胸痛中心优化护理流程对急性ST段抬高型心肌梗死患者救治效果的影响

目的:探讨胸痛中心优化护理流程对急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者救治效果的影响。方法:选取2022年1月—2024年1月成都市第三人民医院收治的STEMI患者90例作为研究对象,根据随机数字表法分为对照组(常规护理)和观察组(胸痛中心优化护理流程),各45例。比较两组护理效果。结果:观察组分诊评估时间、静脉通道建立时间、导管室激活时间、抢救时间、住院时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.001);观察组抢救成功率高于对照组,差异有统计学意义(P=0.026);护理后,两组纽约心脏病学会分级低于护理前,观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);护理后,两组各项生活质量评分高于护理前,观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理有效性、护理即时性、工作态度、护理水平评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论:STEMI患者救治中开展胸痛中心优化护理流程干预,可缩短各类时间指标,提高抢救成功率,改善患者的心功能,提高生活质量,患者满意度较高。

胸痛中心优化院前急救护理措施在急性心肌梗死患者救治中的应用效果

探究胸痛中心优化院前急救护理措施在急性心肌梗死患者救治中的应用效果。方法 抽取本院2023年1月~2024年1月50例急性心肌梗死病例作为研究样本,依据患者的就诊时间进行分组,即对照组(2023年1月~2023年6月,n=25例)、观察组(2023年7月~2024年1月,n=25例)。对照组接受常规护理,观察组接受胸痛中心优化院前急救护理措施,对两组急性心肌梗死患者接诊后的救治时间、心功能指标、SAQ评分以及不良事件发生率进行分析。结果 观察组救治时间、心功能指标、SAQ评分均优于对照组,p<0.05差异有统计学意义。结论 胸痛中心优化院前急救护理措施可以有效提升对患者的护理效果,心功能指标和SAQ评分得到明显改善,同时缩短救助时间,减少死亡率。

基于云计算的数据中心能效优化方法研究

在数据中心运营中,服务器资源负载不均衡等问题,导致数据中心能耗较高,为此展开基于云计算的数据中心能效优化方法研究。首先,动态调整UPS的工作模式,确保在保障数据安全与稳定性的前提下,有效降低能源消耗。其次,利用云计算技术,优化虚拟机的部署策略,实现虚拟机的动态迁移。最后,提出增强负载控制以消除机房局部热点的方案,通过负载均衡策略,确保机房内温度分布均匀,减少因局部过热而导致的能耗增加和设备损坏。实验结果表明:在利用基于云计算的数据中心能效优化方法后,PUE值显著降低,并且波动范围也明显缩小,显示该方法在提升数据中心能效方面的显著效果。

胸痛中心标准化流程持续优化护理在急性ST段抬高型心肌梗死患者中的应用效果

目的:观察胸痛中心标准化流程持续优化护理在急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者中的应用效果。方法:选取2021年3月至2022年3月该院收治的39例采取常规胸痛中心救治流程护理的STEMI患者作为对照组,另选取2022年4月至2023年4月该院收治的39例采取胸痛中心标准化流程持续优化护理的STEMI患者作为观察组。比较两组救治效率指标(首次接触医疗至心电图完成时间、导管室激活时间、入门至球囊扩张时间、首次接触医疗至球囊扩张时间)水平,护理前后心功能指标[左心室短轴缩短率(FS)、左心室射血分数(LVEF)、左心室舒张末期内径(LVEDD)、左心室收缩末期内径(LVESD)]水平、生命质量[简明健康调查量表(SF-36)]评分,以及护理满意度。结果:观察组首次接触医疗至心电图完成时间、导管室激活时间、入门至球囊扩张时间、首次接触医疗至球囊扩张时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组LVEF、FS水平均高于护理前,且观察组高于对照组,两组LVEDD、LVESD水平均低于护理前,且观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);护理后,两组情感职能、躯体疼痛、生理职能、躯体功能、精神健康、精力、社会功能、一般健康状况等SF-36评分均高于护理前,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组健康指导、服务态度、安全管理、护理形式等护理满意度评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:胸痛中心标准化流程持续优化护理可提高急性STEMI患者生命质量和护理满意度评分,改善心功能指标、救治效率指标水平的效果优于常规胸痛中心救治流程护理。

