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DYNAMIC CHARACTERISTIC ANALYSIS OF FUZZY-STOCHASTIC TRUSS STRUCTURES BASED ON FUZZY FACTOR METHOD AND RANDOM FACTOR METHOD 被引量:2
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作者 马娟 陈建军 +1 位作者 徐亚兰 江涛 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2006年第6期823-832,共10页
A new fuzzy stochastic finite element method based on the fuzzy factor method and random factor method is given and the analysis of structural dynamic characteristic for fuzzy stochastic truss structures is presented.... A new fuzzy stochastic finite element method based on the fuzzy factor method and random factor method is given and the analysis of structural dynamic characteristic for fuzzy stochastic truss structures is presented. Considering the fuzzy randomness of the structural physical parameters and geometric dimensions simultaneously, the structural stiffness and mass matrices axe constructed based on the fuzzy factor method and random factor method; from the Rayleigh's quotient of structural vibration, the structural fuzzy random dynamic characteristic is obtained by means of the interval arithmetic; the fuzzy numeric characteristics of dynamic characteristic axe then derived by using the random variable's moment function method and algebra synthesis method. Two examples axe used to illustrate the validity and rationality of the method given. The advantage of this method is that the effect of the fuzzy randomness of one of the structural parameters on the fuzzy randomness of the dynamic characteristic can be reflected expediently and objectively. 展开更多
关键词 fuzzy stochastic truss fuzzy factor method random factor method fuzzy random dynamic characteristic
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SEISMIC RANDOM VIBRATION ANALYSIS OF STOCHASTIC STRUCTURES USING RANDOM FACTOR METHOD 被引量:2
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作者 GAO Wei KESSISSOGLOU Nicoe J 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第1期1-8,共8页
Seismic random vibration analysis of stochastic truss structures is presented.A new method called random factor method is used for dynamic analysis of structures with uncertain parameters,due to variability in their m... Seismic random vibration analysis of stochastic truss structures is presented.A new method called random factor method is used for dynamic analysis of structures with uncertain parameters,due to variability in their material properties and geometry.Using the random factor method,the natural frequencies and modeshapes of a stochastic structure can be respectively described by the product of two parts,corresponding to the random factors of the structural parameters with uncertainty,and deterministic values of the natural frequencies and modeshapes obtained by conventional finite element analysis.The stochastic truss structure is subjected to stationary or non-stationary random earthquake excitation.Computational expressions for the mean and standard deviation of the mean square displacement and mean square stress are developed by means of the random variable's functional moment method and the algebra synthesis method.An antenna and a truss bridge are used as practical engineering examples to illustrate the application of the random factor method in the seismic response analysis of random structures under stationary or non-stationary random earthquake excitation. 展开更多
