精细化护理在糖尿病性视网膜病变患者玻璃体切割术后恢复中的应用效果分析

评估精细化护理运用于糖尿病性视网膜病变患者实施玻璃体切割术后的效果,分析其对机体健康积极恢复的影响。方法 研究纳入时间段即:2022.10-2023.10,样本构成为入院实施糖尿病性视网膜病变治疗的患者,均接受玻璃体切割术,数量统计为76例,样本基于数字表拟定2组,即参照组(38例,施常规护理)、研究组(38例,施精细化护理),分析临床指标,包括:视力、血糖水平、心理状态、遵医行为、舒适度、满意度。结果 护理前分析视力、血糖水平2组无差异(P>0.05),护理后研究组视力(1.17±0.19)、空腹血糖(6.12±1.34)mmol/L、餐后2h血糖(10.02±2.03)mmol/L较参照组有更佳水平(P<0.05)。护理前分析心理状态2组无差异(P>0.05),护理后研究组SAS(30.23±3.29)分、SDS(30.07±3.25)分较参照组有更低表现(P<0.05)。遵医行为分析2组有差异,研究组按时用药(88.49±3.23)分、自我监测按时用药(88.69±3.34)分、糖尿病饮食按时用药(88.46±3.28)分、定期复查按时用药(88.95±3.36)分较参照组有更高水平(P<0.05)。舒适度、满意度分析2组有差异,且研究组计算值较参照组显示更高水平(P<0.05)。结论 精细化护理辅助糖尿病性视网膜病变实施玻璃体切割术后患者中效果明显,可促进其机体健康恢复,值得推广。

基于智能算法优化支持向量机模型的滑坡稳定性预测

影响滑坡稳定性的因素较多,利用滑坡稳定性影响因素快速预测滑坡稳定状态是当前滑坡研究的重要内容。利用相关系数、支持向量机、交叉验证法、遗传算法、粒子群优化算法等理论建立支持向量机模型对滑坡稳定性进行了研究。以湖北竹溪县197个滑坡为例,研究结果表明:遗传算法优化的支持向量机滑坡稳定性预测模型预测效果最好,与实际情况吻合得最好。最佳参数c为3.001 6、g为0.041 008,训练集滑坡稳定性预测的正确率为84%,测试集滑坡稳定性预测的正确率为79.32%。因此所提遗传算法优化的支持向量机滑坡稳定性预测模型对于滑坡稳定性分析具有一定参考价值。

基于FAHP的顾客网上购买意愿影响因素比较研究

文章通过构建顾客网上购买意愿评价指标体系,设计问卷统计相关数据,采用模糊层次分析法计算各项指标的权重并排序,得到顾客网上购买意愿影响因素的重要性排序为:在线评论的内容价值(12.96%)、在线评论的感知接受性(11.11%)、质量风险(9.72%)、在线评论的可信性(9.26%)、感知有用性(9.09%)、隐私风险(8.33%)、感知易用性(7.58%)、主观规范(7.29%)、信誉风险(6.95%)、顾客创新性(5.21%)、灵活性(5.00%)、相容性(4.17%)、低约束性(3.33%),并依据实证结论对提高电商销售量提出了相应的对策建议。

基于极差分析法与GA-ELM的电器连接器壳体注射成型工艺优化

以某电器连接壳体为例,借助Moldflow软件对正交试验方案组合进行模拟,对正交试验模拟结果进行极差分析,得到各工艺参数对塑件翘曲变形量的影响程度为:保压时间>模具温度>注射时间>熔体温度>保压压力。极差分析得到的最优工艺参数组合对应的翘曲变形量与正交试验方案中最小翘曲变形量相比降低了6.7%。关键点采用遗传算法优化后的预测模型(GA-ELM)对塑件翘曲变形量进行预测。由于传统极限学习算法(ELM)的权值和阈值随机产生,网络系统预测稳定性及精度较差,故通过GA全局寻优能力寻找最佳的权值和阈值,得到GA-ELM。选择正交试验前80%样本作为训练集训练ELM与GA-ELM模型,通过样本后20%作为测试集验证ELM与GA-ELM模型预测精度。对比分析可看到:使用GA-ELM预测模型比直接使用ELM预测模型预测结果有更高预测精度及稳定性。此GA-ELM模型可用来预测该塑件翘曲变形量。对同类模具设计优化提供一定的思路及理论参考。