基于Tukey规则与初始中心点优化的K⁃means聚类改进算法

针对K⁃means聚类算法存在的初始中心点选择及异常点、离群点极易影响聚类结果等待改进问题,提出了一个基于Tukey规则与优化初始中心点选择的K⁃means改进算法。该算法利用Tukey规则构造核心与非核心子集,将聚类过程划分成2个阶段。同时,在核心子集上执行中心点逐个递增优化选择策略,选出初始中心点。在来自UCI的20个数据集上聚类结果表明,本文提出的算法优于K⁃means++聚类算法,有效地提升了聚类性能。

采用中心平衡优化的表冷系统预测控制研究

根据室外温度和相对湿度环境变量,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)搭建空调表冷系统室内温湿度预测模型,解决了空调表冷阀门协调控制问题,采用斐波拉契(Fibonacci)搜索算法优化了极限学习机的隐含层节点数,提出了斐波拉契极限学习机(FELM),从而提高了预测模型的精度。传统的平衡优化算法(EO)收敛速度慢,且容易陷入局部极小,将K中心聚类算法(KMedoids)嵌入到平衡优化算法中,提高了优化算法的性能。利用中心平衡优化算法(KEO)滚动优化得到表冷系统3个阀门的控制量,即主表冷阀、副表冷阀和电动三通阀的开度。仿真实验表明:与传统的ELM预测控制算法相比,KEO-FELM预测控制具有更高的稳定性和跟踪性,以及更好的节能效果。

卒中中心绿色通道优化模式对急性脑梗死患者溶栓治疗的作用及对短期预后的影响

目的:探讨卒中中心绿色通道优化模式对急性脑梗死患者溶栓治疗的作用及对短期预后的影响。方法:选择2021年3—6月东莞市黄江医院急性脑梗死患者50例设为对照组,2021年7—12月急性脑梗死患者50例设为观察组。对照组采用卒中中心绿色通道急救流程,观察组采用卒中中心绿色通道优化模式。比较两组入院至溶栓注入时间、疗效、6个月内复发率和病死率。结果:观察组入院至溶栓药注入时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.001);观察组疗效总有效率高于对照组,差异有统计学意义(P=0.004);观察组6个月内复发率和病死率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:卒中中心绿色通道优化模式对急性脑梗死溶栓治疗患者的效果确切,可缩短急救时间,有效改善短期预后,降低复发率和死亡率。

大规模路网上空车调配的区段中心优化法

针对大规模铁路网上的空车调配问题 ,提出了一种网络变换方法。作为一般小规模的空车调配问题 ,其数学模型属于一类特殊的线性规划问题 ,即运输问题 ,表上作业法具有很好的求解效果。但由于该算法的计算量随着所需处理问题的规模的扩大呈几何速度增加 ,所以对于我国这样拥有数千个装卸站的路网来说 ,直接用计算机求解具有几千个节点的运输问题是相当困难的。文中提出了一种区段中心优化法 ,对于主要支点站周边的中间站进行车流归并 ,以压缩节点的数量 ,从算例上可以看出 ,区段中心优化法在解决大规模路网同构变换问题时具有比较明显的优点 ,节约了计算中所需的时间和空间 ,是解决大规模路网上空车调配问题的有效途径。

优化初始中心点的小麦品质区域聚类

为探寻区域性小麦品质聚类的适宜算法,针对经典K-Means(KM)算法对初始聚类中心的敏感问题,以我国主要冬麦区为研究实例,探讨了两种初始中心点改进算法对大规模小麦品质数据集的适应性,综合距离与密度两因素,提出了一种基于密度参数和邻域半径的优化初始中心点小麦品质聚类算法。相对KM算法及文献改进算法,所提算法可较为准确地提取数据集高密度区域的初始中心点,聚类过程及性能对静态簇与非静态簇两种不同迭代方案相对不敏感。实验结果验证了算法的有效性和可行性,在收敛性能及稳定性方面具有一定的优势。

