检索结果-内蒙古大学图书馆

华中理工大学学报 1993年第1期21卷 6-11页

作者：史铁林王雪何涛杨叔子华中理工大学机械工程一系

基于分类问题的普遍性,针对复杂系统的诊断问题,提出一种层次分类诊断模型,并解决了其中的关键技术问题.论述了如何建立诊断问题的分类层次和证据模式;提出了诊断知识的组织模型与表达方法;并给出了完整的推理控制算法.以这一模型为基础... 详细信息

基于分类问题的普遍性,针对复杂系统的诊断问题,提出一种层次分类诊断模型,并解决了其中的关键技术问题.论述了如何建立诊断问题的分类层次和证据模式;提出了诊断知识的组织模型与表达方法;并给出了完整的推理控制算法.以这一模型为基础,建立了一个汽轮发电机组故障诊断专家系统.

关键词：专家系统诊断模型层次分类

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一个考虑潮汐、中尺度涡和地形影响的南海底部环流诊断模型

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海洋学报 2013年第5期35卷 1-13页

作者：肖劲根谢强刘长建陈举王东晓陈美榕中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室广东广州510301 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院三亚深海科学与工程研究所海南三亚572000 国家海洋局南海工程勘察中心广东广州510300 国家海洋局东海预报中心上海200081

本文构造了一个考虑潮汐、中尺度涡和地形影响下的南海底部环流诊断模型。在该模型中,潮汐混合和涡致混合引起的垂直速率用一个类似的改进参数化方案来表示。该模型结果显示在南海深层吕宋海峡"深水瀑布"和斜压影响最大,潮汐... 详细信息

本文构造了一个考虑潮汐、中尺度涡和地形影响下的南海底部环流诊断模型。在该模型中,潮汐混合和涡致混合引起的垂直速率用一个类似的改进参数化方案来表示。该模型结果显示在南海深层吕宋海峡"深水瀑布"和斜压影响最大,潮汐作用和中尺度涡影响次之,风场的影响最小。斜压影响的整体效应与其他因素相反。潮汐混合与涡致混合具有明显的地形依赖性。潮汐混合主要集中在南海北部海盆地形较为陡峭的陆坡区和南海中部海山区,而涡致混合主要集中在海盆西边界区以及中部海山区。在不考虑吕宋海峡"深水瀑布"、潮汐和中尺度涡的情况下(对应吕宋海峡关闭),南海底部环流为反气旋式环流。考虑吕宋海峡"深水瀑布"后,南海底层环流为气旋式环流,而潮汐混合和涡致混合起到加强整个气旋式环流强度的作用。此外,该模型还给出了南海底部环流量级大小与地形坡度之间的密切关系,即地形坡度较大的地方,其流速也大。这对于现场观测有着一定的参考意义。最后,本文用尺度分析的方法从理论上分析了该模型的适用性,证实了该模型具有一定的可靠性。

关键词：地形潮汐混合涡致混合吕宋海峡“深水瀑布” 诊断模型南海底层环流

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胆道闭锁Nomogram诊断模型多中心验证及优化

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中华小儿外科杂志 2020年第7期41卷 628-632页

作者：姜璟㼆董瑞张志波詹江华吕志宝余家康董淳强王斌任红霞郑珊复旦大学附属儿科医院外科上海市出生缺陷防治重点实验室上海201102 中国医科大学附属盛京医院小儿外科沈阳110004 天津市儿童医院外科 300074 上海市儿童医院外科 200040 广州市妇女儿童医疗中心外科 510000 广西医科大学附属第一医院小儿外科南宁530021 深圳市儿童医院外科 518038 山西省儿童医院外科太原030013

目的:利用多中心数据对本课题组前期单中心大样本的回顾性研究建立的基于多因素逻辑回归的Nomogram模型进行验证及优化。方法:回顾性分析国内7家儿童医学中心接受诊治的1314例新生儿梗阻性黄疸患儿的临床资料。收集患儿的一般资料及术... 详细信息

