高黏度骨水泥治疗骨质疏松性锥体压缩骨折患者围手术期护理

【摘要】 目的 探讨高黏度骨水泥椎体成形术（PVP）治疗骨质疏松性椎体压缩骨折患者围手术期护理。方法 30例患者采用高黏度骨水泥PVP治疗骨质疏松性椎体压缩骨折,通过术前常规护理及心理、饮食干预,术后指导四肢康复锻炼和严密观察骨水泥渗漏,及时给予相应的护理措施。结果 30例患者在护理干预下积极配合PVP治疗,术后疼痛明显减轻。结论 术前充分地准备,术后正确的指导和精心的观察、护理,能够帮助患者尽快地恢复日常生活活动能力,减轻疼痛,提高生活质量。

     

局域增强系统差分定位方法

局域增强系统由地面子系统和机载子系统两部分组成。地面子系统计算卫星的伪距校正量等差分数据，并将这些数据发送给机载子系统。机载子系统利用这些差分数据，精确地完成位置的解算，达到改善定位精度的目的。本文描述了在局域增强系统中进行伪距差分定位的方法。     

自动区域划分的分区域搜索狭义遗传算法

用数学方法难以解决函数优化中的区域划分问题．为此,提出了用狭义遗传算法实现区域划分的方法．实现了基于自动区域划分的分区域搜索的狭义遗传算法,阐述了分区域搜索的控制策略。从理论上分析了基于自动区域划分的区域搜索的狭义遗传算法是全局收敛的,并具有收敛速度快、搜索过程稳定性高、可控制性强、便于并行实现等特点．最衙提出了有待研究的问题。     

数据聚类的共同进化方法

共同进化算法是一种新的进化算法,由于它采用了解空间分离编码,能有效地克服一般进化算法中固有的早熟收敛问题。该文针对数据聚类问题——当前数据挖掘与探查性数据分析中的一个重要课题——将数据聚类问题抽象成为一个赋值图的分割问题,应用共同进化算法来加以解决,使得聚类的结果不必依赖于初始聚类中心,并对该算法的性能加以分析。将该算法与一般的遗传算法相比较,通过实验证明了该算法的优越性能。     

一起因给水泵切换造成机组停运事故的原因分析

叙述了某电厂由于给水泵切换造成机组被迫停运事故的经过,分析了造成事故的监视不到位,给水泵出口卡涩及卡涩后处理不当等三方面原因,针对事故中暴露出来的责任心不强,设备维护不到位和管理制度执行不力等问题,提出相应的防范措施。     

基于邻域表的多目标进化算法

针对算法性能和运行时间的矛盾,提出一种基于邻域表的多目标进化算法(NLEA).采用类似于图中邻接表的结构对解个体进行存储,利用个体之间的邻近关系从拥挤程度和距离上对其进行分级适应度赋值,并根据适应值调整个体链表中的次序以便高效的进行环境选择操作.通过7个测试问题和3个方面的测试标准,结果表明新算法在较快速的接近真实的最优面的同时,拥有良好的分布性.     

基于空间交配的遗传算法

本文在经典遗传算法中增加了一个称之为空间交配的遗传算子,通过空间交配,把整个搜索空间划分成不相交(或近似不相交)的子空间,它不但优化空间内的个体,而且各子空间作为一种运算对象,其本身也得到不断优化.算法不是在某一时刻才把群体进行突发多样性化,而是群体在总体上时刻保持多样性,同时不断积累有用信息,最终使算法收敛到全局最优解,而且子群体的个体交换很少,解决了现在大多并行遗传算法的系统通信开销大的问题.     

基于共享存储器的多亲遗传算法及其理论分析

针对多亲遗传算法与传统遗传算法相比在求解一些实际问题时,算法性能提高并不明显的现象,提出了一种基于共享存储器的多亲遗传算法,并对其进行了理论分析,证明了基于共享存储器的多亲遗传算法满足模式定理。此外,还采用测试函数和字符串问题对算法进行了仿真实验,结果表明了算法的有效性。     

多亲遗传算法的理论分析及其应用研究

多亲遗传算法是在保持了传统遗传算法一些特性的基础上,对传统遗传算法的交叉算子进行了改进。在介绍了多亲遗传算法的基础上,对其进行了理论分析,证明了多亲遗传算法满足Holland的模式定理;提出了一种称为群体中心交叉的多亲交叉算子,最后将这种多亲交叉算子的多亲遗传算法应用到了数据聚类问题中,取得了良好的实验结果。     

一种求解多目标优化问题的粒子群算法

提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优解.通过使用一系列标准的测试函数进行实验,实验结果表明该算法在保持解集分布性和收敛性方面较有效,且实现简单、表现稳定.