关键词 Seismic random vibration Uncertainty structures random factor method Non-stationary ground motion
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Estimation of random errors for lidar based on noise scale factor 被引量:2
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作者 王欢雪 刘建国 张天舒 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第8期386-390,共5页
Estimation of random errors, which are due to shot noise of photomultiplier tube(PMT) or avalanche photodiode(APD) detectors, is very necessary in lidar observation. Due to the Poisson distribution of incident electro... Estimation of random errors, which are due to shot noise of photomultiplier tube(PMT) or avalanche photodiode(APD) detectors, is very necessary in lidar observation. Due to the Poisson distribution of incident electrons, there still exists a proportional relationship between standard deviation and square root of its mean value. Based on this relationship,noise scale factor(NSF) is introduced into the estimation, which only needs a single data sample. This method overcomes the distractions of atmospheric fluctuations during calculation of random errors. The results show that this method is feasible and reliable. 展开更多
关键词 atmospheric optics LIDAR random error noise factor noise scale factor
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Efficacy and safety of nerve growth factor for the treatment of neurological diseases:a meta-analysis of 64 randomized controlled trials involving 6,297 patients 被引量:12
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作者 Meng Zhao Xiao-yan Li +1 位作者 Chun-ying Xu Li-ping Zou 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2015年第5期819-828,共10页
OBJECTIVE: China is the only country where nerve growth factor is approved for large-scale use as a clinical medicine. More than 10 years ago, in 2003, nerve growth factor injection was listed as a national drug. The... OBJECTIVE: China is the only country where nerve growth factor is approved for large-scale use as a clinical medicine. More than 10 years ago, in 2003, nerve growth factor injection was listed as a national drug. The goal of this article is to evaluate comprehensively the efficacy and safety of nerve growth factor for the treatment of neurological diseases. DATA RETRIEVAL: A computer-based retrieval was performed from six databases, including the Cochrane Library, PubMed, EMBASE, Sino Med, CNKI, and the VIP database, searching from the clinical establishment of nerve growth factor for treatment until December 31, 2013. The key words for the searches were "nerve growth factor, randomized controlled trials" in Chinese and in English. DATA SELECTION: Inclusion criteria: any study published in English or Chinese referring to randomized controlled trials of nerve growth factor; patients with neurological diseases such as peripheral nerve injury, central nerve injury, cranial neuropathy, and nervous system infections; patients older than 7 years; similar research methods and outcomes assessing symptoms; and measurement of nerve conduction velocities. The meta-analysis was conducted using Review Manager 5.2.3 software. MAIN