基于灰色关联分析的注塑工艺多目标优化及PSO–SVM预测模型的建立

针对某电器活动上盖翘曲变形及体积收缩问题,对相关注塑工艺参数进行正交实验设计,在Moldflow中模拟分析,并对翘曲变形量及体积收缩率进行信噪比优化处理。利用灰色关联分析法得到翘曲变形量和体积收缩率的灰色关联度,通过对灰色关联度进行极差分析得到各注塑工艺参数对塑件综合目标(翘曲变形量及体积收缩率同时较小)的影响程度为:保压时间>注塑时间>模具温度>熔体温度>保压压力>冷却时间,同时由灰色关联度极差分析结果得出最优工艺参数组合,在最优工艺参数组合下的翘曲变形量相对于正交实验水平下最小翘曲变形量降低了11.8%,体积收缩率相对于正交实验水平下最小体积收缩率降低了5.9%。最后采用粒子群优化算法(PSO)优化后的支持向量机(SVM)神经网络模型对该塑件翘曲变形量及体积收缩率进行预测,通过与不优化的SVM神经网络及BP神经网络预测模型相比发现,PSO–SVM神经网络模型预测精度及稳定性都优于SVM及BP神经网络,可以用于塑件翘曲变形量和体积收缩率的协同优化,解决塑件实际翘曲变形及体积收缩问题。

基于模糊集的车用升降器开关面板注射成型保压曲线优化研究

研究了车用升降器开关面板制件产生翘曲变形的原因;通过选择保压曲线模型及参数进行正交实验设计并在Moldflow软件中进行模拟分析,得到了制件的翘曲变形量;通过对翘曲变形量进行极差分析,得到了极差分析优化法的最优工艺参数组合;利用模糊集(Vague集)对体积收缩率标准差(δ)和最大体积收缩率(Vmax)进行多目标优化,求取了Vague集优化法的最优工艺参数组合;并将不同优化方法得到的翘曲变形量进行了对比。结果发现,收缩不均是引起该制件翘曲变形的主要因素;极差分析优化法对应的翘曲变形量较正交实验中最小翘曲变形量降低了1.5%,优化效果不明显;Vague集优化法对应的翘曲变形量较正交实验方案中最小翘曲变形量降低了26.5%,制件内部压力分布无较大差异,优化效果优于极差分析法,很大程度上降低了该制件的翘曲变形程度。

基于SVM分类模型的垃圾文本识别研究

主要研究垃圾文本识别问题,利用苹果手机评论文本特征向量建立了SVM分类模型对垃圾文本进行识别,并与BP神经网络判别模型结果进行对比,得出苹果手机前400组训练样本的判别正确率为71%,后196组测试样本的判别正确率为70.12%.故得到,影响垃圾观点文本识别效果的主要原因为:1)评论文本的特征项的提取和文本特征空间向量求解.2)判别分类方法的选择,其中SVM文本识别效果最优.

基于模糊综合评价中国果蔬发展战略研究

以中国的果蔬消费量、生产量、种植面积和价格等数据为基础,首先建立了ward系统聚类分析模型,并引入0-1规划模型筛选出人们日常食用的主要果蔬.然后建立灰色预测模型对果蔬消费量进行估计和预测并分析其趋势.建立模糊综合评价模型计算出近20年来中国居民摄入营养素的综合均衡系数,并对近20年中国居民摄入营养素进行定量和定性分析对比.以中国七大区居民各种营养成份人均日摄入量达到标准范围和人均果蔬消费量小于供应量为约束条件,各地区各季度果蔬人均日花费最少为目标建立单目标规划模型,计算出七大地区每季度达到营养均衡各种果蔬年度人均果蔬消耗量.以人均购买水果每年人均消费最少、种植者收益最大、果蔬种植面积最小为目标,建立多目标线性规划模型,利用遗传算法对多目标规划模型进行优化,最后寻找出Pereto最优解.最后将多目标规划模型求解的人均果蔬总花费与单目标规划模型的人均果蔬总花费、人均果蔬实际总花费进行对比分析.

手持技术在“影响化学反应速率因素”实验中的应用

手持技术是指在掌上就可以操作的技术,它是由数据采集器、传感器和配套的软件组成的定量采集和处理数据系统并能与计算机连接完成各种后期处理的实验技术系统。手持技术广泛应用于理科实验中,可以方便而迅速地收集各类化学数据,例如压强、pH、SO2含量、CO2含量等。笔者以人教版必修2'影响化学反应速率因素'实验教学为例。

IT租赁平台企业运营问题探讨

随着企业用户对IT信息化建设轻资产、高效率的需求日益增长,越来越多的IT租赁平台正在爆发式地涌入市场.但IT租赁平台在运营过程中问题层出不穷,主要表现为企业品牌宣传、市场拓展、未来方向把控、产品布局等方面.因此,需采取建立独特品牌标签、完善平台服务、增加可持续发展源动力、交错有序的多产品布局战术等针对性的措施,以解决IT租赁平台企业运营过程中的问题.