双能X线前臂骨密度测定对女性类风湿关节炎患者骨质疏松的诊断价值探讨

目的:探讨双能X线前臂骨密度测定对女性类风湿关节炎患者骨质疏松的诊断价值。方法:选取2014年1月至2017年12月收治的118例女性类风湿关节炎患者为研究对象,检测所纳入患者的非优势侧前臂远端、第2腰椎(L2)至第4腰椎(L4)和左侧髋骨的骨密度。比较中轴骨密度正常与异常患者、前臂骨密度正常与异常患者的各项相关资料;比较不同病程、不同抗体检测结果类风湿关节炎患者的骨密度检测结果;分析前臂骨密度检测结果和L2~L4以及左侧髋骨密度检测结果的相关性。结果:中轴、腰椎以及左髋部骨密度异常患者的年龄、前臂骨密度、T积分值与骨密度正常患者比较,差异有统计学意义(P<0.05);前臂骨密度异常患者的年龄、病程、腰椎骨密度和左髋骨密度与前臂骨密度正常患者比较,差异有统计学意义(P<0.05);病程≤12个月类风湿关节炎患者的前臂骨密度显著高于病程>12个月患者(P<0.05);抗CCP抗体阳性患者的前臂骨密度显著低于抗CCP抗体阴性患者(P<0.05);前臂骨密度测定结果与腰椎、左髋骨骨密度测定结果均呈正相关(r分别为0.531、0.599,P<0.05)。结论:前臂骨密度可作为女性类风湿关节炎患者骨质疏松的筛查指标。

基于改进LOF算法的窃电检测方法研究

异常值检测作为数据挖掘领域研究的热点问题之一,广泛应用于窃电识别、反信息欺诈等领域.而LOF算法作为一种依赖数据密度进行异常值识别的算法,因其具有检测精度高、应用场景多元等优势常被应用于窃电识别与检测过程中,但该算法往往存在较高的时间复杂度.针对该问题,提出了一种基于混合剪枝树模型改进的RBT-LOF算法,并在此基础上提出了相应的窃电用户识别模型.RBT-LOF算法首先对混合剪枝树的超平面划分方式进行调整,采用数据第一特征向量找出平衡分割位并重构数据对象;其次使用混合剪枝查询加速数据对象的搜索.实验结果表明:基于RBT-LOF的窃电识别模型较LOF算法、SVM、CNN和WDNet模型具有更高的执行效率和检测精确率.

基于聚类的推荐算法综述

推荐系统作为解决"信息过载"问题的有效解决手段,其发展已在多方面取得了长足进步,该系统也已经应用于软件开发的众多层面.研究首先针对目前在该领域所存在的主要研究方向、发展脉络、存在问题等进行梳理,给出了推荐系统的主要分支;然后对已经面世的研究文献进行分析归纳,给出推荐算法中目前最为活跃的研究方向为"聚类"算法;最后针对基于聚类的推荐算法进行讨论并描述其结构,并给出该领域未来的研究趋势.

基于Morlet小波的LFM雷达信号到达时间估计

研究了LFM雷达信号在频率、初始相位、包络幅度未知的条件下,接收端信号到达时间估计算法。算法先利用相关信号检测算法对来波信号进行起始时间粗估计,利用LFM在分数阶傅立叶变换域上形成的最佳能量聚集谱特性,估计出LFM信号的频率,构建参考信号,并恢复出相应的基带信号。在低信噪比下对基带信号进行Morlet小波变换,检测出基带信号的峰值所在位置作为信号的到达时间精确估计。给出了LFM信号频率估计算法,小波变换尺度选择原则,并同时推导出到达时间估计(TOA)的克拉美罗下限(CRLB)。计算机仿真实现LFM雷达信号到达时间估计,当信噪比到达8 d B,到达时间估计均方根误差小于1倍抽样间隔,提高了对LFM宽带雷达信号到达时间的估计精度。

电网设备状态检修发展形势及展望

文章在介绍状态检修发展历程的基础上,分析了目前状态检修实施工作中的状态监测技术、状态评估、状态监测数据分析等方面的现状以及存在的不足,提出了未来状态检修的发展方向。同时指出了先进的信息技术和大数据技术在发展不停电检测的状态检修方面的巨大作用。

融合属性熵权和拓扑的局部社区发现算法

针对局部社区发现中存在的种子依赖、准确率不高等问题,引入信息熵理论提出了社区属性熵,设计出一种综合考虑拓扑结构和属性的方法—融合属性熵权和结构的局部社区发现算法(Combining Weighted Attribute Entropy and Topology Algorithm, WAET).通过真实数据集所做大量实验结果表明,该方法相对于基线方法避免了种子依赖,可以更有效、精确地检测局部社区.

康复新液治疗风湿免疫疾病中口腔溃疡的效果观察

目的观察康复新液在治疗口腔溃疡中的应用价值。方法按照随机数字表法将该院2016—2017年收治的70例口腔溃疡患者随机分为观察组和对照组,各组35例。对照组采用常规治疗方法进行治疗,观察组在此基础上联合应用康复新液。比较两组患者康复时间、治疗效果。结果观察组显效10例,有效19例,无效6例;对照组显效7例,有效16例,无效12例,组间比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论在常规治疗基础上联合应用康复新液治疗口腔溃疡,可有效缩短治疗时间,提高治疗效率,值得临床研究推广。