OUTCOME MEASURES: The total effective rate, the incidence of adverse effects, and the nerve conduction velocity were recorded for each study. RESULTS: Sixty-four studies involving 6,297 patients with neurological diseases were included. The total effective rate in the group treated with nerve growth factor was significantly higher than that in the control group (P 〈 0.0001, RR: 1.35, 95%CI: 1.30-1.40). The average nerve conduction velocity in the nerve growth factor group was significantly higher than that in the control group (P 〈 0.00001, MD. 4.59 m/s, 95%CI: 4.12-5.06). The incidence of pain or sclero- ma at the injection site in the nerve growth factor group was also higher than that in the control group (P 〈 0.00001, RR: 6.30, 95%CI: 3.53-11.27), but such adverse effects were mild. CONCLUSION: Nerve growth factor can significantly improve nerve function in patients with nervous system disease and is safe and effective. 展开更多
关键词 nerve regeneration neurological diseases nerve growth factor randomized controlledtrials META-ANALYSIS adverse effects nerve conduction velocity neural regeneration
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Entropy Production in a Non-Isolated Thermodynamic System Taking into Account Regular Factors of Nonrandom Nature
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作者 A. Yu. Khlestkov Yu. A. Khlestkov +2 位作者 N. Yu. Lukashina M. Yu. Lukashin P. Yu. Lukashin 《Journal of Modern Physics》 2020年第3期343-354,共12页
The work illustrates the impossibility of decreasing entropy in a strictly random thermodynamic process in a non-isolated system using the example of heating a planet by solar radiation flux without and taking into ac... The work illustrates the impossibility of decreasing entropy in a strictly random thermodynamic process in a non-isolated system using the example of heating a planet by solar radiation flux without and taking into account its rotation around its own axis. That is, the second law of thermodynamics formulated for isolated systems continues to govern such systems. We have shown that in order to achieve a stationary state at lower values of temperature and entropy far from thermodynamic equilibrium at a maximum of temperature and entropy, it is necessary to have regular factors of nonrandom nature, one of which in this example is the rotation of the planet around its own axis. This means that the reason for the appearance of ordered structured objects in non-isolated thermodynamic systems is not the random process itself, but the action of dynamic control mechanisms, such as periodic external influences, nonlinear elements with positive feedback, catalysts for chemical reactions, etc. We present the plots with dependences of temperature and entropy versus time in non-isolated systems with purely random processes and in the presence of a control factor of non-random nature-rotation. 展开更多
关键词 random Process Non-Isolated Systems Entropy Ordered Structures Regular factors of Non-random NATURE
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Mendelian Randomization Study of Causal Relationship between Inflammatory Factors and Vascular Dementia and Chinese Herbal Medicines Screening for Prevention and Treatment
