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目的 提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的学习模型,以提高中医临床血压数据预测的准确度和效率。方法 将LSSVM学习模型应用于中医临床血压数据预测。用LSSVM等式约束代替支持向量机不等式约束,将二次规划问题转化为线性方程求解问题,降低计算复杂性,加快算法收敛速度。收集320例患者的临床脉图参数及血压数据,以其中300例样本作为训练样本,训练得到LSSVM学习模型,以其余20例样本作为测试数据,用得到的LSSVM学习模型根据患者的脉图参数预测血压数据。结果 实验证明,LSSVM学习模型对血压数据有较好的预测准确度。其中基于多项式核函数的LSSVM学习模型较基于径向基核函数LSSVM学习模型表现出更好的学习和预测能力,基于多项式核函数的LSSVM学习模型中收缩压、舒张压、平均动脉压预测结果的平均预测误差分别为7.88%、8.40%、6.67%,低于基于径向基核函数的LSSVM学习模型的预测误差(分别为7.95%、9.70%、7.48%)。结论 本实验提出的基于LSSVM的学习模型仅通过患者的临床脉图参数就可预测患者血压数据,对中医学临床诊断有一定的参考价值。 相似文献
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目的探讨丙泊酚、咪达唑仑及右美托咪定对机械通气患者血流动力学及氧代谢的影响。方法将60例机械通气患者分为丙泊酚组(P组)、咪达唑仑组(M组)及右美托咪定组(D组),每组各20例。对每组镇静前后及不同组间镇静后血流动力学及氧代谢指标变化进行比较。结果三组患者镇静后心率、平均动脉压、心排量、心指数及氧供均有不同程度下降,中心静脉血氧饱和度(ScvO2)均有不同程度上升,而全身血管阻力指数(SVRD、全心舒张末期容积指数(GEDVI)仅在D组镇静后有所下降(P均〈0.05)。镇静后三组患者的心率、平均动脉压、SVRI、GEDVI、心排量、心指数、氧供及ScvO2比较,差异均有统计学意义(P均〈0.05)。进一步两两比较,心率、平均动脉压及ScvO2在M组与D组比较时有统计学意义(P=0.003、0.006、0.000),SVRI水平在D组与P组及M组比较时均有统计学意义(P=0.001、0.015),而GEDVI、心排量、心指数仅在D组与P组比较时有统计学意义(P=0.015、0.011、0.002)。结论三种药物均能达到减少氧耗作用且镇静效果确切,但使用右美托咪定镇静时需注意药物所致心动过缓及低血压的风险,而使用丙泊酚镇静时需注意药物对心功能的抑制。 相似文献
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