多粒度区间语言信息的C-OWH算子及其应用

研究了多粒度区间语言信息的集成问题,把连续的有序加权调和(C-OWH)平均算子拓展到多粒度区间语言环境中,提出了连续区间二元语义OWH(ITC-OWH)算子,并在此基础上提出了加权调和的ITC-OWH(WHITC-OWH)算子,有序加权调和的ITC-OWH(OWHITC-OWH)算子以及组合的ITC-OWH(CITC-OWH)算子,探讨了它们的一些性质。最后给出了基于这些算子的多粒度区间语言多属性群决策方法,实例分析结果表明该方法是可行的。

基于T-GOWA和T-IGOWA算子的二元语义多属性决策方法

文章针对具有语言评价信息的多属性决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的决策方法。首先提出了二元语义广义有序加权平均(T-GOWA)算子和二元语义诱导广义有序加权平均(T-IGOWA)算子,并对这些算子的性质进行了分析,然后给出了基于T-GOWA算子和T-IGOWA算子的二元语义多属性决策方法。最后给出一个实例分析,说明该方法的有效性和可行性。

一种多粒度区间语言信息的多属性群决策方法

文章针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于区间二元语义信息处理和TOPSIS的群决策方法;该方法首先给出了将多粒度区间语言评价信息一致化为二元语义信息的方法,其中二元语义信息由基本语言评价集表示,然后计算各方案与正理想方案及负理想方案间的距离,并结合不完全确定的属性权重信息建立非线性规划模型,从而获得相应的属性权重,进而通过比较各方案与正理想方案间的相对贴近度,得到所有方案的排序结果;最后给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。

阿基米德copula概率对偶犹豫模糊信息集成算子及其在多属性群决策中的应用

本文基于阿基米德copula和相应的协copula定义了概率对偶犹豫模糊信息的一些运算法则,为概率对偶犹豫模糊信息的融合提供了一种新思路。这些运算法则不仅可以保持运算的封闭性,而且可以反映出概率对偶犹豫模糊信息之间的关系。在进一步研究运算法则性质的基础上,提出了阿基米德copula加权概率对偶犹豫模糊算术平均算子和几何平均算子,并讨论了其性质。针对概率对偶犹豫模糊信息环境下属性权重信息未知的多属性群决策问题,给出了求解属性权重的公式,并利用上述算子进行信息集结,获得了群决策方法。最后,通过公众生态环境满意度评价的实例说明所提方法的有效性,利用参数对评价结果的影响说明决策方法的灵活性。此外,还将本文方法与现有方法进行了对比分析。

基于投影的多粒度语言信息多属性群决策方法

针对具有多粒度语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理与投影的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型,以获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后通过实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。

基于IOWA算子的区间组合预测方法

针对预测值与实际值都以区间数形式给出的组合预测问题,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子,提出了以区间中心位置误差平方和与区间长度误差平方和的凸组合为准则的区间组合预测模型,给出了确定I-OWA算子区间组合预测模型权系数的数学规划方法,实例分析表明,该模型能有效提高区间组合预测精度。

IL-23A和IL-17A在CIN及子宫颈癌中的表达及意义

目的探讨白细胞介素23A（interleukin-23A,IL-23A）和IL-17A在不同等级子宫颈上皮内瘤变（cervical intraepithelial neoplasia,CIN）及子宫颈鳞状细胞癌中的表达水平及相关性。方法收集临床标本89例,其中20例健康对照（无感染或病变）,11例低级别CIN,36例高级别CIN（CINⅡ-Ⅲ）;22例子宫颈鳞状细胞癌。ELISA检测血清及子宫颈分泌物中IL-23A和IL-17A的表达及其相关性。第二代杂交捕获试验检测子宫颈分泌物中人乳头状瘤病毒（human papillomavirus,HPV）DNA的表达情况,分析IL-23A和IL-17A的表达与临床预后及HPV感染的关系。结果与对照组比较,IL-23A和IL-17A在CIN和子宫颈癌分泌物及血清中呈高表达,差异有统计学意义（均P〈0.05）。子宫颈癌患者血清IL-23A与IL-17A的表达呈正相关（r=0.865,P〈0.01）,子宫颈癌患者血清IL-23A、IL-17A高表达患者的生存时间明显缩短（均P〈0.01）。IL-23A和IL-17A的表达与HPV的感染有关（P〈0.01）。结论 IL-23A和IL-17A在子宫颈上皮内瘤变和子宫颈癌中高表达,有望作为早期预测子宫颈病变的生物标志物。

