间歇式断食结合多元化管理模式在超重及肥胖人群减轻体质量中的应用效果

目的探讨间歇式断食结合多元化管理模式在超重及肥胖人群减轻体质量中的应用效果。方法选取120例超重及肥胖患者作为研究对象,随机分为对照组(n=60)和实验组(n=60)。对照组给予间歇式断食,实验组在对照组的基础上给予多元化管理模式。比较2组患者腰围、体质量、体质量指数(BMI)、腰臀比以及血脂相关指标;比较2组饥饿感、饱腹感、满足感评分以及不良反应发生率。结果干预后,实验组腰围、体质量、BMI、腰臀比以及总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)低于对照组,高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后,实验组饥饿感评分低于对照组,饱腹感、满足感评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。实验组不良反应总发生率为6.67%,低于对照组的20.00%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论间歇式断食结合多元化管理模式在超重及肥胖人群中的应用效果较好,可改善其相关临床指标、血脂水平,且安全性较高。

配重系统对HDPE圆形重力式网箱水动力特性影响研究

重力式网箱在强水流作用下的容积保持率关系到养殖鱼类健康生长,而网箱不同配重系统与其容积保持率、网箱阻力息息相关。为探究不同配重系统对网箱水动力特性的影响,本研究采用田内准则,通过模型试验研究了周长40 m的HDPE圆形重力式网箱在4种不同配重系统下其容积保持率、网箱阻力与流速之间的关系。结果显示:随着流速和配重量的增加,4种配重类型下网箱箱体的阻力均逐渐增大,并且阻力与流速之间呈现幂函数关系;与采用沉子配重的箱体相比,采用铁链配重的网箱在配重总量逐渐增加时,其阻力变化不大;当流速超过28.3 cm/s时,“底框+撑网圈+沉子”这种配重组合方式能够实现网箱容积保持率的最大化,在最大试验流速为70.7 cm/s以及3种不同配重重量条件下,分别能够保持有效容积的65.96%、69.10%和71.72%,此外,采用上述配重系统的网箱在特定流速和配重量下,其单位体积阻力最小,表现出最佳性能;经无量纲化处理发现箱体阻力与有效容积之间呈现出显著的负相关性。研究结果为HDPE重力式网箱的配重系统设计和应用提供了有益的参考依据。

基于UNet++卷积神经网络的断层识别

针对传统相干体属性和机器学习在复杂断裂识别能力差的问题,提出一种基于UNet++卷积神经网络的断层识别方法。该方法采用加权交叉熵损失函数做目标函数,使网络模型训练过程中避免了数据样本不平衡的问题,引入注意力机制和密集卷积块,以及更多的跳跃连接,更好地实现深层次断层语义信息和浅层次断层空间信息之间的特征融合,进而可以使UNet++网络模型更好地实现断层识别。实验结果表明,该网络模型将F1值提高到了92.38%, loss降低到0.012 0,可以更好地学习断层特征信息。将该模型应用于西南庄断层的识别中,结果表明,该方法可以更准确预测断层位置,在识别连续断层的准确率上有所提高,有效防止了地下噪音对于断层识别的不利影响,从而验证了UNet++网络模型在断层识别上具有一定的研究价值。

基于数字高程模型的民航甚高频地空通信信号覆盖仿真

为解决起伏地形下民航甚高频(very high frequency,VHF)地空通信信号覆盖范围计算精度低、冗余度大、数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据获取缺乏自动性及信号覆盖图可视性差等问题,采用最大遮蔽角截止法等进行仿真研究。首先,考虑计算覆盖范围存在误差,提出利用反距离加权(inverse distance weight,IDW)插值法提高地形辨识度并在计算覆盖范围时考虑大气损耗;其次,为解决DEM数据获取缺乏自动性,利用MATLAB编码自动提取;再次,考虑遮蔽角计算存在冗余,采用“最大遮蔽角截止法”降低计算量;最后,为使覆盖范围直观可视,绘制二维及三维的覆盖显示图。结果表明,这些方法使遮蔽角计算量相较改进前降低了约64.60%,信号覆盖精度相较改进前提高了约3.315%。改进的覆盖仿真程序可以为VHF地面通信台站选址及飞行航线规划提供有效支撑。

风险分析与损失评估相结合的北方城市洪涝灾害研究——以郑州市2021年7月特大暴雨洪涝灾害为例

城市洪涝灾害常造成灾难性的生命和财产损失,开展城市洪涝灾害研究对于洪涝灾害防治至关重要.已有研究多从洪涝灾害风险或损失的单方面展开研究,且国内的研究区域多集中在降雨较多的南方城市,近年来北方城市极端暴雨事件频发,而相关研究却较少.该文从洪涝灾害全链路的角度开展研究,构建了城市洪涝灾害风险分析方法及损失评估模型,并以北方城市郑州2021年7月特大暴雨洪涝灾害为例,定性分析洪涝灾害风险的时空分布,定量评估洪涝灾害造成的经济损失,定性与定量相结合对此次洪涝灾害进行了系统研究.结果表明:洪涝灾害风险分析方法与损失评估模型能准确预测分析灾害的发生区域并评估其损失;洪涝灾害的高风险区与高经济损失区域一致.

