结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

ATC与PSV对接受机械通气支持的呼吸衰竭患者在自主呼吸实验时通气参数及拔管情况的影响

目的:对比接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者应用自动导管阻力补偿技术(ATC)与压力支持通气(PSV)对自主呼吸试验(SBT)及拔管情况的影响。方法:选取本院2017年1月-2019年3月收治的100例接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者作为观察对象,所有患者均符合撤机标准。应用随机数字表法分为ATC组与PSV组,每组50例。ATC组撤机过程中接受ATC治疗,PSV组撤机过程中接受PSV治疗。对比两组撤机过程中SBT通气参数及拔管相关情况。结果:ATC组成功拔管46例,PSV组成功拔管38例,ATC组拔管成功率明显高于PSV组(P<0.05)。在1 h通气过程中,两组呼吸频率(RR)、心率(HR)、收缩压(SBP)及舒张压(DBP)均呈现升高后降低趋势(P<0.05),但两组各时间点RR、HR、SBP及DBP比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。两组SBT的潮气量(VT)、分钟通气量(MV)及浅快呼吸指数(RSBI)比较,差异均无统计学意义(P>0.05);ATC组吸气峰流速(PIFR)、气道峰压(PIP)及呼气达峰容量比(VPEFR/VTE)均低于PSV组,而呼气峰流速(PEFR)高于PSV组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:ATC可在不影响接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者生命体征的同时,有效提高拔管成功率,并改善患者的SBT结果。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

刍议驻马店市农村经济发展中的金融支持

进一步完善和健全科学发展观与农村经济合作组织党建工作创新不仅仅只是具有健全中国完整社会经济体系和社会制度的理论作用,还对农村的建设与发展,也对整个中国未来更好的可持续发展有着非常重要的现实意义。近些年来,我国对于科学发展观与农村经济合作组织党建工作创新给予了相当的重视,逐步的推出了新型农村合作医疗政策,大力加强了农村最低生活保障措施的实施,将新型农村社会养老保险的试点逐渐推广,使得中国农村社会保障体系不断的完善,但是伴随着这些可喜性的发展,我国的农村经济发展还有着很多问题。基于此,本文采用了逐步分析法,对驻马店市农村经济发展中的金融支持进行了研究分析,以期为农村经济发展提供相应的理论参考帮助。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。