基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。

医学统计学成绩影响因素的有序Logistic回归分析

目的分析某高校医学类研究生医学统计学考试成绩的影响因素,为改进教学方法和提高教学质量提供理论依据。方法采用有序Logistic回归方法综合分析医学统计学成绩的影响因素。结果预防医学专业的学生成绩较高;没有分析过科研数据的学生成绩较差;对课堂气氛评价为优的学生成绩最好;学生自我评价统计学思维能力的优劣与成绩高低一致。结论医学统计学成绩的影响因素主要有就读专业、入校前科研数据分析经历、课堂教学气氛等。建议根据学生专业情况安排教学;教师注意活跃课堂教学气氛;布置实际科研数据分析作为学生的课后练习,注重学生实际能力的培养。

正畸治疗对青少年口腔卫生习惯的影响

目的了解正畸治疗对青少年口腔卫生习惯的影响。方法对在本医院接受固定治疗的231位青少年患者发放调查表。结果与治疗前相比,65.5%的患者刷牙次数增加(P<0.001),32.3%的患者刷牙时间延长(P<0.001),65.5%的患者咀嚼硬物频率降低(P<0.001)。结论正畸治疗有利于改善青少年口腔卫生习惯的和纠正咀嚼硬物的不良习惯。

一种基于投影的区间直觉模糊信息多属性决策方法

文章针对区间直觉模糊信息的多属性决策问题,提出了一种新的基于投影思想的决策方法。该方法首先定义了区间直觉模糊正、负理想方案以及决策方案在区间直觉模糊正、负理想方案上的投影等概念;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型以获得相应的权重,并利用区间直觉模糊数的加权算术平均(IIFWA)算子对评价信息进行集结,从而获得各个决策方案的排序和择优结果。文中给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。

基于师范专业认证的毕业要求达成度综合评价的认识与实践——以数学与应用数学专业为例

毕业要求达成度评价是师范专业认证的重要环节,也是开展师范专业人才培养质量评价和进一步改进培养目标的保证。针对师范专业本科生毕业的八项要求,简述毕业要求达成度评价实施办法的制订流程。通过细化二级指标点,采用直接评价与间接评价相融合的综合评价方法,获得较为合理的毕业要求达成度计算方法。该方法根据课程考核环节对课程目标的支撑、课程目标对毕业要求指标点的支撑、课程对毕业要求二级指标点的支撑层层递进,形成对毕业要求达成计算的支撑架构,结合培养方案中课程体系、课程学分设置与分解等,采用双重加权的方式实施毕业达成度直接评价;再结合问卷调查的结果,构建完整的毕业要求达成举证体系。

安氏Ⅱ类2分类错颅颌面形态及牙弓宽度的特征分析

目的:通过对颅颌面形态和牙弓宽度的联合研究,探讨安氏Ⅱ类2分类错患者的特征及发病机制。方法:选取50例13～18岁(安氏Ⅱ类2分类错患者26例和个别正常者24例)未正畸治疗患者取记录模型和拍摄头颅侧位片。在记录模型上用电子游标卡尺测量牙弓宽度和牙冠宽度,计算Pont指数;头颅侧位片采用WinCeph 8.0软件系统测量相关的15项骨性指标,对测量结果采用SPSS.13.0 for Windows统计软件进行两个独立样本的t检验。结果:模型测量显示安氏Ⅱ类2分类错组患者的上下颌尖牙段和前磨牙段的宽度均明显小于个别正常组(P<0.05),同时安氏Ⅱ类2分类错组的前磨牙Pont指数明显大于个别正常组(P<0.05)。头颅侧位片分析显示∠SNB,A.P.D.I.ANS-Me,ANS-Me/N-Me(%)小于个别正常组,O.D.I.和Pog-NB大于个别正常组(P<0.05)。结论:安氏Ⅱ类2分类错患者上下颌尖牙及前磨牙段牙弓宽度发育不足,下颌牙槽骨及面下1/3发育不足而颏部发育正常。

仁是大大的爱

前几天，我跟妈妈去面包房买面包，回来时，看到一位衣服破旧的老人坐在地上乞讨。我把自己吃的面包给了他，他跟我说谢谢，我说不用，好的东西就应该大家分享。这是仁。我们应该更多地关心帮助身边有残疾的人或是身体有病的人，还要尊重他们，学习他们乐观面对残疾或疾病的态度。这是仁。

孤立子与可积系统辅助求解高阶非线性薛定谔方程的可行性分析

文章选择变系数非线性耦合薛定谔方程作为高阶非线性薛定谔方程样例,通过达布变换求解常数系非线性耦合薛定谔方程.最后比较光超格子势阱等势阱作用下,VCNLS方程组解的动力学行为.研究表明,参数d值、h值的变化,将会引起VCNLS方程组中的亮亮孤立子解、亮暗孤立子解、怪波解的变化;势阱作用下,同一个解出现周期性变化,且形状与运动轨迹均出现变化,表明孤立子与可积系统辅助求解高阶非线性薛定谔方程具备可行性.