目的:利用多中心数据对本课题组前期单中心大样本的回顾性研究建立的基于多因素逻辑回归的Nomogram模型进行验证及优化。方法:回顾性分析国内7家儿童医学中心接受诊治的1314例新生儿梗阻性黄疸患儿的临床资料。收集患儿的一般资料及术前临床指标,包括性别、体重、直接胆红素(direct bilirubin,DB)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)、γ-谷氨酰转肽酶(gamma-glutamyl transferase,GGT)。根据患儿术中胆道造影结果及术后病理学检查结果,将其分为胆道闭锁(biliary atresia,BA)组(BA组)和非BA组,其中BA组1131例,非BA组183例。另外,在1314例患儿资料中以其中500例患儿的资料作为模型组,建立优化的、基于多因素逻辑回归的Nomogram模型,余814例患儿资料作为验证组,同时在此次建模的基础上对前期模型及本次优化后的模型进行外部验证。结果:采用单因素逻辑回归分析发现,BA组和非BA组在性别、体重、DB和GGT等4个变量上存在显著差异,差异具有统计学意义(P<0.05),故以此作为预测因子,建立了优化的Nomogram诊断模型,其具有较好的鉴别效能,截断值为0.745,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area undercurve,AUC)值为0.8358,灵敏度为80.8%,特异度为71.72%,阳性预测值(positivepredictive value,PPV)为92.55%,优于GGT单项指标的诊断效能。外部验证的结果提示,与前期模型相比,其更稳定,诊断效能更高,灵敏度为81.51%,特异度为90.48%,PPV为98.67%。结论:基于多中心的优化Nomogram诊断模型在BA的术前诊断中有更稳定的预测效能,具有很好的临床应用前景,可基于此开发计算工具投入使用,为基层非专科医生提供早期鉴别诊断的新方法。

关键词：胆道闭锁诊断模型 γ-谷氨酰转肽酶直接胆红素碱性磷酸酶

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面向复杂舆论场景的信息内容风险诊断模型构建与仿真研究

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情报杂志 2024年第1期43卷 142-151,126页

作者：寇杰李明德乔亨西安交通大学马克思主义学院西安710049 西安交通大学新闻与新媒体学院西安710049 陕西延安干部学院延安716000

[研究目的]面向复杂舆论场景提取信息内容风险点,构建风险诊断概念模型,为现实工作提供方法参考和工具借鉴。[研究方法]综合SCL、JHA、SWOT及28位风险专家调查列举的统计数据,挖掘复杂舆论场景中的五大信息内容风险点。借助Delphi Metho... 详细信息

[研究目的]面向复杂舆论场景提取信息内容风险点,构建风险诊断概念模型,为现实工作提供方法参考和工具借鉴。[研究方法]综合SCL、JHA、SWOT及28位风险专家调查列举的统计数据,挖掘复杂舆论场景中的五大信息内容风险点。借助Delphi Method确定风险诊断指标框架后,运用AHP-DEMATEL加权中心度M_(i)和初始权重W^(1)_(i)并作归一化处理而形成诊断方程,结合风险分级标准构建风险诊断I-E-S模型,最后通过案例仿真检验模型性能。[研究结论]风险源和风险处置绩效对诊断指数的影响最大,受众情感反应与行为反应次之,传播力最小。错误内容占比、二次违法违规用户量、重大负面舆情量、线下失范行为量在20个末项操作化指标中的作用明显。多样本仿真检验发现,I-E-S模型诊断结果与用户风险感知契合度超过82.2%,模型实用性和精准性可初步满足风控工作需求。

关键词：舆论复杂舆论场景信息内容风险风险诊断诊断模型诊断指标

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层次分类诊断模型的面向对象实现

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华中理工大学学报 1994年第7期22卷 10-13页

作者：李军旗王雪史铁林杨叔子华中理工大学机械科学与工程学院

基于面向对象的思想，论述了诊断问题的分类层次和证据模式，提出用面向对象的框架结构表达诊断知识的模型，并给出其推理过程，以此为基础，用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋语言实现了层次分类诊断模型，并将其应用于汽轮发电机组的故障诊断系... 详细信息

基于面向对象的思想，论述了诊断问题的分类层次和证据模式，提出用面向对象的框架结构表达诊断知识的模型，并给出其推理过程，以此为基础，用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋语言实现了层次分类诊断模型，并将其应用于汽轮发电机组的故障诊断系统中．

关键词：面向对象层次分类诊断模型

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基于机器学习算法开发与验证类风湿关节炎患者发生间质性肺疾病的早期诊断模型

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中华风湿病学杂志 2024年第3期28卷 167-175,I0004页

作者：聂艳聪靳岩青尹梅林王晓霞仇丽霞山西医科大学公共卫生学院太原030001 山西医科大学第二临床医学院太原030001 山西医科大学第二医院风湿免疫科太原030001

目的筛选类风湿关节炎(RA)并发间质肺疾病(ILD)的影响因素,构建早期诊断模型并进行验证。方法于2019年12月至2022年10月选取山西医科大学第二医院风湿免疫科712例RA患者为研究对象,收集其一般资料、临床症状、实验室指标等52个变量,根... 详细信息