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作者 Jinzhi Zhang Wei Chen +8 位作者 Guifeng Zhuo Chun Yao Mingyang Su Bingmao Yuan Xiaomin Zhu Zizhen Zhou Fengyi Lei Yulan Fu Lin Wu 《Journal of Biosciences and Medicines》 2024年第10期270-284,共15页
Objective: This study aims to examine the causal relationship between inflammatory factors and the probability of developing vascular dementia (VD) using Mendelian Randomization (MR) and Chinese herbal medicine predic... Objective: This study aims to examine the causal relationship between inflammatory factors and the probability of developing vascular dementia (VD) using Mendelian Randomization (MR) and Chinese herbal medicine prediction method, and to screen potential Chinese herbal medicines for the prevention and treatment of VD. Methods: Single nucleotide polymorphisms (SNPs) that exhibit a strong association with vascular dementia (VD) were identified as instrumental variables from the summary statistics of genome-wide association studies (GWAS). The primary analytical method employed was inverse variance weighting (IVW), while auxiliary analyses included the MR-Egger method, weighted median method, simple model, and weighted model. A two-way Mendelian randomization analysis was conducted to assess the causal relationship between inflammatory factors and the risk of VD, thereby identifying the key inflammatory factors involved. The MR-Egger intercept test and Cochran’s Q test were employed to assess the horizontal polymorphism and heterogeneity of instrumental variables. A sensitivity analysis was conducted by excluding one method at a time. Ultimately, based on key inflammatory factors, predictions for the prevention and treatment using traditional Chinese medicine were made, along with the screening of homologous herbal remedies. Results: Based on the results of the forward MR, the probability of developing VD was elevated when the inflammatory factors CXCL10 and CXCL5 were expressed at higher levels, whereas the probability of developing VD decreased as the expression levels of IL-13 and IL-20RA increased. These findings were supported by the assessment of pleiotropy, heterogeneity, and sensitivity. The results of the reverse MR analysis showed that there was no causal relationship between VD, as an exposure dataset, and these four inflammatory factors. According to the key inflammatory factors, 37 Chinese herbal medicines such as Siraitia grosvenorii were selected. Their characteristics including four natures, five flavors, channel tropism and treatment efficiency were cold, warm, neutral, pungent, sweet, bitter, lung meridian, spleen meridian, liver meridian, kidney meridian and clearing heat. Among them, Siraitia grosvenorii, Poria with hostwood, Perilla frutescens, and Radix Platycodi were all medicine and food homologous Chinese herbal medicines. Conclusions: The increase of CXCL10 and CXCL5 expression levels can increase the risk of VD, and the increase of IL-13 and IL-20 RA expression levels can reduce the risk of VD. Siraitia grosvenorii and other Chinese herbal medicines might be potential sources of therapeutic drugs for the treatment of VD. Medicine and food homologous Chinese herbal medicines, such as Siraitia grosvenorii, Poria with hostwood, Perilla frutescens, and Radix Platycodi, may help the elderly population with corresponding Traditional Chinese Medicine (TCM) constitutions to prevent VD. 展开更多
