基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战态势感知中的关键问题。针对传统评估方法难以兼具准确性和实时性的缺陷,提出了一种基于自适应推进极限学习机(extreme learning machine__adaptive boosting,ELM__AdaBoost)强预测器的新方法。结合AdaBoost分类算法对ELM算法进行改进,提出了ELM__AdaBoost算法,构造了ELM__AdaBoost强预测器。在空战训练测量仪中选取空战数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据。构建了基于ELM__AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估模型,在一定范围内确定了使算法预测精度相对较好的ELM网络隐含层节点数和弱预测器个数。通过仿真实验分析了评估的精度和实时性,结果表明该方法在保证较高评估精度的同时减少了评估所用时间,可以准确、快速地进行空战目标威胁评估。

疾病风险调整在“冠状动脉搭桥术”专科评价中的应用——基于DMIAES疾病风险调整模型研究

目的运用疾病管理智能分析和评估系统(Disease Management Intelligent Analytic and Evaluation System,DMIAES)疾病风险调整模型相关指标对临床专科进行综合评价,为学科建设提供建议。方法对成都市19家三甲综合医院2016年-2017年出院患者进行DRGs分组后,建立疾病风险调整模型,再利用模型计算出2018年的预测值,与2018实际值进行比较和评价,以心血管外科系统"冠状动脉搭桥术"专科为例进行专科分析和综合评价。结果经过疾病风险调整和关键技术评价比较,ACMI值提示6家医院"冠状动脉搭桥术"专科医疗服务能力及技术水平差异不大,均有改进空间;住院天数及总费用O/E,提示大部分医院"冠状动脉搭桥术"专科住院天数及住院费用压缩空间;病死率O/E提示C、F医院"冠状动脉搭桥术"专科应该提高医疗质量。结论 6家研究医院"冠状动脉搭桥术"专科医疗救治服务能力与技术水平差异不,在救治能力和技术水平相差不大情况下,要发挥其优势,应注意保持服务效率和医疗安全优势的同时,要增加"冠状动脉搭桥术"专科患者的收治,并且控制好住院患者的费用。