely to increase the risk of other grades of complication than risk factor clusters. 展开更多
关键词 surgical complication network system complication grading complication prediction complication management
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考虑多因素影响的圆竹抗压强度分级与预测 被引量:2
15
作者 田黎敏 申国臣 +2 位作者 寇跃峰 郝际平 石宇 《建筑结构学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期158-167,共10页
为研究影响圆竹抗压强度指标的因素及其预测方法,基于外径、壁厚、椭圆度、锥度、密度及含水率等多因素下毛竹抗压强度的统计数据,利用线性回归方法分析抗压强度与各影响因素的关系,继而对圆竹进行基于目标因素的抗压强度分级,最后建立... 为研究影响圆竹抗压强度指标的因素及其预测方法,基于外径、壁厚、椭圆度、锥度、密度及含水率等多因素下毛竹抗压强度的统计数据,利用线性回归方法分析抗压强度与各影响因素的关系,继而对圆竹进行基于目标因素的抗压强度分级,最后建立多影响因素下的抗压强度非线性预测方法。研究结果表明:外径与壁厚具有相关性,可采用二次多项式函数表征;为避免因素间的相互影响,提出“分区间线性拟合法”;抗压强度与外径、壁厚、密度、含水率具有较强的相关性,与椭圆度、锥度的相关性较弱;分级后的抗压强度标准值与设计值兼顾了效率与安全水平,可应用于实际工程;转化模型最佳优化方法可实现竹材抗压强度在无损条件下的准确预测,可用于工程设计。 展开更多
关键词 圆竹 抗压强度 影响因素 线性回归 分级 预测
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Validation of the trauma mortality prediction scores from a Malaysian population 被引量:1
16
作者 Jih Huei Tan Henry Chor Lip Tan +2 位作者 Nur Azlin Md Noh Yuzaidi Mohamad Rizal Imran Alwi 《Burns & Trauma》 2017年第4期254-259,共6页
Background:Well-known trauma mortality prediction scores such as New Injury Severity Score (NISS), Revised Trauma Score (RTS), and Trauma and Injury Severity Score (TRISS) have been externally validated from high-inco... Background:Well-known trauma mortality prediction scores such as New Injury Severity Score (NISS), Revised Trauma Score (RTS), and Trauma and Injury Severity Score (TRISS) have been externally validated from high-income countries with established trauma databases. However, these scores were never used in Malaysian population. In this current study, we attempted to validate these scoring systems using our regional trauma surgery database. Methods:A retrospective analysis of the regional Malaysian Trauma Surgery Database was performed over a period of 3 years from May 2011 to April 2014. NISS, RTS, Major Trauma Outcome Study (MTOS)-TRISS, and National Trauma Database (NTrD)-TRISS scores were recorded and calculated. Individual scoring system's performance in predicting trauma mortality was compared by calculating the area under the receiver operating characteristic (AUC) curve. Youden index and associated optimal cutoff values for each scoring system was calculated to predict mortality. The corresponding positive predictive value, negative predictive value, and accuracy of the cutoff values were calculated. Results:A total of 2208 trauma patients (2004 blunt and 204 penetrating injuries) with mean age of 36 (SD=16) years were included. There were 239 deaths with a corresponding mortality rate of 10.8%. The AUC calculated for the NISS, RTS, MTOS-TRISS, and NTrD-TRISS were 0.878, 0.802, 0.812, and 0.848, respectively. The NISS score with a cutoff value