一种优化初始聚类中心的K-means聚类算法

针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法选出初始聚类中心,并进行聚类。这种算法比随机选择初始聚类中心的算法性能有所提高,具有更高的准确性。

求解约束优化问题的中心引力优化算法及其工程应用

为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明,新算法能有效求解不同的约束优化问题。

自适应中心引力优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应中心引力算法,以平衡全局探测能力和局部搜索能力。首先定义粒子的适应值函数,然后根据与平均适应值的比较,更新粒子运动时间,并引进交叉操作更新当前粒子位置,从而提高算法的收敛速度。最后选择8个典型测试函数进行测试,并与中心引力优化算法和其他粒子群优化算法进行比较。结果表明,该算法得到的结果十分精确,鲁棒性强,优于其他算法。

中心引力优化CFO算法研究

中心引力优化算法(Central Force Optimization,CFO)是一种新型的基于天体动力学的多维搜索优化算法.该算法是一种确定性的优化算法,利用一组质子在万有引力作用下的运动,搜索决定空间的最优值,而这组质子按照两个来源于天体力学的迭代方程在空间移动.本文利用天体力学理论对该算法中质子运动方程做了深入的研究,并利用天体力学中万有引力定理对质子运动方程做了推导,建立起天体力学与CFO算法之间的联系,通过天体力学中数学分析的方法对该算法中质子收敛性能进行了分析,最后通过严格的数学推导证明出无论初始时质子是何种分布,CFO算法中所有的质子始终都会收敛于CFO空间的确定最优解.本文结论为了进一步深入研究该算法提供了理论基础.

结合初始中心优化和特征加权的K-Means聚类算法

为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。

二进制中心引力优化算法及其在非线性0-1规划中的应用

为求解非线性0-1规划问题,提出了一种二进制中心引力优化算法。根据引力计算加速度,利用加速度更新位置,采用转换函数实现连续的位置变量到离散的0-1变量的变换。采用典型的非线性0-1规划测试问题进行数值实验,并将算法与二进制粒子群优化算法和二进制引力搜索算法进行比较。实验结果表明,在解的稳定性和计算精度两个方面给出的算法具有显著优势,为非线性0-1规划问题的求解提供了新方法。

基于Flexsim的服装企业配送中心布局优化与仿真

以AT服装企业配送中心为例进行分析,找出原有配送中心出现的问题,并提出合理的布局优化方案。采用SLP法进行了优化布局,并应用Flexsim软件进行仿真以检验配送中心布局的可行性。

“互联网+”时代物流配送中心选址优化模型构建

"互联网+"环境下,只有选对配送中心地址,才能保证生鲜产品快捷、保质送达至消费领域。文章立足生鲜农产品特质,通过线性规划理论,对"互联网+"时代农产品物流配送中心进行优化选址模型构建,并应用启发式算法持续逼近得以生成最优解,在此基础上选择若干主要物流配送中心地址展开算例分析。研究结果显示,该模型能够实现对配送中心选址优化,提高生鲜农产品物流配送效率,有效满足消费者对生鲜农产品新鲜度、品质度及配送时间窗的需求,降低了物流企业的配送成本。

初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法

针对协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和扩展性差问题,提出了初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法.该算法首先采用SlopeOne方法对评分矩阵预测填充来缓解数据稀疏性,然后采用初始聚类中心优化的K-均值算法对项目进行聚类,将相似度高的项目聚到同一个类中,最后根据目标项目所在的聚类搜索其最近邻并产生推荐.实验结果表明,该算法有效改善了数据的稀疏性和扩展性,提高了推荐质量.

置换流水车间调度问题的中心引力优化算法求解

目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。

基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法分析

超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并与SLIC进行了分析,得到一种新的SLIC算法(WKK-SLIC算法)。该算法是基于优化加权K-means聚类初始中心点为基础,对彩色图像进行分割处理。在该算法中,通过运用密度敏感相似度对空间像素点密度生成聚类初始中心完成计量,所得聚类结构较稳定且经试验结果表明,在进行图像分割时该算法各方面的性能都要优于其他算法,具有更高的稳定性与准确性。