不同疾病诊断相关分组权重下护理工作量的比较研究

目的:分析比较不同疾病诊断相关分组权重(Related Weight,RW)下的护理工作量差异,旨在帮助护士长积极应对患者快速周转并有效处理不同病区工作量,以便为护理管理者合理配置护理人力资源和科学考核护士绩效提供参考。方法:开展为期1周的代表性住院病区护理工作量的观察性研究。测算纳入研究的住院患者护理总时间,并采用秩和检验分析疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups,DRG)模式下不同RW分段(RW≤1、1<RW<2、RW≥2)护理工作量的差异。结果:观察期间224例住院患者护理总时间为6.80(3.82,18.05)h,随RW分段增高,住院患者护理总时间递增,不同RW分段间住院患者护理总时间差异有统计学意义(H=47.524,P<0.001)。结论:RW分段与护理工作量存在一定的关联性,护理管理者应综合考虑床护比配置要求和病区住院患者RW分段比例,配备适当数量的病区护士,以帮助护士长积极应对患者周转快、病种复杂、护理工作难度与任务机械化之间的不平衡等挑战。

识别剪切位点的分组权重矩阵方法

提出识别剪切位点的分组权重矩阵方法．分组权重矩阵是一个子总体数未知的混合权重矩阵模型．为得到未知参数的极大似然估计,采用了EM方法,而子总体数是利用隙统计量确定的．作者给出了该方法的具体计算步骤．将该方法应用于人类和水稻基因组的供子和受子识别,并与现行的主要方法作了比较．结果表明,分组权重矩阵法的识别效果更为精确．

一种提高双干涉仪公共测向区精度的算法

作战飞机通过配置两个干涉仪,对前向较宽区域进行精确测向。受飞机外形限制,干涉仪测向精度最高的方位并不配置在飞机正前方,但在飞机前向区域,其干涉仪覆盖区域有交叠。结合机载干涉仪典型配置,提出了一种提高机载双干涉仪公共测向区域测向精度的算法——"分组权重"的算法,利用两个干涉仪对公共测向区域的测量结果,分别配以不同的权重进行均衡,从而提高测向精度。仿真结果表明该方法可行,且在测向数据较少的情况下效果更好。

消除时空集聚性影响的社交关系推断方法研究

基于时空轨迹数据挖掘大学生社交关系是教育大数据研究的热点之一,也提出了一些挖掘方法。针对时空分布集聚性的影响,综合考虑时空因素对社交关系形成的贡献度,并构建基于香农熵的地点权重和事件分组权重。提出一种基于多重假设验证的加权社交关系推断方法(WST-MHT),并运用于挖掘大学生的社交关系以及亲密程度。用真实数据集进行大量的实验。将结果与当前流行的推断社交关系的方法进行比较,观察到在最优阈值下,WST-MHT的准确度达到98.9%,并且召回率提升了约20%。

LTE-A系统中比例公平调度算法的改进

在非连续载波聚合(高频+低频)场景下,载波衰减特性不同,聚合的载波有不同的覆盖范围,使得不同用户可调度的载波数量不同,若使用传统比例公平(PF)算法会导致小区不同位置用户资源配置的不公平性。本文提出了一种分组权重PF调度算法(GWPF),根据用户可调度的载波数量,将用户和载波分组,并引入加权因子对原比例公平算法进行加权处理,从而提高用户公平性。仿真结果表明GWPF较PF算法有着更好的用户公平性和边缘小区吞吐量。