C反应蛋白和降钙素原指导高危新生儿预防性应用抗生素的效果、安全性和经济性分析

目的:评价应用C反应蛋白（C reaction protein，CRP）和降钙素原（procalcitonin，PCT）指导高危新生儿预防性应用抗生素的效果、安全性和经济性。方法:选取2015年7月至2017年1月慈溪市妇幼保健院收治的高危新生儿124例作为研究对象，随机数表法分为对照组（62例）和实验组（62例），对照组患儿均给予预防性应用抗生素治疗，实验组根据CRP和PCT选择性应用抗生素。比较两组患儿的细菌培养阳性率、脓毒症发生率以及不良反应发生率。结果:两组患儿的CRP和PCT水平和阳性率间均不存在统计学差异（t/χ2=0.299，-0.461，0.292，0.544，0.186，P=0.766，0.646，0.589，0.461，0.666）。两组患儿治疗前后的菌培养阳性率间均不存在统计学差异（χ2=0.040，0.287，P=0.842，0.592）；两组治疗后的菌培养阳性率均明显低于治疗前（χ2=47.825，40.367，P=0.000，0.000）；两组患儿脓毒症的发生率分别为12.90%和14.52%，差异无统计学意义（χ2=0.068，P=0.794）。实验组的NICU治疗和住院时间、机械通气时间以及治疗费用均显著低于对照组（t=2.904，2.729，2.152，5.337，P=0.004，0.007，0.033，0.000），两组的机械通气率间无统计学差异（χ2=0.372，P=0.542）。对照组患儿不良反应发生率为19.35%，明显高于实验组的6.46%（χ2=4.593，P=0.032）。结论:应用CRP和PCT指导高危新生儿预防性应用抗生素的效果与普遍性应用相似，可以明显减少治疗时间和治疗费用，明显降低治疗相关不良反应。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统

随着计算机技术的发展,信息的网络传输系统已经成为强大的信息互联互通平台,但在传输的过程之中,传统的传输系统存在较大的安全隐患。针对无线网络通信中的信息安全需求,通过对干扰器以及软件的创新设计,提出一种基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统。通过对比实验证明,该系统的安全性更高,且传输时间明显短于传统传输系统,具有良好的信息保密通信效果。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。