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关键词： 分层抽样   系统抽样   简单随机抽样  

摘要： 概率抽样(probability sampling),也称“随机抽样”(random sampling)。其特点是每个被抽取的个体都有相同的机会被抽中。具体的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、集束抽样和系统抽样。非概率抽样(non-probability sampling),也称“非随机抽样”或“不等概率抽样”,指没有采用随机抽样方法而选取样本的方法。这种抽样方法由于非随机,所以样本对总体的代表性不能保证。常用的非概率抽样包括方便抽样、配额抽样、立意抽样和滚雪球抽样。

关键词： 优秀研究生评选   自适应变异系数   多原则约束   权重优化模型  

摘要： 科学的优秀研究生评选指标是构建高质量研究生教育体系的关键环节。当前优秀研究生评选存在权重设定主观性强、缺乏动态适应性等问题,难以有效响应年度数据特征与政策导向变化。因此,需要构建一种兼具客观性、导向性与自适应性的权重优化方法。基于自适应变异系数法与多原则约束的权重优化模型遵循“客观数据→原则调校→政策约束”三阶段路径:首先采用变异系数法客观提取指标区分度,生成初始权重;其次引入变异系数自适应调整机制,获得原则导向调校后的自适应权重;最后在二次规划框架下融入多原则约束,求解兼具数据分布特征与政策导向性的最终权重。以F大学E学院候选人为例进行验证,模型能够将学术主导程度稳定在目标区间内,合理体现综合测评与实践创新的贡献度,使评选结果更具区分力与政策可解释性。

关键词： 心动过缓   灵宝护心丹   中医证候积分   心率变异性时域分析指标   24 h动态心电图  

摘要： 目的:观察灵宝护心丹对窦性心动过缓病人心率变异性时域分析指标的影响,评价其临床治疗效果和用药安全性。方法:选取2022年8月—2023年12月于江苏省人民医院心内科收治的80例心动过缓病人,按照随机数字表法分为试验组和对照组,每组40例。对照组采用西医基础治疗,试验组在基础治疗的同时加用灵宝护心丹每次4丸,每日3次,饭后服用,两组均连续治疗8周。比较两组病人治疗前后24 h动态心电图指标(平均心率、总心率、心动过缓占比)、中医证候评分、心率变异性时域分析指标[相邻NN间期差值的均方根(RMSSD)、全部正常窦性心搏间期标准差(SDNN)、相邻正常窦性心搏间期差值>50 ms的百分比(PNN50)、每5 min正常窦性心搏间期平均值的标准差(SDANN)]变化,以及实验室检查(血尿常规、肝肾功能)与不良反应的发生情况。结果:治疗后,试验组平均心率、总心率均高于对照组(P<0.05),心动过缓占比低于对照组(P<0.05)。试验组治疗后中医证候总分及心悸、胸闷两项单项症状评分均较对照组明显降低(P<0.05)。试验组治疗后心率变异性时域分析指标SDNN、SDANN、RMSSD和PNN50均较治疗前升高,且试验组治疗后SDNN、SDANN、RMSSD和PNN50均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。治疗期间,两组均未发现与治疗药物相关的不良反应,两组病人实验室检查指标无异常。结论:灵宝护心丹治疗窦性心动过缓具有较好的疗效,可明显改善病人中医证候积分、心率变异性时域分析指标,临床应用安全性较高。

关键词： 广义失效概率函数   模糊状态   分层策略   重要抽样法   单层分析框架  

摘要： 分析概率输入和模糊状态条件下的广义失效概率函数对于掌握分布参数在其设计域内变化时影响结构可靠性水平的规律至关重要,现有的单层重要抽样算法虽然可以避免直接双层蒙特卡洛要求的重复分析以及高可靠时要求的大容量样本池而带来的高耗时问题,但这类方法仍没有解决高维高可靠场景下构造单层重要抽样密度耗时且抽样效率低的问题。为此,构造了一种显式且易于抽样的统一重要抽样密度,并提出了渐进分层聚类的策略,使得所构造的统一重要抽样密度的样本能够覆盖对广义失效概率函数估计贡献大的区域,从而通过降低广义失效概率函数估计的方差来提高计算效率。相对于已有的单层重要抽样法,所提方法的主要创新表现在构造统一重要抽样密度时采用了渐进分层聚类的策略,避免了对附加计算量高的优化算法的依赖,显著地提升了高维高可靠性时探索目标模糊失效域来构造统一重要抽样密度及估计广义失效概率函数的效率,该优越性得到了文中算例的充分验证。