基于聚类算法的有限制单纯形均匀随机抽样研究

针对单纯形在抽样算法设计方案中无法适用复杂限制情况下的条件分布以及满足高维情形要求,需要提出一种行之有效的抽样算法,即Gibbs抽样算法,来为有限制单纯形均匀随机抽样提供一个可靠算法框架,同时为了获得有限制单纯形上均匀分布的代表点,此研究引入了3种聚类算法。从数值模拟结果可以看出,提出的抽样方法能够获取到较为均匀的样本,能够广泛应用至各种有限制或高维等复杂条件中,且对聚类算法的抽样算法框架有显著提升试验点的价值属性。

重型新型冠状病毒肺炎患者病毒核酸阳性持续时间的影响因素分析

目的分析重型新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者病毒核酸阳性持续时间及其影响因素,为了解重型COVID-19患者的病毒清除状态及临床治疗和管理提供依据。方法回顾性收集2020年2月10日至3月28日在湖北武汉同济医院中法院区住院治疗的41例重型COVID-19患者的临床资料,采集患者口咽部分泌物的病毒核酸检测结果及其临床信息和实验室检查结果。患者从发病到病毒核酸转阴时间定义为病毒核酸阳性持续时间。使用多因素Cox回归分析探讨影响重型COVID-19患者病毒核酸阳性持续时间的因素。结果41例重型COVID-19患者中男20例(48.8%)、女21例(51.2%),中位年龄为68.0(58.5,74.0)岁,平均病毒核酸阳性持续时间为(28.98±11.71)d。多因素Cox回归分析提示糖尿病、淋巴细胞绝对值及较大剂量糖皮质激素(激素总量≥300 mg)的使用与病毒核酸阳性持续时间有关(P均<0.05),而较小剂量糖皮质激素(激素总量<300 mg)的使用与病毒核酸阳性持续时间无关(P>0.05)。结论重型COVID-19患者病毒核酸持续时间较长;糖尿病、淋巴细胞绝对值降低及较大剂量糖皮质激素(激素总量≥300 mg)的使用是病毒核酸阳性持续时间的独立危险因素。

基于概率不平衡语言灰关联投影的动态多属性决策方法

现有的语言术语集在刻画决策信息时可能会导致信息的损失,文章针对属性值是概率不平衡语言且属性权重和时序权重未知的决策问题,构建了动态多属性决策模型。首先定义概率不平衡语言术语集,构建基于灰关联偏离度最小的线性规划模型,确定最优属性权重,得到单个时段的灰关联投影值;其次,考虑不同时段评价信息对最终决策的不同影响,建立指数衰减模型确定时序权重,获得综合投影值,并以此选出最佳方案。最后通过实例说明了该模型的实用性和有效性。

安徽省近五年中考数学函数试题分析

本文以2018-2022年安徽省中考数学函数试题为研究对象,研究近五年函数考情,分析近五年函数命题思路,赏析不同类型函数中考真题.从而针对安徽省中考函数给出复习建议,以增强教师函数课堂教学的针对性和提高考生中考复习备考的有效性.

安徽省产业结构和就业结构演进趋势及预测研究

随着安徽省产业结构的不断优化,就业结构也在发生同步调整,不仅为安徽经济持续快速增长奠定了坚实基础,也为充分发挥人力资源大省优势和解决就业民生问题带来积极作用。通过系统梳理2009—2018年安徽省产业结构和就业结构的发展情况、演变趋势和变化特征,进一步基于关联性和协调性两个视角,运用就业弹性、相关系数、结构偏离度和协调系数等分析工具,对产业结构和就业结构相互关系进行深入剖析,并利用灰色系统模型对未来三年第三产业结构和就业结构发展状况进行了预测,最后针对安徽经济结构中存在的问题提出若干建议,以期为促进产业结构优化和劳动力充分就业提供有益参考。