关键词 Inflammatory factors Vascular Dementia Mendelian randomization Study Causal Association Chinese Medicine Prediction Medicine and Food Homology
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滑溜水对深层煤岩气解吸界面的调控机制
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作者 罗懿 方燕俊 乔倩瑜 《断块油气田》 北大核心 2026年第1期147-153,共7页
针对大牛地气田深层煤岩气开发过程中深层煤岩气(甲烷)解吸困难、压后产能低等问题,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试、返排液滞留测试等实验,研究滑溜水对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及甲烷解吸性能的影响,明确滑... 针对大牛地气田深层煤岩气开发过程中深层煤岩气(甲烷)解吸困难、压后产能低等问题,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试、返排液滞留测试等实验,研究滑溜水对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及甲烷解吸性能的影响,明确滑溜水对甲烷解吸影响机理,同时采用曲面响应法(RSM),明确滑溜水对甲烷解吸性能影响的主控因素和预测主控因素边界条件,并在此基础上引入随机森林(RF)不确定性评估,选择对参数扰动不敏感的稳健解,增加结论可信度。结果表明,滑溜水对甲烷的解吸是竞争吸附作用的结果,滑溜水进入煤岩基质后占据甲烷吸附位点,促进甲烷解吸。在促解吸过程中,滑溜水的矿化度、与煤岩接触角、黏度、Zeta电位均会导致甲烷解吸量的变化。对于滑溜水性能指标,影响甲烷解吸过程的主控因素是矿化度、接触角,滑溜水与煤岩的接触角应控制在50°~70°,矿化度应低于5×10^(4) mg/L,有利于甲烷解吸。研究成果在同类煤岩气开发过程中具有重要的推广意义。 展开更多
关键词 深层煤岩气 曲面响应 随机森林 滑溜水 主控因素
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炎症因子与类风湿关节炎的关系:芬兰R10数据库及全基因组关联大样本分析 被引量:1
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作者 姜凯 戎义发 +4 位作者 贾海峰 李翰政 卢博文 梁学振 李刚 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第10期2629-2640,共12页
背景:类风湿关节炎是一种慢性、系统性的自身免疫性疾病,它的发病机制涉及多种炎症因子和代谢物,但因果关系尚不明确。国内类风湿关节炎的诊断和治疗水平近年来虽有提高,但仍有部分患者因缺乏早期诊断和规范治疗而致残。目的:采用孟德... 背景:类风湿关节炎是一种慢性、系统性的自身免疫性疾病,它的发病机制涉及多种炎症因子和代谢物,但因果关系尚不明确。国内类风湿关节炎的诊断和治疗水平近年来虽有提高,但仍有部分患者因缺乏早期诊断和规范治疗而致残。目的:采用孟德尔随机化方法评估炎症因子与类风湿关节炎之间的潜在因果关系,为临床研究提供新的支持和角度,以期填补类风湿关节炎发病机制与炎症因子关系的空缺,为治疗和预防类风湿关节炎提供新的潜在靶点和指导。方法:疾病数据使用了来自一项芬兰R10数据库的13621例类风湿关节炎患者和262844例健康对照者的遗传数据;91种炎症因子来自全基因组关联研究11个队列的荟萃分析,共有14824名欧洲血统参与者。正向孟德尔随机化分析以P<5×10^(-6)来识别炎症因子和类风湿关节炎相关的工具变量;反向孟德尔随机化分析以P<5×10^(-8)来识别类风湿关节炎和炎症因子相关的工具变量;正向和反向连锁不平衡参数均设为0.001,遗传距离设为10000 kb,只考虑F统计量>10的工具变量,之后去除混杂因素。采用逆方差加权方法、MR-Egger、加权中位数、简单众数和加权众数等方法研究91个炎症因子与类风湿关节炎之间的因果关系,主要以逆方差加权方法为主,P<0.05;异质性和水平多效性P>0.05,以排除异质性和水平多效性;并且进行反向孟德尔随机化分析,以排除反向因果。结果与结论:(1)C-C趋化因子23(OR=0.921,P=0.006)、成纤维细胞生长因子19(OR=0.906,P=0.046)、白细胞介素12亚单位β(OR=0.899,P=0.009)、白细胞介素2(OR=0.889,P=0.024)、白血病抑制因子受体(OR=0.876,P=0.047)对类风湿关节炎起保护作用;(2)C-C趋化因子19(OR=1.118,P=0.032)、C-C趋化因子4(OR=1.107,P=0.004)、白细胞介素7(OR=1.211,P=0.018)、肿瘤坏死因子(OR=1.119,P=0.040)对类风湿关节炎起危险作用;(3)上述结果为炎症因子在类风湿关节炎中的作用提供了新的视角和证据,弥补了该领域的空缺,并可能为预防和治疗类风湿关节炎带来新策略。 展开更多
关键词 孟德尔随机化 炎症因子 类风湿关节炎 因果关系 全基因组关联研究 单核苷酸多态性 保护性因子 危险性因子
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基于RF和Self-attention改进LSTM的大坝变形预测方法及异常值判定
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作者 都旭煌 田振宇 +5 位作者 齐智勇 毛延翩 汤正阳 王波 远近 牟猷 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期167-173,共7页
变形是反映大坝结构性态的直观物理量,提升变形预测精度是保障大坝安全稳定运行的关键。基于变形统计模型提取变形影响因子,结合随机森林(RF)实现因子优选,并利用自注意力机制(Self-attention)优化长短期记忆神经网络(LSTM),继而发展了... 变形是反映大坝结构性态的直观物理量,提升变形预测精度是保障大坝安全稳定运行的关键。基于变形统计模型提取变形影响因子,结合随机森林(RF)实现因子优选,并利用自注意力机制(Self-attention)优化长短期记忆神经网络(LSTM),继而发展了一种新型变形预测模型。首先根据统计模型中包含的影响因子构建初始因子集合;其次基于RF筛选对变形影响程度较高的因子参与预测建模,以降低模型复杂度、提升变形预测精度;最后在LSTM算法基础上引入Self-attention策略,提升算法对变形时序关系的挖掘能力,从而实现RF-LSTM/Self-attention变形预测模型的构建。案例结果表明,所提方法变形预测精度高于对比方法,对应均方根误差、平均绝对误差、决定系数的最大提升比分别为57.81%、59.59%、5.94%,验证了RF-LSTM/Self-attention模型在大坝变形预测领域的有效性。将所提方法应用到变形异常识别中,可有效判定存在于变形中的异常数据,验证了所提变形预测方法的可拓展能力。 展开更多
