积极护理措施集合体干预法在重症颅脑损伤术后气管切开患者中的应用效果

目的分析积极护理措施集合体干预法在重症颅脑损伤术后气管切开患者中的应用效果。方法选取2017年11月至2019年12月许昌市人民医院收治的67例重症颅脑损伤术后气管切开患者。将2017年11月至2018年8月接受常规护理的32例患者纳入对照组,将2018年9月至2019年12月收治的35例患者纳入观察组。观察组患者在常规护理的基础上接受积极护理措施集合体干预法护理。比较两组干预前后格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、血气指标[动脉血氧分压(PaO2)、动脉血二氧化碳分压(PaCO2)]。比较两组并发症发生率、家属对护理工作的满意度。结果干预后,两组GCS评分均较干预前高,观察组GCS评分较对照组高(均P<0.05)。干预后,两组PaO2水平均较干预前高,PaCO2水平均较干预前低(均P<0.05)。干预后,观察组PaO2水平较对照组高,PaCO2水平较对照组低(均P<0.05)。观察组并发症发生率[5.71%(2/35)]较对照组[25.00%(8/32)]低(P<0.05)。观察组家属对护理工作的满意度[97.14%(34/35)]较对照组[78.13%(25/32)]高(P<0.05)。结论将积极护理措施集合体干预法应用于重症颅脑损伤术后气管切开患者中,可改善患者的血气指标和意识状态,减少并发症,提高家属对护理工作的满意度。

混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法

在文献[1]的基础上,首先将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题进行求解,得到了求解最优化问题的一种新思路;然后针对混合线性约束最优化问题,通过与积极集法相结合,在求解等式约束子问题时采用上述算法,而对于不等式约束子问题采用积极集算法,从而提出了混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法.最后给出了该算法收敛性的证明,通过数值实验,说明新算法是可行的,有效的.

不等式约束卡尔曼滤波的解算及其统计性质

卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推导了等式约束卡尔曼滤波的解及其统计性质。根据有效约束集的思想阐明了附不等式约束和等式约束卡尔曼滤波问题的内在联系,指出其解具有相同的性质,并提出用积极集法解决具有二次规划形式的不等式约束卡尔曼滤波问题。

基于效用最大化的投资组合模型

效用是投资者确定投资策略的一个很重要指标,由此有了效用最大化投资组合模型。本文根据均值-半方差模型对均值-方差模型修正的思想,建立了修正后的效用最大化投资组合模型。使用二次规划的一种求解方法——积极集法,对模型进行了求解。实证分析表明,修正后的模型可以为投资者提供有效的投资策略。