因子分析法结合加权TOPSIS法对医疗质量的综合评价

目的:综合评价某医院2007年度1~12月份医疗工作质量,为医院制定长久的工作计划提供科学的决策依据,以创造更大的效益。方法:应用因子分析法确定权重,然后结合加权TOPSIS法对该医院的医疗工作进行综合评价。结果:该医院2007年度医疗工作质量以4、7、11月份较好,2、5、10月份较差。该结果与实际情况比较吻合,说明该法是可行的。结论:研究表明,医院医疗质量综合评价需要一个科学的指标体系。应用因子分析法,结合加权TOPSIS法进行综合评价充分利用原始数据,不损失原指标的信息,更为客观,更具科学性、真实性。     

因子分析法结合加权TOPSIS法对医疗质量的综合评价

目的 综合评价某医院2007年度1～12月份医疗工作质量,为医院制定长久的工作计划提供科学的决策依据,以创造更大的效益.方法 应用因子分析法确定权重,然后结合加权TOPSIS法对该医院的医疗工作进行综合评价.结果 该医院2007年度医疗工作质量以4、7、11月份较好,2、5、10月份较差.该结果与实际情况比较吻合,说明该法是可行的.结论 研究表明,医院医疗质量综合评价需要一个科学的指标体系.应用因子分析法,结合加权TOPSIS法进行综合评价充分利用原始数据,不损失原指标的信息,更为客观,更具科学性、真实性.     

小脑基因表达数据的模糊多尺度聚类分析

目的 为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知基因的功能提出解释提供参考.方法 首先对小脑组织随机抽取100组预处理后的基因表达数据,对每个由7个时间点所成的基因表达信号做多尺度分析,其次在各个尺度下运用改进的FCM算法设计了一个归类阀值,并利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现各个尺度下小脑组织基因的聚类,并把每一层对应的聚类结果输出到文本文件,最后找出各层聚类结果完全一致的基因进行归类并进行生物学解释.结果 得到的小脑组织基因最优聚类数为3类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近.结论 运用多尺度分析并结合FCM算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用.     

一种改进的FCM算法对海马组织基因的聚类分析

目的为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法提出一种新的FCM聚类算法,设计了一个归类阀值,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了海马组织基因的软聚类,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释。结果得到的海马组织基因最优聚类数为4类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论此改进的FCM算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用。