在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,...在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,并基于CD-型模糊贴近度衡量云模型间的距离相似度。其次,结合云模型的熵与超熵,提出以期望曲线半夹角余弦值之比与超熵比值的乘积作为形状相似度度量。最终融合距离与形状两方面的差异,构建三角云相似性度量模型。仿真实验表明,所提方法具有良好的区分能力,在Synthetic Control Chart Dataset数据集的分类对比实验中,该方法在分类精度上优于现有的ECM、LICM、CFSM、EMTCM、EPTCM方法;在UCR数据库中10个数据集的测试进一步验证了该方法的有效性与普适性。展开更多
目的探讨基于“云病房”模式的精准管理在2型糖尿病(diabetes mellitus type 2,T2DM)手术患者中的应用。方法选取2023年5月—2024年7月合肥市第一人民医院行择期手术的T2DM患者270例,以随机数字表法分成观察组(n=135)和对照组(n=135),...目的探讨基于“云病房”模式的精准管理在2型糖尿病(diabetes mellitus type 2,T2DM)手术患者中的应用。方法选取2023年5月—2024年7月合肥市第一人民医院行择期手术的T2DM患者270例,以随机数字表法分成观察组(n=135)和对照组(n=135),对照组给予常规管理模式,观察组给予基于“云病房”模式的精准管理,比较2组空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)水平、血糖达标率、术后葡萄糖目标范围内时间(time in range,TIR)、低血糖发生率、平均住院时间、住院费用、术后并发症。结果观察组术前1 d、手术当天、术后第1天、出院前1 d、出院时的FBG水平分别为(10.55±2.54)mmol/L、(9.96±2.15)mmol/L、(10.83±2.32)mmol/L、(9.17±1.95)mmol/L、(7.25±1.04)mmol/L,对照组分别为(11.44±2.64)mmol/L、(10.67±2.33)mmol/L、(12.39±2.47)mmol/L、(10.09±2.43)mmol/L、(7.69±1.24)mmol/L,观察组各时间点较对照组均更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组血糖达标率、术后TIR、低血糖发生率分别为55.56%(75/135)、(52.24±9.74)%、7.41%(10/135),对照组分别为42.96%(58/135)、(39.60±6.58)%、15.56%(21/135),与对照组比较,观察组血糖达标率、术后TIR更高,低血糖发生率更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组平均住院时间、住院费用分别为(12.94±2.31)d、(22327.47±1284.97)元,对照组分别为(13.91±3.36)d、(23334.60±1192.23)元,与对照组比较,观察组平均住院时间更短,住院费用更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组术后并发症总发生率为8.15%(11/135),低于对照组的17.04%(23/135),差异有统计学意义。结论基于“云病房”模式的精准管理应用于T2DM患者干预中,可改善血糖水平,提高血糖达标患者率与TIR,缩短住院时间,减少住院费用,预防低血糖与术后并发症发生。展开更多
文摘在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,并基于CD-型模糊贴近度衡量云模型间的距离相似度。其次,结合云模型的熵与超熵,提出以期望曲线半夹角余弦值之比与超熵比值的乘积作为形状相似度度量。最终融合距离与形状两方面的差异,构建三角云相似性度量模型。仿真实验表明,所提方法具有良好的区分能力,在Synthetic Control Chart Dataset数据集的分类对比实验中,该方法在分类精度上优于现有的ECM、LICM、CFSM、EMTCM、EPTCM方法;在UCR数据库中10个数据集的测试进一步验证了该方法的有效性与普适性。
文摘目的探讨基于“云病房”模式的精准管理在2型糖尿病(diabetes mellitus type 2,T2DM)手术患者中的应用。方法选取2023年5月—2024年7月合肥市第一人民医院行择期手术的T2DM患者270例,以随机数字表法分成观察组(n=135)和对照组(n=135),对照组给予常规管理模式,观察组给予基于“云病房”模式的精准管理,比较2组空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)水平、血糖达标率、术后葡萄糖目标范围内时间(time in range,TIR)、低血糖发生率、平均住院时间、住院费用、术后并发症。结果观察组术前1 d、手术当天、术后第1天、出院前1 d、出院时的FBG水平分别为(10.55±2.54)mmol/L、(9.96±2.15)mmol/L、(10.83±2.32)mmol/L、(9.17±1.95)mmol/L、(7.25±1.04)mmol/L,对照组分别为(11.44±2.64)mmol/L、(10.67±2.33)mmol/L、(12.39±2.47)mmol/L、(10.09±2.43)mmol/L、(7.69±1.24)mmol/L,观察组各时间点较对照组均更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组血糖达标率、术后TIR、低血糖发生率分别为55.56%(75/135)、(52.24±9.74)%、7.41%(10/135),对照组分别为42.96%(58/135)、(39.60±6.58)%、15.56%(21/135),与对照组比较,观察组血糖达标率、术后TIR更高,低血糖发生率更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组平均住院时间、住院费用分别为(12.94±2.31)d、(22327.47±1284.97)元,对照组分别为(13.91±3.36)d、(23334.60±1192.23)元,与对照组比较,观察组平均住院时间更短,住院费用更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组术后并发症总发生率为8.15%(11/135),低于对照组的17.04%(23/135),差异有统计学意义。结论基于“云病房”模式的精准管理应用于T2DM患者干预中,可改善血糖水平,提高血糖达标患者率与TIR,缩短住院时间,减少住院费用,预防低血糖与术后并发症发生。