目的筛选类风湿关节炎(RA)并发间质肺疾病(ILD)的影响因素,构建早期诊断模型并进行验证。方法于2019年12月至2022年10月选取山西医科大学第二医院风湿免疫科712例RA患者为研究对象,收集其一般资料、临床症状、实验室指标等52个变量,根据患者是否发生ILD分为单纯RA组和RA-ILD组。数据预处理后按照7∶3随机分为建模组和验证组;单因素分析比较2组患者的基线特征;使用最小绝对收缩算子(LASSO)回归和支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)算法进行特征选择;将筛选指标进行Logistic回归分析,并利用其分析结果构建RA并发ILD的早期诊断列线图(Nomograms)模型,同时利用建模组数据进行模型内部评价及验证组数据进行内部验证。结果共纳入712例研究对象,其中建模组498例,验证组214例;单因素分析显示,2组在男性、年龄、吸烟史、饮酒史、肿胀关节数、疼痛关节数、醋酸泼尼松、白细胞计数(WBC)、ESR、CRP、IL-2、IL-10、IL-17、TNF-α、INF-γ、AFA家族、抗核周因子抗体(APF)、血清白蛋白等18个特征指标差异有统计学意义(P<0.05);LASSO算法识别出13个RA-ILD的风险变量、SVM-RFE算法识别出12个风险变量,交集风险变量为男性、年龄、饮酒史、疼痛关节数、醋酸泼尼松、IL-2、AFA家族、TNF-α、血清白蛋白、IL-10;Logistic回归分析结果证实:男性OR值(95%CI)=3.61(2.11,6.18)、年龄OR值(95%CI)=1.05(1.03,1.08)、疼痛关节数OR值(95%CI)=1.03(1.01,1.06)、IL-2OR值(95%CI)=0.91(0.84,0.99)、TNF-αOR值(95%CI)=1.06(1.02,1.10),是RA并发ILD的独立影响因素(P<0.05);利用其构建早期诊断列线图模型的建模组和验证组的校准曲线准确度较高;受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)及临床决策曲线分析(DCA)证实该模型具有较高诊断能力,模型建模组AUC(95%CI)=0.76(0.71,0.81),净获益率为3%~82%及93%~99%;而模型验证组的AUC(95%CI)=0.71(0.64,0.79),净获益率为5%~11%、14%~60%及85%~89%。结论男性、年龄、疼痛关节数、IL-2、TNF-α是RA并发ILD的独立影响因素,通过其构建的Nomogram模型在疾病早期诊断方面具有良好的性能。

关键词：关节炎类风湿肺疾病间质性机器学习诊断模型

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基于随机森林算法的糖尿病舌象特征分析和诊断模型研究

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中华中医药杂志 2022年第3期37卷 1639-1643页

作者：李军胡晓娟周昌乐许家佗上海中医药大学基础医学院上海201203 上海中医药大学上海中医健康服务协同创新中心上海201203 厦门大学智能科学与技术系厦门361005

目的:基于随机森林算法联合舌象特征建立一个糖尿病诊断模型并对舌象特征重要性进行进一步分析。方法:使用TFDA-1型舌诊仪采集舌象,使用舌诊分析系统处理舌象图像获得舌象特征,结合基本信息和实验室检查等信息,使用随机森林算法对特征... 详细信息

目的:基于随机森林算法联合舌象特征建立一个糖尿病诊断模型并对舌象特征重要性进行进一步分析。方法:使用TFDA-1型舌诊仪采集舌象,使用舌诊分析系统处理舌象图像获得舌象特征,结合基本信息和实验室检查等信息,使用随机森林算法对特征重要性进行分析并建立糖尿病诊断模型。结果:糖尿病组与健康组比较,舌象纹理特征中,Per-all、Per-part、TB-CON、TB-ASM、TB-MEAN、TC-CON、TC-ENT、TC-ASM、TC-MEAN差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01);舌象颜色特征中,TB-Cr、TC-Cr、TC-a差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。根据随机森林特征基尼系数,模型2与模型3前15位共有的舌象特征为TC-CON、TC-ASM、Per-part。模型1、模型2、模型3的准确率分别为0.70、0.68、0.74;灵敏度分别为0.70、0.69、0.78;特异度分别为0.71、0.68、0.71。结论:舌象的颜色和纹理特征在建立糖尿病诊断模型中具有一定作用,加入舌象特征可以提升糖尿病诊断模型的性能。

关键词：舌诊舌象 2型糖尿病诊断模型机器学习随机森林

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面部损容性色素性疾病人工智能诊断模型的建立与评价

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临床皮肤科杂志 2021年第9期50卷 536-539页