关键词： 高级接收机自主完好性监测   完好性   可用性   区间估计   置信区间  

摘要： 得益于多频多星座的引入和较高自主性,高级接收机自主完好性监测(ARAIM)正逐步成为保障生命安全相关领域中导航定位可靠性的关键技术。然而,传统ARAIM需顾及多重检测与排除失效情形下的完好性损失,导致保护水平数值较为保守,限制了其在高安全性导航场景中的应用。为此,引入受完好性约束的抗差估计策略,设计基于区间估计理论的容错ARAIM(FT-ARAIM)方法。该方法在预设完好性与连续性风险约束下,利用解分离统计量构建各子集估计解的置信区间,并在此基础上获取容错定位估计,以实现可用性水平的优化提升。仿真与实验结果表明:在空中交通导航场景(HAL=10 m)下,采用GPS和BDS双星座配置时,与传统故障检测与排除ARAIM方法(FDE-ARAIM)相比,FT-ARAIM方法在不同观测精度条件下的全球99.5%可用性覆盖率提升37.42%~39.31%;同时,其所需处理的故障集合数量减少27.46%~55.27%,计算效率显著提升。

关键词： 慢性阻塞性肺疾病   呼吸衰竭   血糖变异指标   剂量-效应关系  

摘要： 目的探讨血糖变异系数(coefficient of variation,CV)、平均血糖波动幅度(mean amplitude of glycemic excursions,MAGE)、最大血糖波动幅度(largest amplitude of glycemic excursions,LAGE)对慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)伴呼吸衰竭住院患者6个月再入院的预测价值,并分析其剂量-效应关系。方法回顾性收集2022年1月—2025年3月苏州大学附属张家港医院收治的102例慢阻肺伴呼吸衰竭住院患者的临床资料。根据6个月内是否再入院分为再入院组(32例)和非再入院组(70例),同时依据患者是否合并2型糖尿病分为2型糖尿病亚组(41例)和无2型糖尿病亚组(61例)。采用多因素Cox比例风险回归模型分析6个月内再入院的独立危险因素,构建总人群及不同糖尿病亚组的回归模型,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估血糖变异指标的预测效能,比较不同亚组中血糖变异指标的预测价值,限制性立方样条(restricted cubic spline,RCS)模型分析血糖变异指标与再入院风险的剂量-效应关系,探索不同糖尿病亚组的剂量-效应特征。结果多因素Cox回归模型显示,MAGE、CV、LAGE及APACHEⅡ评分是患者6个月内再入院的独立危险因素,白蛋白是独立保护因素(P<0.05)。2型糖尿病亚组中,MAGE、APACHEⅡ评分为6个月内再入院的独立危险因素(P<0.05)。无2型糖尿病亚组中,MAGE、CV、白蛋白为6个月内再入院的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示,总人群中CV、MAGE、LAGE预测患者6个月内再入院的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.789、0.809、0.753,均低于联合检测的AUC(0.891)。2型糖尿病亚组中MAGE预测再入院的AUC为0.825,无2型糖尿病亚组中MAGE预测再入院的AUC为0.796,均为各亚组中预测效能最优的血糖变异指标。采用RCS模型结合Cox回归分析显示,总人群中MAGE与患者6个月再入院风险呈线性正相关(非线性检验P=0.326),无明显阈值效应:当MAGE≤5.83 mmol/L时,再入院风险上升趋势较为平缓;当MAGE>5.83 mmol/L时,再入院风险呈加速升高态势,且MAGE每增加1 mmol/L,患者6个月内再入院风险显著增加18.6%。2型糖尿病亚组中MAGE与再入院风险呈线性正相关(非线性检验P=0.289),MAGE每增加1 mmol/L,再入院风险增加21.5%;无2型糖尿病亚组中MAGE与再入院风险同样呈线性正相关(非线性检验P=0.365),MAGE每增加1 mmol/L,再入院风险增加16.3%。结论CV(尤其是MAGE)对慢阻肺伴呼吸衰竭住院患者的6个月内再入院具有较高预测价值,且MAGE与再入院风险呈线性剂量-效应关系,该预测价值在2型糖尿病和无2型糖尿病亚组中均成立,MAGE在两个亚组中均为最优预测指标。临床可通过控制血糖波动降低再入院风险,且针对不同糖尿病状态的患者制定个体化的血糖波动管控目标。