关键词 大坝变形预测 随机森林 因子优选 自注意力机制 LSTM 异常值判定
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心血管代谢因素与心房颤动的孟德尔随机化研究进展
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作者 刘思彤 张欢 +2 位作者 杨祎 于游 于睿 《实用中医内科杂志》 2026年第2期125-128,I0017,共5页
心房颤动(atrial fibrillation,AF)的发病率持续上升,已对公共卫生体系及社会经济构成沉重负担,其与心血管代谢异常的关联在疾病发生发展中愈发凸显。由于观察性研究受混杂因素干扰难以排除,且随机对照试验常面临实施困境,AF病因的深入... 心房颤动(atrial fibrillation,AF)的发病率持续上升,已对公共卫生体系及社会经济构成沉重负担,其与心血管代谢异常的关联在疾病发生发展中愈发凸显。由于观察性研究受混杂因素干扰难以排除,且随机对照试验常面临实施困境,AF病因的深入探索因此受限。在此背景下,以遗传变异作为工具变量的孟德尔随机化(MR)方法为此提供了新的研究思路。研究围绕肥胖、血压、血脂、血糖、炎性因子与AF的因果关联,系统梳理MR在AF病因探索领域的应用进展,以期为AF预防与诊治提供科学参考。 展开更多
关键词 心房颤动 孟德尔随机化 危险因素 因果关系
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中国北方农牧交错带重点区域植被恢复力时空变化及其对气候因子的响应
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作者 宋小龙 王鑫 +6 位作者 米文宝 李昀霏 任婕 吴月 李陇堂 王鹏 米楠 《地理研究》 北大核心 2026年第1期247-260,共14页
中国北方农牧交错带是半湿润农业区与半干旱牧区的交汇地带,生态环境脆弱,明确该区域植被恢复能力及其对气候变化的响应对于深入了解生态适应性和区域可持续发展至关重要。以2016年农业部划定的北方农牧交错带重点区域为研究对象,基于... 中国北方农牧交错带是半湿润农业区与半干旱牧区的交汇地带,生态环境脆弱,明确该区域植被恢复能力及其对气候变化的响应对于深入了解生态适应性和区域可持续发展至关重要。以2016年农业部划定的北方农牧交错带重点区域为研究对象,基于核归一化差异植被指数(kNDVI)数据集,结合同期气象数据,采用一阶自回归模型和随机森林模型等方法,对2001—2023年中国北方农牧交错带重点区域植被恢复力时空变化特征及其与气候因子之间的关系进行了系统性分析。研究结果表明:①中国北方农牧交错带重点区域植被整体呈增长趋势,但植被恢复力呈现此消彼长的波动性特点。②植被从西南至东北呈递减趋势,显著增加区域集中于西段,植被恢复力明显提升区域集中于中段和东段,两者之间的关系以极显著负相关为主(43.43%),23年间两者的变化并不总是保持一致,亏损与增长长期并存。③气候因子存在明显的时空阈值,温度是植被恢复力发生波动性变化的主要指示气候因子,这与生态系统在面对气候变化时的适应能力有关,需警惕全球气候变暖对该区域带来的挑战,两者的非线性阈值效应提示不应将植被恢复能力的提高简单归因于温度和降水量。本研究为理解区域生态韧性、监测评估与研究范式、适应性管理解析框架等方面具有启示意义。 展开更多
关键词 中国北方 农牧交错带 kNDVI 植被恢复力 随机森林模型 气候因子
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结核性支气管扩张症患者转归情况及其影响因素研究
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作者 汪雪 杨程茗 +1 位作者 王子云 周忠 《中国全科医学》 北大核心 2026年第5期606-611,共6页
背景结核性支气管扩张症是结核病的重要后遗症之一,目前关于结核性支气管扩张症患者预后的具体影响因素尚未十分明确。目的了解结核性支气管扩张症患者转归情况及影响因素,为改善患者预后提供科学依据。方法选取2023年4月—2024年4月在... 背景结核性支气管扩张症是结核病的重要后遗症之一,目前关于结核性支气管扩张症患者预后的具体影响因素尚未十分明确。目的了解结核性支气管扩张症患者转归情况及影响因素,为改善患者预后提供科学依据。方法选取2023年4月—2024年4月在贵阳市公共卫生救治中心住院的结核性支气管扩张症患者337例,对其出院后6个月的转归情况进行电话随访,并将其分为转归良好和转归不良。自制资料采集表,通过查阅病历收集临床资料。使用随机森林模型和LASSO回归筛选和分析转归情况的影响因素并对其重要性进行排序。结果337例结核性支气管扩张症患者转归不良发生率为41.2%(139/337)。转归良好和转归不良患者年龄、文化程度、BMI、既往吸烟、第1秒用力呼气量占预计值的百分比(FEV1%pred)、肺泡灌洗、合并慢性肺源性心脏病、合并慢性阻塞性肺疾病、合并高血压、铜绿假单胞菌感染、出院后吸烟、出院后饮酒、缺乏日常运动、独居、未按医嘱服药及出院白介素6(IL-6)、出院超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。将单因素分析中有意义的变量进行LASSO回归模型分析,共筛选出9个变量。随机森林模型结果显示,各影响因素重要性排序依次为:未按医嘱服药、出院后吸烟、缺乏日常运动、文化程度、合并慢性肺源性心脏病、出院IL-6、年龄、出院后饮酒、独居。多因素Logistic回归分析结果显示,未按医嘱服药(OR=8.394,95%CI=3.323~21.203)、出院后吸烟(OR=5.294,95%CI=2.313~12.116)、缺乏日常运动(OR=4.555,95%CI=2.206~9.406)、合并慢性肺源性心脏病(OR=4.331,95%CI=2.012~9.323)、出院IL-6(OR=1.054,95%CI=1.018~1.091)和年龄≥80岁(OR=5.246,95%CI=1.097~25.077)是结核性支气管扩张症患者转归的危险因素(P<0.05),文化程度为初等教育(OR=0.358,95%CI=0.143~0.898)和中等教育(OR=0.202,95%CI=0.074~0.554)是结核性支气管扩张症患者转归的保护因素(P<0.05)。结论结核性支气管扩张症患者转归不良发生率较高,未按医嘱服药、出院后吸烟、缺乏日常运动、合并慢性肺源性心脏病、出院IL-6、年龄≥80岁、文化程度是结核性支气管扩张症的重要影响因素,可根据影响因素采取针对性措施。 展开更多
关键词 结核性支气管扩张症 转归 影响因素 随机森林模型
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面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法
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作者 吴莉娟 吕莉 +2 位作者 肖人彬 吴烈阳 王晖 《信息与控制》 北大核心 2026年第1期100-115,149,共17页
