基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测

多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。

精氨酸谷氨酸盐注射液对慢性肝病伴高血氨患者的临床安全性与有效性研究

目的:探讨精氨酸谷氨酸盐注射液治疗慢性肝病伴高血氨患者的有效性和安全性。方法:选取2020年6月-2021年4月广汉市人民医院收治的慢性肝病伴高血氨患者100例,采用随机数字表法分为两组,各50例。对照组给予盐酸精氨酸注射液治疗,研究组给予精氨酸谷氨酸盐注射液治疗,比较两组治疗效果。结果:两组血氨下降的百分率及治疗总效率比较,差异均无统计学意义(P>0.05);研究组治疗1周后临床症状及体征积分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组临床症状及体征积分改善总有效率明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组均未见药物相关不良反应。结论:精氨酸谷氨酸盐注射液治疗慢性肝病伴血氨升高,可显著降低血氨水平,改善患者临床症状和体征,且具有较高的安全性。