关键词： 高压共轨燃油系统   喷油特性感知   变分推断   不确定性量化   点估计   区间估计  

摘要： 为实现高压共轨燃油系统喷油特性的精确可信感知,本文提出一种融合变分贝叶斯与双向长短期记忆神经网络的喷油特性感知模型。该方法利用高压共轨系统试验台获取喷油器入口压力波动与喷油速率试验数据,建立模型训练与测试的时序样本数据集,采用变分推断方法构建模型超参数的非参数化变分分布,并结合自适应矩估计算法优化最大证据下限,确定超参数概率密度分布的最优变分近似,实现喷油特性感知模型不确定性的量化表征。结果表明,在点估计方面,与门控循环单元、多层感知机、单向长短期记忆网络和卷积神经网络4种深度学习模型相比,模型对喷油速率的感知精度更高,喷油量感知的平均误差为1.42%;在区间估计方面,本文模型感知的喷油速率95%后验可信区间(CI)能够合理覆盖试验测量曲线,概率密度分布中心与试验值保持较高一致性。研究证明本文模型在实现喷油特性高精度感知的同时,能够有效地量化感知不确定性,为高压共轨系统精确喷射控制提供模型基础。

关键词： 排序集抽样   非完美排序集抽样   总体均值   渐近区间估计  

摘要： 本文在排序集抽样(RSS)下首先给出了第r个次序统计量方差的两个无偏估计,接着基于这两个无偏估计研究了RSS下总体均值的渐近区间估计.数值结果表明RSS下的渐近置信区间的长度比简单随机抽样(SRS)下的渐近置信区间长度短,并且RSS下渐近置信区间的覆盖率比SRS下渐近置信区间的覆盖率高.考虑到排序可能出错带来的影响,本文进一步给出了非完美排序集抽样(IRSS)下第r个次序统计量方差的两个无偏估计,接着基于这两个无偏估计讨论了IRSS下总体均值的渐近区间估计.数值结果表明IRSS下的渐近置信区间的长度比SRS下的渐近置信区间长度短,且IRSS下渐近置信区间的覆盖率比SRS下渐近置信区间的覆盖率高.

关键词： 核数据   BEAVRS基准题   有效增殖因子   不确定性分析   抽样方法  

摘要： 核数据是核反应堆物理计算结果不确定度的主要来源,研究核数据的不确定性对结果的影响能提高核反应堆物理计算精度,进而保障核反应堆系统经济性与安全性。本文利用核数据抽样工具SANDY对核素截面限制在协方差允许的范围内进行多次抽样扰动,并基于BEAVRS商用压水堆基准题热态零功率堆芯物理模型,结合蒙特卡罗输运计算程序OpenMC计算扰动后的有效增殖因子(k_(eff)),通过拟合k_(eff)分布曲线,量化分析评价核数据库中核素截面不确定性对k_(eff)的影响。结果表明:在BEAVRS基准题热态零功率下,235U的裂变截面最为敏感,敏感性系数为0.45;238U的非弹性散射截面不确定性对k_(eff)的影响最为显著,k_(eff)的标准差可达9.1×10^(-4)。通过比对计算结果,说明基于SANDY的抽样方法在核数据截面的不确定性分析上具有可行性和适用性。

关键词： 血压变异性   血清学指标   脑梗死   睡眠呼吸暂停综合征   预后  

摘要： 目的:探讨血压变异性(BPV)、血清学指标对脑梗死合并睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患者临床预后的影响,并明确影响患者预后的主要风险因素,为该类患者的预后评估及个体化干预提供临床依据。方法:选取2024年1月至2025年4月于广东医科大学附属第二医院住院治疗的脑梗死合并OSAS患者126例,收集患者一般临床资料,入院后连续72h动态监测血压,记录血压变异性与血清学指标水平。在完成住院治疗后的6个月随访期内,通过改良Rankin量表(mRS)对患者功能预后进行系统评估,并依据mRS评分将患者划分为预后良好组(mRS≤2分)与预后不良组(mRS>2分),进而对两组患者的血压变异性及血清学指标进行细致比较;采用多因素Logistic回归分析方法,筛选并确定影响患者预后的独立危险因素。结果:随访6个月,预后良好组79例(62.70%),预后不良组47例(37.30%)。预后不良组的年龄、高血压病史比例、24h收缩压变异性(24h SBPV)、24h舒张压变异性(24h DBPV)、夜间收缩压变异性(nSBPV)、夜间舒张压变异性(nDBPV)及同型半胱氨酸(Hcy)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、白介素-6(IL-6)高于预后良好组(P<0.05)。Logistic回归分析显示,年龄、24h SBPV、nSBPV、hs-CRP、IL-6是预后不良的独立危险因素(P<0.05)。结论:脑梗死合并OSAS患者的年龄、24h SBPV、nSBPV及hs-CRP、IL-6与临床预后密切相关,是预后不良的独立危险因素。