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1.
目的:为抗菌中药药效进行实时检测,对药效评价给出定量分析。方法系采用真空热蒸镀法镀金属银膜制作出一种光纤SPR生物传感器,感测抗菌中药作用过程中抗原与抗体各个参数变化,为药效评价提供数据依据。该传感器的应用具有快速、客观、准确、高效的实时检测功能,为抗菌中药药效定量评价提供了依据。光纤SPR生物传感器的应用为抗菌中药药效评价给出了定量依据,有望最终用于指导临床准确应用抗菌中药。  相似文献   
2.
本系统通过条码技术建立各个环节的逻辑关系,无线网络和移动计算技术的应用解决了耗材信息采集的问题,与医院信息系统实现对接,实现高值耗材追溯管理。系统对高值耗材的入库、出库、移动、盘点等操作进行全面的控制和管理,达到降低库存、减少资金占用的目的,实现医院库房管理的自动化。  相似文献   
3.
运用模糊神经网络(FNN)模型,对254例腹痛中的大肠聚、肝郁肋痛、湿热黄疸、湿热泄泻、食滞胃痛、大肠痈、虚寒泄泻、脾心痛、气滞腹痛9种中医临床病症进行辅助诊断,得到9种腹痛病症的准确率达到95.4%以上,从而FNN模型可以用在临床上作辅助诊断。  相似文献   
4.
提出一种基于光纤表面等离子体共振(SPR)传感器的检测法,检测抗感染中药与细胞因子和受体间的相互作用.采用真空热蒸镀法镀双层金属膜制作一种双金属光纤SPR生物传感器,应用直接法完成中药作用机理检测.该传感器具有快速、客观、准确、高效的中药作用机理检测功能,获得了相应数据.光纤SPR生物传感器的应用使得中药作用机理过程的检测具有实时高效的优点,有望在抗感染中药作用的靶点和分子机理研究中取得新的突破.  相似文献   
5.
《Planning》2017,(35)
以研究生医学统计学课程为研究对象,采用专题研讨与统计软件操作相结合教学法,让学生作为课堂的主体,充分发挥学生的效能,突出学生自主运用知识解决具体实际问题的能力。文章介绍了专题研讨与统计软件操作相结合教学法的运行环节以及需要注意的问题,在教学方法上起到了完善补充作用。  相似文献   
6.
中医诊断古文存在大量单音词,使用通用切词技术处理,结果是单个的分词结果,不能构成一个完整的诊断词汇。对此,设计一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集,提出基于词汇联系的隐马尔可夫模型(HMM ),进行词性标注,结合词法分析,采用移进归约算法进行特征重组,生成中医诊断词汇。实验结果表明,改进的 HMM 的词性标注准确率在训练集和测试集中分别提高了2?58%和1?02%,特征重组结果是完整独立的诊断词汇,方便中医人员进行诊断分析,适合构成向量空间模型的特征。  相似文献   
7.
近年来,中成药的使用和生产规模不断增大,产生了越来越多的中成药数据,中成药的普及与发展是一关键性问题。本项目结合知识图谱和多标签文本分类与命名实体识别的自然语言处理、语音识别等智能问答技术搭建中成药智能问答平台。在用户文本提问或语音提问后,平台会根据提问在海量中成药信息中迅速准确地查询相关中成药信息,并呈现相关中成药的知识图谱辅助用户理解。知识图谱可以将中成药很好的存储起来,智能问答可以帮助用户了解中成药,使用知识图谱结合智能问答技术对中成药普及与发展具有一定的意义。  相似文献   
8.
特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、“或门”策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖调控黑寡妇特征选择算法(procreation controlled black widow optimization feature selection algorithm,PCBWOFS),从特征空间中搜索有效特征子集。在多个分类、回归公共数据集上验证新方法,实验结果表明,相较其他对比方法(全集、AMB、SFS、SFFS、FSFOA),BWOFS和PCBWOFS能找到预测精度更高的特征子集,可提供有竞争力、有前景的结果,而且与BWOFS相比,PCBWOFS计算量更小,性能更好。  相似文献   
9.
优化初始聚类中心的K-means聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对传统K-means算法对初始中心十分敏感,聚类结果不稳定问题,提出了一种改进K-means聚类算法。该算法首先计算样本间的距离,根据样本距离找出距离最近的两点形成集合,根据点与集合的计算公式找出其他所有离集合最近的点,直到集合内数据数目大于或等于[α]([α]为样本集数据点数目与聚类的簇类数目的比值),再把该集合从样本集中删除,重复以上步骤得到K(K为簇类数目)个集合,计算每个集合的均值作为初始中心,并根据K-means算法得到最终的聚类结果。在Wine、Hayes-Roth、Iris、Tae、Heart-stalog、Ionosphere、Haberman数据集中,改进算法比传统K-means、K-means++算法的聚类结果更稳定;在Wine、Iris、Tae数据集中,比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法聚类准确率更高,且在7组数据集中改进算法得到的轮廓系数和F1值最大。对于密度差异较大数据集,聚类结果比传统K-means、K-means++算法更稳定,更准确,且比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法更高效。  相似文献   
10.
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