针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然... 针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然后,引入随机扰动因子,优化种群的移动步长,防止种群陷入局部最优。最后,采用K均值聚类算法对种群分组,根据种群距簇心的距离将种群划分为不同的类簇,确保每个簇心周围都有个体与之关联,增加种群的多样性。为验证算法性能,在基准测试问题上与9种新兴算法进行了比较,并在实际约束问题上与9种约束多目标进化算法进行了比较。结果表明,CMOWPA-C的多样性显著提升,且能有效地避免局部最优。 展开更多
关键词 多目标狼群算法 约束优化 随机扰动因子 聚类 自适应惩罚 自适应权衡模型
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胃食管反流病和胰腺炎的因果关联:孟德尔随机化研究和共定位分析
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作者 冯彬彬 王天麟 +4 位作者 韩俊泉 曲鹏飞 贺燕丽 杨朝帅 王红 《胃肠病学和肝病学杂志》 2026年第1期82-88,共7页
目的通过孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)研究和共定位分析,探讨胃食管反流病(gastroesophageal reflux disease,GERD)与胰腺炎之间的潜在因果关联。方法使用公开的全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study,GWAS)的... 目的通过孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)研究和共定位分析,探讨胃食管反流病(gastroesophageal reflux disease,GERD)与胰腺炎之间的潜在因果关联。方法使用公开的全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study,GWAS)的汇总数据进行分析。通过单变量和多变量MR分析方法,评估GERD与急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)或慢性胰腺炎(chronic pancreatitis,CP)之间的因果关联。并通过共定位分析,评估GERD与AP或CP之间是否存在共同的遗传基础。结果单变量MR分析显示,GERD与AP(IVW:OR=1.443,95%CI:1.258~1.656,P<0.001)和CP(IVW:OR=1.538,95%CI:1.244~1.901,P<0.001)风险之间呈正向因果关联。而AP(IVW:OR=0.979,95%CI:0.934~1.025,P=0.358)和CP(IVW:OR=1.026,95%CI:0.985~1.069,P=0.220)与GERD风险之间不存在因果关联。MR-Egger、加权中位数法、简单模式法和加权模式法的结果在方向和效应量上与IVW法保持一致。多变量MR分析调整了潜在混杂因素(吸烟、吸烟频率、饮酒、饮酒频率和胆结石)后,结果与单变量MR基本一致。共定位分析显示,GERD与AP、CP的假设4的后验概率分别为1.1%和4.5%,两者不存在共同的遗传基础。结论GERD可增加胰腺炎的发生风险,建议通过积极控制GERD来降低胰腺炎的发生率。 展开更多
关键词 胃食管反流病 胰腺炎 孟德尔随机化 共定位 危险因素
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中国农村能源碳排放演进趋势及关键影响因素分析
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作者 李贝 卢奕亨 +1 位作者 夏锐 郑家喜 《环境科学》 北大核心 2026年第1期36-46,共11页
明晰中国农村能源碳排放演进趋势及关键影响因素对推动农业农村绿色发展、如期实现“双碳”目标具有重要意义.在厘清中国及30个省份农村能源碳排放现状特征的基础上,综合运用核密度估计法与随机森林模型,重点分析了农村能源碳排放的演... 明晰中国农村能源碳排放演进趋势及关键影响因素对推动农业农村绿色发展、如期实现“双碳”目标具有重要意义.在厘清中国及30个省份农村能源碳排放现状特征的基础上,综合运用核密度估计法与随机森林模型,重点分析了农村能源碳排放的演进趋势及关键影响因素.结果表明:(1)2005~2022年中国农村能源碳排放总量整体处于上升趋势,其演变特征可大致划分为“波动上升、相对平稳、持续上升”这3个阶段,碳排放强度在考察期内累计增幅超过160%.分省域来看,农村能源碳排放总量以广东居首,上海排在最后一位;强度以天津居首,广西排在最后一位.(2)考察期内,无论是全国还是南、北方地区的农村能源碳排放强度均明显提高,低值区域省份分布明显减少,全国及北方地区的农村能源碳排放强度在考察期末仍呈现出一定的两极分化特征.(3)农村能源碳排放受经济、社会和政府这3个层面因素的共同影响.其中,经济层面的因素中,农业产业结构对农村能源碳排放呈倒“U”型的影响效应;社会层面的因素中,农村人口老龄化、农业机械化程度与农村人力资本水平的提升均会导致农村能源碳排放增加,而城镇化水平提升则能发挥抑制作用;政府层面的因素中,财政支农水平的提升有助于实现农村能源碳减排.研究结果可为农村地区减排固碳优化路径的构建提供科学参考. 展开更多
关键词 农业碳排放 农村能源碳排放 演进趋势 影响因素 随机森林
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基于孟德尔随机化的炎症因子与食管癌因果关系及代谢物中介分析
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作者 许雅琦 王鑫惠 +1 位作者 于俊岩 常建兰 《胃肠病学和肝病学杂志》 2026年第2期203-206,共4页
目的 通过孟德尔随机化分析91种炎症因子与食管癌之间的因果关系,并探讨血清代谢物在其中所起的中介作用。方法 基于GWAS数据库,对于91种炎症因子与食管癌采用双样本双向孟德尔随机化研究,另外采用两步孟德尔随机化来确定介导这种效应... 目的 通过孟德尔随机化分析91种炎症因子与食管癌之间的因果关系,并探讨血清代谢物在其中所起的中介作用。方法 基于GWAS数据库,对于91种炎症因子与食管癌采用双样本双向孟德尔随机化研究,另外采用两步孟德尔随机化来确定介导这种效应的潜在代谢物。利用随机逆方差加权(inverse variance weighting, IVW)为主要分析方法,使用Cochran Q检验、MR-PRESSO检验和MR-Egger回归截距进行敏感性分析。结果 该研究确定了2种与食管癌有因果关系的炎症因子和14种代谢物。通过中介分析可知,N-乙酰-2-氨基辛酸酯在IL-22RA1与食管癌的发生发展中起到中介作用,中介效应为26%。结论 IL-22RA1降低食管癌发生发展,其中N-乙酰-2-氨基辛酸酯代谢物在其中起到中介作用。 展开更多
关键词 食管癌 炎症因子 代谢物 孟德尔随机化
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炎症细胞因子与冻结肩:来自FinnGen GWAS数据库欧洲人群的大样本分析
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作者 颜威 孔令军 +3 位作者 何天翔 朱清广 奚小冰 房敏 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第22期5867-5875,共9页