of 24, sensitivity of 86.6%and specificity of 74.3%, outperformed the rest (p<0.001). Mortality was predicted by NISS with an overall accuracy of 75.6%;its positive predictive value was at 29.02%and negative predictive value at 97.86%. Conclusion:Amongst the four scores, the NISS score is the best trauma mortality prediction model suited for a local Malaysian trauma population. Further validation with multicentre data in the country may require to ascertain the finding. 展开更多
关键词 TRAUMA scoring system prediction model INJURY grading Southeast Asia New INJURY SEVERITY SCORE Revised TRAUMA SCORE TRAUMA and INJURY SEVERITY SCORE
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考虑备自投动作的电网运行事故等级预判方法研究及系统开发 被引量:2
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作者 林桂辉 甘德树 +3 位作者 吴海雄 张勇 廖兵兵 郑全朝 《电气自动化》 2018年第3期78-80,共3页
事故等级预判是电网运行事故处置的重要依据。事故发生后备自投装置动作将改变电网网架结构,给事故状态下的电网运行分析带来挑战。为此,首先介绍了我国电网运行事故等级判定标准。在此基础上结合备自投装置的动作特性,提出了考虑备自... 事故等级预判是电网运行事故处置的重要依据。事故发生后备自投装置动作将改变电网网架结构,给事故状态下的电网运行分析带来挑战。为此,首先介绍了我国电网运行事故等级判定标准。在此基础上结合备自投装置的动作特性,提出了考虑备自投动作的电网运行事故等级预判方法。最后提出了电网运行事故等级在线判定系统的功能架构,并介绍了系统结构和在实际应用中取得的使用效益。 展开更多
关键词 备自投 运行事故 判定标准 预判方法
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H.264/AVC的分级帧间预测算法研究 被引量:1
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作者 杨秀芝 郑明魁 薛丽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第11期939-943,共5页
在H.264/AVC标准中,帧间预测一直是编码过程最耗时的部分。为减少帧间预测编码时间,提高编码速度,在保持全部功能的情况下修改了JM代码中帧间预测的结构流程,并在新的结构的基础上提出新的预测算法:skip模式的优先选择和多参考... 在H.264/AVC标准中,帧间预测一直是编码过程最耗时的部分。为减少帧间预测编码时间,提高编码速度,在保持全部功能的情况下修改了JM代码中帧间预测的结构流程,并在新的结构的基础上提出新的预测算法:skip模式的优先选择和多参考帧选择的新判断标准。实验结果表明,在PSNR和码率基本保持不变的情况下,编码时间减少了51%-67%。 展开更多
关键词 视频编码 帧间预测 分级预测
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伊朗A油田碳酸盐岩储层测井参数评价(下)(储层分级及产能预测)
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作者 边环玲 关睢 +1 位作者 孙立国 徐建波 《国外测井技术》 2009年第5期24-27,共4页
A油田新钻的两口水平井在试油段厚度、孔洞发育状况、井眼轨迹无显著差别的情况下,日产量差异近7倍!本文在对两口井岩性、物性、污染等角度分析的基础上,认为X4井高产的主要原因是在孔洞发育的背景下钻遇了多套高角度裂缝,实现了孔... A油田新钻的两口水平井在试油段厚度、孔洞发育状况、井眼轨迹无显著差别的情况下,日产量差异近7倍!本文在对两口井岩性、物性、污染等角度分析的基础上,认为X4井高产的主要原因是在孔洞发育的背景下钻遇了多套高角度裂缝,实现了孔洞缝的良好配置。续而本文在储层分级的基础上预测产能,并得到新井试油的验证。 展开更多
关键词 水平井 产量差异 高角度裂缝 污染 储层分级 产能预测
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基于LGB-FFM-LR算法的在线课程评分预测方法研究
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作者 刘昱萌 刘斌 《电子测量技术》 北大核心 2021年第16期1-6,共6页
针对在线教育课程客观评价较差的问题,设计了基于决策树算法的梯度提升算法-场感知因式分解机-逻辑回归(LightGBM-FFM-LR)算法的评分预测模型。该模型采集在线课程观看历史数据,提取用户的通用特征、时间特征等特征值,并着重考虑特征值... 针对在线教育课程客观评价较差的问题,设计了基于决策树算法的梯度提升算法-场感知因式分解机-逻辑回归(LightGBM-FFM-LR)算法的评分预测模型。该模型采集在线课程观看历史数据,提取用户的通用特征、时间特征等特征值,并着重考虑特征值的高维特征和低维特征关系来实现多维特征组合,改善数据稀疏性,从而提升评分预测性能。通过对某在线课程网站的脱敏数据实验表明,该模型的评分预测值与评分实际值的决定系数为0.87,平均均方误差为0.42,提升了模型的泛化能力,对在线课程的预测评分结果更加客观真实。 展开更多
关键词 在线课程 评分预测 LightGBM FFM LR
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