基于金字塔分割和时空注意力的视频行人重识别

针对视频行人重识别任务中存在的行人外观、遮挡等问题,研究并设计了一个基于金字塔分割和注意力机制的视频行人重识别模型。首先,为了增强图模型对行人局部特征的识别能力,提出了多个尺度的水平金字塔分割方法,将各特征分别分割成不同大小的区域,并池化成统一尺寸后输入图模型。另外,鉴于简单的时空注意模块容易因遮挡破坏行人特征,因此使用时空相关注意力方法改进时空注意模块,逐步学习并聚合空间局部信息,同时在时序上相互作用,抑制行人干扰特征并增强判别特征。将模型在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上进行了评估,实验结果证实了文中提出方法的有效性。

海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度,提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力,并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性,以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度,变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰,加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优,最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明,改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模型,且预测精度得到了极大的提高,证明该模型有较好的鲁棒性。

鼻咽癌放疗患者显著体重丢失的影响因素及预测模型

目的 明确鼻咽癌患者调强放射治疗(IMRT)期间显著体重丢失的发生情况,探索影响患者显著体重丢失的关键因素,建立预测模型。方法 前瞻性收集377例接受IMRT鼻咽癌患者的一般人口学资料、临床特征、营养状况,以放疗期间体重丢失≥10%作为判断显著体重丢失的标准,将其分为显著体重丢失组(CWL组,154例)和无显著体重丢失组(non-CWL组,233例)。单因素分析用于候选因子的初步选择,选取有统计学意义的变量进行多因素Logistic回归分析,建立预测模型。绘制受试者操作特征(ROC)曲线检测模型的预测效能,采用Hosmer-Lemeshow(H-L)检验预测模型的拟合度。结果 377例鼻咽癌患者中,有154例(40.8%)出现了显著体重丢失。两组患者的肿瘤家族史、合并心脑血管疾病、N分期(UICC)、颈部放疗剂量、体质指数(BMI)、放疗期间是否使用靶向药物、放疗期间是否使用化疗药物、Epstein-Barr(EB)病毒拷贝数、工作情况之间的比较,差异有统计学意义(P<0.10)。多因素Logistic回归分析结果显示,无肿瘤家族史、高N分期、颈部放疗剂量高、高BMI值、放疗期间使用化疗药、放疗期间不使用靶向药是鼻咽癌患者放疗期间显著体重丢失的独立危险因素(P<0.05)。基于以上6个因素建立预测模型,ROC曲线下面积为72.5%,灵敏度为73.9%,特异度为57.8%,H-L检验结果为P=0.25,提示模型有较好地拟合效果及鉴别效能。结论 所构建的预测模型能较好地预测鼻咽癌患者放疗期间显著体重丢失的发生风险,为临床医护人员及时、针对性对高风险患者给予预防性营养治疗提供参考。

鼻咽癌患者放化疗后显著体重丢失的列线图模型建立及验证

目的调查鼻咽癌患者放化疗后显著体重丢失(CWL)的危险因素,构建列线图模型并进行验证,以期指导临床实践。方法采用病例对照研究,选取2020年3月至2022年3月入南通市肿瘤医院确诊Ⅲ~ⅣA期鼻咽癌患者122例为研究对象,接受调强适形放疗(IMRT)、静脉化疗或者放化疗。根据12周后体重丢失值≥7.5%将其分为CWL组35例和非CWL组87例。比较两组患者人口学信息、肿瘤特征、临床治疗方案和血生化指标,分别采用LASSO回归和多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,建立列线图模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线、校正曲线和决策曲线进行验证。结果单因素比较发现,与CWL组相比,CWL组年龄偏大,ⅣA期肿瘤、放化疗、放化疗不良反应比例升高,NLR升高,基础体重和体质指数、血红蛋白和白蛋白下降,差异均有统计学意义(P<0.05)。LASSO回归筛选出4个非共线性因素,即放化疗、放化疗不良反应、基础体重和白蛋白。多因素Logistic回归分析显示,放化疗(OR=1.845,95%CI=1.502~2.234,P=0.001)、放化疗不良反应(OR=3.526,95%CI=3.001~4.124,P<0.001)、基础体重(OR=1.968,95%CI=1.565~2.548,P<0.001)和白蛋白(OR=1.748,95%CI=1.265~2.041,P=0.001)是CWL发生的独立危险因素。根据上述影响因素构建的列线图模型预测化疗后出现CWL的曲线下面积(AUC)为0.899(95%CI=0.834~0.934,P<0.001),提示模型有较好的准确性。校正曲线显示列线图预测概率与CWL实际发生率有较好一致性。决策曲线提示列线图模型预测CWL有较好的临床获益比。结论鼻咽癌患者放化疗后有较高的CWL发生率,放化疗、放化疗不良反应、基础体重和白蛋白是CWL发生的独立危险因素;建立列线图模型对指导临床早期评估CWL高危患者以及制订恰当的干预策略具有较好的应用潜力。