背景:冻结肩是骨伤科常见疾病,但无特异性确诊的临床指标,炎症细胞因子与冻结肩有相当大的关联,但具体因果关系尚未明确。此研究采用全基因组关联研究的汇总统计数据进行孟德尔随机化分析,全基因组关联研究数据基于大样本遗传变异信息,... 背景:冻结肩是骨伤科常见疾病,但无特异性确诊的临床指标,炎症细胞因子与冻结肩有相当大的关联,但具体因果关系尚未明确。此研究采用全基因组关联研究的汇总统计数据进行孟德尔随机化分析,全基因组关联研究数据基于大样本遗传变异信息,可减少环境混杂因素干扰,更可靠地推断炎症细胞因子与冻结肩的因果关系,弥补传统观察性研究无法确定因果关联的局限。目的:运用双向双样本孟德尔随机化方法,探讨炎症细胞因子与冻结肩发病之间的因果关系。方法:利用FinnGen数据库中全基因组关联研究的汇总统计数据,对41种炎性细胞因子和冻结肩的因果关系进行分析。FinnGen数据库由芬兰国立卫生与福利研究院(THL)、赫尔辛基大学等多家芬兰科研机构联合发起,包括2942例病例和167641例欧洲血统对照,整合数十万至百万级人群的基因组、临床表型和生化指标数据,支持疾病遗传关联研究。该研究基于公开可用的汇总统计数据库,无需伦理审批。采用逆方差加权法、加权中位数法、加权模型法、简单模型法、MR-Egger回归和敏感性分析(包括MR-Egger、MR-PRESSO、Cochran’s Q检验)进行双向孟德尔随机化分析。结果与结论:单核细胞趋化蛋白3在正反两个方向上均具有显著的因果效应。在正向分析中,单核细胞趋化蛋白3与冻结肩风险呈正相关(OR=1.176,95%CI:1.034-1.338,P=0.014);在反向分析中,冻结肩与单核细胞趋化蛋白3水平呈负相关(OR=0.782,95%CI:0.625-0.979,P=0.032)。此外,发现肿瘤坏死因子β与冻结肩风险之间有显著关联(OR=1.126,95%CI:1.002-1.264,P=0.046);在反向分析中,基质细胞衍生因子1α与冻结肩风险之间也有显著关联(OR=1.1,95%CI:1.011-1.196,P=0.028),表明肿瘤坏死因子β、基质细胞衍生因子1α与冻结肩存在可靠的相关性。此双向孟德尔随机化研究揭示了单核细胞趋化蛋白3与冻结肩之间的复杂相互作用,提示单核细胞趋化蛋白3可能作为一个潜在的治疗靶点。此外,研究还表明肿瘤坏死因子β与冻结肩风险相关,可能是冻结肩潜在的风险因子;而冻结肩亦与基质细胞衍生因子1α水平升高相关,基质细胞衍生因子1α具备成为冻结肩诊断标志物的潜力。但还需进一步研究以阐明这些因果关系背后的生物学机制。此外国际数据库的分析为中国研究提供了候选分子和因果推断范式,但需结合本土数据实现精准转化。 展开更多
关键词 冻结肩 炎症细胞因子 单核细胞趋化蛋白3 基质细胞衍生因子1Α 孟德尔随机化分析
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1型糖尿病患儿酮症酸中毒风险预测模型的构建及验证
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作者 赫连静靓 张少华 《中华急危重症护理杂志》 2026年第1期30-35,共6页
目的分析1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患儿发生酮症酸中毒的危险因素,通过决策树算法建立T1DM患儿酮症酸中毒的风险预测模型。方法回顾性分析2021年2月—2024年9月收治的218例T1DM患儿的临床资料,根据患儿是否发生酮症酸... 目的分析1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患儿发生酮症酸中毒的危险因素,通过决策树算法建立T1DM患儿酮症酸中毒的风险预测模型。方法回顾性分析2021年2月—2024年9月收治的218例T1DM患儿的临床资料,根据患儿是否发生酮症酸中毒将其分为酮症酸中毒组和非酮症酸中毒组,采用Logistic回归分析筛选T1DM患儿发生酮症酸中毒的危险因素,通过R语言构建预测T1DM患儿发生酮症酸中毒的随机森林模型,采用5折交叉验证法对模型进行内部验证,并对比模型的预测效能。结果该研究218例T1DM患儿中,有66例患儿发生了酮症酸中毒,酮症酸中毒发生率为30.28%;单因素分析结果显示,年龄、入院随机血糖、糖化血红蛋白、前驱感染、甲状腺功能等差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归结果表明,年龄增加是T1DM患儿发生酮症酸中毒的保护因素,而入院随机血糖升高、糖化血红蛋白升高、有前驱感染、甲状腺功能异常是T1DM患儿发生酮症酸中毒的危险因素(P<0.05);模型预测总体正确性为84.2%;内部验证显示,模型预测正确率为77.6%;随机森林模型预测T1DM患儿酮症酸中毒发生的AUC值与Logistic回归模型相近,两种模型均具有较好的预测效能。结论该研究构建的随机森林模型可预测T1DM患儿发生酮症酸中毒风险,有助于护理人员根据不同因素的重要性排序制订相应的护理干预策略。 展开更多
关键词 1型糖尿病 患儿 酮症酸中毒 影响因素 随机森林模型
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基于随机森林算法的2型糖尿病共病病人焦虑和抑郁影响因素研究
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作者 邵梦瑶 潘欣欣 +1 位作者 陆敏 王艳梅 《护理研究》 北大核心 2026年第2期185-192,共8页
目的:基于随机森林算法探讨2型糖尿病(T2DM)共病病人的焦虑及抑郁现状,并分析其影响因素。方法:于2023年11月—2024年4月,采用便利抽样法选取上海市浦东新区某三级医院及3所社区医院的1652例T2DM共病病人作为研究对象。采用一般资料调... 目的:基于随机森林算法探讨2型糖尿病(T2DM)共病病人的焦虑及抑郁现状,并分析其影响因素。方法:于2023年11月—2024年4月,采用便利抽样法选取上海市浦东新区某三级医院及3所社区医院的1652例T2DM共病病人作为研究对象。采用一般资料调查表、广泛性焦虑障碍量表(GAD-7)、病人健康问卷抑郁症状群量表(PHQ-9)进行调查。采用随机森林算法筛选重要影响因素,采用Logistic回归分析探究T2DM共病病人发生焦虑、抑郁的影响因素。结果:1652例病人中,382例(23.1%)发生焦虑,565例(34.2%)发生抑郁。焦虑的影响因素为6个,重要性由高到低依次为婚姻状况、工作状态、年龄、合并症数量、糖尿病家族史、饮酒史。抑郁的影响因素为9个,重要性由高到低依次为年龄、糖尿病家族史、工作状态、受教育程度、婚姻状况、家庭月均收入、合并症数量、病程、体质指数(BMI)。Logistic回归分析结果显示,年龄、婚姻状况、工作状态、糖尿病家族史、合并症数量是T2DM共病病人发生焦虑及抑郁的共同影响因素(P<0.05);饮酒史是其发生焦虑的影响因素(P<0.05);BMI、受教育程度、家庭月均收入、病程是其发生抑郁的影响因素(P<0.05)。结论:T2DM共病病人焦虑及抑郁发生率均较高,其影响因素较多,医护人员应及早识别并实施针对性的干预措施,提高病人心理健康水平,改善病人结局。 展开更多
关键词 2型糖尿病 糖尿病共病 焦虑 抑郁 随机森林模型 LOGISTIC回归 影响因素
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