作者：郭丽芳丁徽杨寅葛一平林彤中国医学科学院、北京协和医学院皮肤病研究所激光科江苏省皮肤病与性病分子生物学重点实验室江苏南京210042

目的:构建面部损容性色素性疾病的人工智能诊断模型,实现面部损容性色素性疾病的人工智能辅助诊断。方法:利用雀斑、黄褐斑、颧部褐青色痣、日光性黑子、太田痣、咖啡斑、白癜风的单反相机图像和YOLO(You Only Look Once)v5算法建立诊... 详细信息

目的:构建面部损容性色素性疾病的人工智能诊断模型,实现面部损容性色素性疾病的人工智能辅助诊断。方法:利用雀斑、黄褐斑、颧部褐青色痣、日光性黑子、太田痣、咖啡斑、白癜风的单反相机图像和YOLO(You Only Look Once)v5算法建立诊断模型,比较模型与我院以及基层医院皮肤科医生的诊断结果,评价模型的性能。结果:对于350张单反相机图像的诊断结果显示,模型对七种面部损容性色素性疾病的平均诊断准确率为94.29%,高于基层医院皮肤科医生(81.43%),与我院皮肤科医生(97.48%)相当。结论:面部损容性色素性疾病人工智能诊断模型显示出较好的性能,提供了一种较为客观、便捷的面部损容性色素性疾病的辅助诊断方法。

关键词：色素性疾病损容性人工智能诊断模型

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燃气轮机多元模糊神经网络诊断模型的研究

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动力工程 2002年第4期22卷 1863-1867页

作者：杨斌王永泓上海交通大学动力与能源工程学院上海市200030

对基于热力参数的燃气轮机 8种典型常用故障 ,提出了一种新的适用于燃气轮机故障诊断的多元模糊神经网络模型。用具有代表性的故障样本训练该网络 ,就可以对不同大气温度 ,不同负荷下的常见故障进行诊断。图 2表 5参

关键词：燃气轮机多元模糊神经网络诊断模型

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基于人工神经网络骨关节炎诊断模型的建立与分析

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中国组织工程研究 2024年第16期28卷 2550-2554页

作者：范以东秦刚苏国威肖世富刘俊良李威材吴广涛广西中医药大学广西壮族自治区南宁市530000 广西中医药大学第一附属医院骨病创伤骨科广西壮族自治区南宁市530022

背景:生物信息学领域的快速发展为骨关节炎的诊断提供了新的方法。人工神经网络具有强大的数据计算能力和分类能力,研究表明其在诊断疾病方面表现出了较好的性能。目的:旨在使用人工神经网络建立一种新的骨关节炎诊断预测模型,并通过外... 详细信息

背景:生物信息学领域的快速发展为骨关节炎的诊断提供了新的方法。人工神经网络具有强大的数据计算能力和分类能力,研究表明其在诊断疾病方面表现出了较好的性能。目的:旨在使用人工神经网络建立一种新的骨关节炎诊断预测模型,并通过外部数据集验证其在骨关节炎中的诊断价值。方法:通过GEO数据库搜索下载符合要求的骨关节炎相关数据集,将其分为Train组与Test组。对Train组的基因表达矩阵进行差异分析,筛选差异表达基因。对差异基因进行GO、KEGG富集分析;通过Lasso回归模型、支持向量机模型、随机森林树模型从差异基因中进一步鉴定骨关节炎关键基因。随后使用R软件“neuralnet”包构建基于人工神经网络的骨关节炎诊断模型,5折交叉验证评估模型表现;使用Test组中2个独立的数据集来验证其诊断效果。结果与结论:通过差异分析共得到90个与骨关节炎相关的差异基因,其中33个下调,57个上调。GO富集分析显示其生物过程主要参与白细胞介导的免疫、骨髓白细胞迁移、趋化因子产生等过程;KEGG富集显示差异基因主要富集在类风湿关节炎、白细胞介素17信号通路、破骨细胞分化等通路。通过3种机器学习方法筛选并取交集后共得到5个诊断骨关节炎的关键基因,分别为HMGB2、GADD45A、SLC19A2、TPPP3、FOLR2。Train组中5个关键基因建立的人工神经网络模型显示其准确率为96.36%,曲线下面积(AUC)为0.997,对神经网络模型的5折交叉验证表明其平均AUC>0.9,具有一定的稳健性;Test组中2个独立的数据集结果显示其AUC分别为0.814和0.788。提示:建立的人工神经网络骨关节炎诊断模型具有一定的诊断价值。

关键词：骨关节炎诊断模型人工神经网络机器学习

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