基于非平衡问题的高斯混合模型卷积神经网络

为了提升分类模型对非平衡数据的分类性能,提出一种EMWRS(expectation-maximization weighted resampling)抽样算法和WCELoss(weighted cross entropy loss function)损失函数,在数据预处理阶段采用高斯混合模型得知数据分布特点,根据其聚类结果分析每个聚类簇中样本权重,以及样本分布和对应权重对数据进行采样,降低数据集不平衡程度;再依据样本比例权重对少数类和多数类赋予不同的代价损失,构建卷积神经网络模型,提高非平衡数据集的分类准确性。构建的卷积神经网络以F1和G-mean为评价指标,在UCI(university of California irvine)公共数据集adult上与SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)和ADASYN(adaptive synthetic sampling)等多种经典算法进行比较,结果显示在这两种评价指标中所提模型均为第一,这表明改进后的卷积神经网络模型能够很好地提高少数类分类正确率。

基于机器学习算法的超重/肥胖患者减重效果预测模型构建及影响因素分析

目的基于6种机器学习算法构建超重/肥胖患者的减重效果预测模型,并分析患者减重效果的影响因素。方法回顾性分析680例超重/肥胖患者的临床资料,将其随机分为训练集(475例)和验证集(205例)。采用基于随机森林算法的10折交叉验证递归特征消除算法筛选出38个特征变量。利用训练集数据,采用Logistic回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯6种机器学习算法构建超重/肥胖患者减重效果的预测模型。利用验证集的数据对6种预测模型进行验证,并采用R语言caret包的varImp函数计算特征变量的重要性。结果6种预测模型的曲线下面积(AUC)和准确率均>0.8,其中随机森林预测模型的AUC最大,预测性能最好。减重时长、颈围、躯干脂肪含量百分比、右臂脂肪含量百分比、全身脂肪含量、左上臂围、右上臂围是较为重要的特征变量。结论基于6种机器学习算法构建的预测模型对超重/肥胖患者减重效果均具有一定的预测效能,其中随机森林预测模型的预测效能相对更优。减重时长、身体脂肪含量(躯干脂肪含量百分比、右臂脂肪含量百分比、全身脂肪含量)、颈围和双侧上臂围等指标与超重/肥胖者的减重效果密切相关,临床上可针对上述因素制订相应措施以提高减重效果。

健康管理模式联合二甲双胍对多囊卵巢综合征患者减重效果和妊娠率的相关性研究

目的:探讨多囊卵巢综合征(PCOS)患者经过健康管理模式与二甲双胍联合干预对减重效果的影响,并分析与妊娠率的相关性。方法:收集我院生殖不孕门诊于2022年1月—2022年12月就诊的60例PCOS不孕患者,依照随机数字表法分为对照组(30例)与观察组(30例),对照组给予常规干预,观察组基于对照组方案施行二甲双胍片配合健康管理模式的干预方案,两组均连续干预3~6个月。比较两组体重、体重指数、腰臀比、内分泌激素、血糖及胰岛素水平、卵泡发育监测情况及妊娠率。结果:两组体重、BMI、WHR,血清T、E2、LH、PRL水平,血清FPG、FINS、HOMA-IR水平干预后均较干预前减低,且观察组指标均较对照组低,有统计学差异(P<0.05)。两组子宫内膜厚度、成熟卵泡个数干预后均较干预前增加,且观察组子宫内膜厚度、成熟卵泡个数高于对照组,有统计学差异(P<0.05)。干预后,观察组排卵率、妊娠率均较对照组的高,而早孕流产率较对照组低,有统计学差异(P<0.05)。结论:PCOS不孕患者通过健康管理模式与二甲双胍联合干预,可有效减重,增加排卵率、妊娠率,改善妊娠结局;且还可改善胰岛素抵抗,调节内分泌激素、血糖及胰岛素水平;辅助患者改善其不良健康行为,促其能遵从健康的生活方式,使其长期获益,具有良好的应用前景和推广意义。

生物降解复合材料降解性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对生物降解复合材料的降解性能进行预测的基本方法,利用实测的降解率序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测复合材料降解率,并对各模型的预测结果进行比较.结果表明,将残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型结合使用可使预测效果更好.

