针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)模型所产生的对角矩阵包含原始数据信息,且能够反映数据的特征,提出一种基于特征值变化的工业过程实时故障检测方法。因滑动窗口在收集数据建模时会出现故障数据被正常数据覆...针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)模型所产生的对角矩阵包含原始数据信息,且能够反映数据的特征,提出一种基于特征值变化的工业过程实时故障检测方法。因滑动窗口在收集数据建模时会出现故障数据被正常数据覆盖的现象,故采用实时数据和正常数据相结合的组合滑动窗口策略收集数据建立KPCA模型。通过KPCA模型所产生特征值的信息变化构造新的监测统计量,即数据发生故障时,变量值超出原来的范围,特征值会变大,利用这一变化规律构造监控统计量。将统计数据与置信限进行比较,从而对样本状态进行监视。通过数值例子和田纳西-伊斯曼过程的仿真实验,结果表明与其他的方法进行比较,该方法在过程故障检测中提高故障检测率,降低误报率。展开更多
众所周知,医院感染的发生不仅严重影响医疗质量和效果,也威胁着病员、医护人员、陪护人员以及其它人群的健康,是一个当前医疗技术上和医院管理上急需解决的问题.但目前国内医院感染控制和管理的监测手段和工作方法十分落后,已经不能适...众所周知,医院感染的发生不仅严重影响医疗质量和效果,也威胁着病员、医护人员、陪护人员以及其它人群的健康,是一个当前医疗技术上和医院管理上急需解决的问题.但目前国内医院感染控制和管理的监测手段和工作方法十分落后,已经不能适应新形势的需求.其主要表现在:①医院感染的监控工作大多是回顾性的,不能对医院感染的流行和爆发以及可能的变化趋势进行实时监测;这与医院感染监控工作的目的是相违背的.②监控方法和手段存在明显的不足,漏报率较高.③医院环境监测存在标本采集的科学性、培养结果的可信不高,难以达到真正监测的目的.为了改变医院感染控制工作的被动局面,我们自行开发建立了一个数字化、电子化、智能化和人性化的医院感染监控系统,通过该系统能够及时了解医院感染发生和发展趋势,预测医院感染的发生及延缓抗生素耐药的形成,将医院感染专业人员从大量繁琐的资料收集、归类、统计工作中解放出来;为医院管理人员提供动态的医院感染信息以利于有目的、有重点的展开监测工作.该系统将采集到的监测数据以建立临床数据知识库为目标(clinical data repository, CDR)进行存储.为将来医院感染病例的自动评分、病原菌耐药趋势预警等研究储备数据.展开更多
文摘针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)模型所产生的对角矩阵包含原始数据信息,且能够反映数据的特征,提出一种基于特征值变化的工业过程实时故障检测方法。因滑动窗口在收集数据建模时会出现故障数据被正常数据覆盖的现象,故采用实时数据和正常数据相结合的组合滑动窗口策略收集数据建立KPCA模型。通过KPCA模型所产生特征值的信息变化构造新的监测统计量,即数据发生故障时,变量值超出原来的范围,特征值会变大,利用这一变化规律构造监控统计量。将统计数据与置信限进行比较,从而对样本状态进行监视。通过数值例子和田纳西-伊斯曼过程的仿真实验,结果表明与其他的方法进行比较,该方法在过程故障检测中提高故障检测率,降低误报率。
文摘众所周知,医院感染的发生不仅严重影响医疗质量和效果,也威胁着病员、医护人员、陪护人员以及其它人群的健康,是一个当前医疗技术上和医院管理上急需解决的问题.但目前国内医院感染控制和管理的监测手段和工作方法十分落后,已经不能适应新形势的需求.其主要表现在:①医院感染的监控工作大多是回顾性的,不能对医院感染的流行和爆发以及可能的变化趋势进行实时监测;这与医院感染监控工作的目的是相违背的.②监控方法和手段存在明显的不足,漏报率较高.③医院环境监测存在标本采集的科学性、培养结果的可信不高,难以达到真正监测的目的.为了改变医院感染控制工作的被动局面,我们自行开发建立了一个数字化、电子化、智能化和人性化的医院感染监控系统,通过该系统能够及时了解医院感染发生和发展趋势,预测医院感染的发生及延缓抗生素耐药的形成,将医院感染专业人员从大量繁琐的资料收集、归类、统计工作中解放出来;为医院管理人员提供动态的医院感染信息以利于有目的、有重点的展开监测工作.该系统将采集到的监测数据以建立临床数据知识库为目标(clinical data repository, CDR)进行存储.为将来医院感染病例的自动评分、病原菌耐药趋势预警等研究储备数据.