库水位上升条件下浮托减重型滑坡离心模型试验

为研究三峡库区浮托减重型滑坡复活变形特征,以木鱼包滑坡为原型,概化设计了大尺寸离心模型试验.运用高速相机、孔压和土压力传感器,获取了滑坡变形演化的高清影像、孔压和土压等数据,分析了库水作用下该类滑坡的变形特征和机理.研究结果表明:在库水位上升过程中,滑坡发生了两次明显变形.第一次变形时,中后部首先产生拉张裂缝,随后前部出现压应力集中和隆起现象,为典型推移式滑动.两次变形均经历了从初始变形到加速变形最后减速并停止的过程,累计位移呈典型的“阶跃状”特征.结合孔压和土压数据分析,滑坡变形主要受库水入渗产生的浮托力影响.滑体材料固结压密和衰减蠕变,以及下滑后势能损失是滑坡变形逐渐停止的主要原因.

多龄期钢框架时变损伤模型研究

对3种不同厚度的钢材标准试件进行酸性大气环境气雾加速腐蚀试验,并对锈蚀后的试件进行单向拉伸试验,得到钢材力学性能随失重率的衰变规律。同时考虑构件截面削弱与材料力学性能降低,建立不同锈蚀程度下的钢框架有限元分析模型,利用非线性静力推覆分析得到锈蚀钢框架结构的整体初始刚度随锈蚀程度增大的退化规律,以表征结构因锈蚀造成的损伤。提出同时反映最大变形效应和累积耗能效应的双参数结构整体地震损伤模型,并在此损伤模型的基础上集合钢材材性试验结果及有限元分析结果,提出适用于锈蚀钢结构的"时变"损伤模型。对比分析以层间位移角及时变损伤模型为性能指标建立的不同龄期钢框架结构的地震易损性曲线,结果表明:随着锈蚀程度的增加,在相同地震动强度下结构超越某一极限状态的失效概率均增大。

核级石墨IG-110氧化模型研究

核级石墨IG-110在球床模块式高温气冷堆(HTR-PM)中作为结构材料被广泛应用。在正常运行工况及进气进水等严重事故工况下,核级石墨IG-110不可避免地与氧气等发生氧化反应,其氧化性能对反应堆的安全运行有着重要的作用。本文综合考虑核级石墨在氧化过程中局部孔隙率及氧化速率随失重率的变化,建立IG-110与氧气反应的氧化模型,得到氧化反应过程中各参数随空间和时间的变化。重点分析孔隙率变化和Knudsen扩散对有效扩散系数的影响,确定了在事故分析中较为适用的有效扩散系数形式。

真空预冷毛豆冷藏期间色泽和失重率变化动力学模型构建

目的探究真空预冷毛豆贮藏过程中色泽和失重率变化规律及其动力学模型。方法将真空预冷毛豆贮藏在0、5、10℃温度条件下,研究其色泽L^*、a^*、b^*、△E和失重率随贮藏时间的变化规律,采用动力学模型对指标进行分析,并结合Arrhenius方程建立基于色泽和失重率变化的预测模型。结果在实验条件下,贮藏温度越低,真空预冷毛豆的色泽和失重率变化速率越慢。不同贮藏温度下毛豆色泽和失重率变化符合零级动力学规律和Arrhenius方程,色泽L^*、a^*、?E和失重率的活化能Ea分别为27.78、49.70、30.55、54.32 kJ/mol,建立依赖于温度-时间的色泽和失重率动力学模型,验证表明其模型拟合度良好(r2>0.9)。结论动力学模型能够预测真空预冷毛豆贮藏期间色泽和失重率的变化,为毛豆冷藏期间色泽和失重率的变化提供理论依据。

孔隙率对核级石墨氧化的影响

核级石墨在高温气冷堆中作为结构材料、慢化材料和反射层材料等被广泛应用,其氧化性能对高温气冷堆在进水或进气事故下材料的腐蚀行为有重要影响。初始孔隙率分布及孔隙率在氧化过程中的变化均对石墨氧化造成影响。本文以核级石墨IG-110、H-451、NBG-18和A3-3为例,以直径为6cm的石墨球为研究对象,在一维瞬态氧化模型的基础上,分析了初始孔隙率分别服从均匀分布、正态分布和对数正态分布时对石墨氧化的影响。从模型简化和高温气冷堆安全分析角度保守考虑,建立石墨氧化模型时,核级石墨初始孔隙率可取均匀分布,此时石墨的整体失重率最大。

基于MATLAB的灰色算法对304不锈钢腐蚀行为的预测

采用灰色理论模型,用MATLAB语言编程,对304奥氏体不锈钢的腐蚀失重试验数据进行分析、检验,进而预测出未来时段的腐蚀量.一致性检验结果表明,预测模型的计算值与实际测定值非常接近,说明灰色预测方法可以真实地反映腐蚀失重的实际情况.该方法可进一步预测试样的腐蚀趋势.