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二次推断函数与广义估计方程缓控释制剂工艺数据建模比较被引量：4: 2016年; 目的比较二次推断函数(QIF)及广义估计方程(GEE)对具有重复测量特征的缓控释制剂制备工艺累积释放度数据的建模效果。方法选取三种作业相关矩阵对缓控释制剂制备工艺正交试验设计数据建立QIF模型并进行拟合优度检验,用评价指标AIC、BIC选择模型及选择合理的作业相关矩阵;基于此合理的作业相关矩阵建立广义估计方程(GEE)模型;用均方误差(MSE)比较QIF模型及GEE模型的建模效果。结果累积释放度数据用QIF方法以可交换相关矩阵建立的模型评价指标AIC、BIC最小(AIC=24.000、BIC=26.367),均方误差MSE=0.0123,而基于可交换相关矩阵建立的GEE模型MSE=32.6535,QIF的建模效果要优于GEE。结论在具有重复测量数据特征的缓控释制剂的建模研究中,二次推断函数建模可以用评价指标AIC、BIC选择模型,并且建模效果优于广义估计方程,具有应用价值。; 王华芳王婷王祥魏珍范瑾武鹏张洁仇丽霞; 关键词：缓控释制剂重复测量数据广义估计方程

Logratio变换与偏最小二乘法在多目标混料均匀设计药物处方配比优化中的应用被引量：2: 2016年; 目的研究logratio变换与偏最小二乘法在多目标混料均匀设计药物处方配比优化中的应用。方法对混料数据进行logratio变换之后,用偏最小二乘法进行建模,再用小生境遗传算法进行多目标寻优。结果小生境遗传算法所得相对最优方案:保湿剂、含湿量、胶黏剂、赋型剂、温度和时间分别为36.61%、5.14%、52.51%、5.74%、69℃和8h,与原文献结果相比,评价指标为初粘力15.50cm、持粘力14.52s、载药量6.49mg、剥离度45.58s,分别增加了1.84cm、3.38s、1.25mg、6.48s。结论将logratio变换和偏最小二乘法结合应用于混料均匀设计所得试验数据的模型构建中,并采用多目标遗传算法获得最佳配比和最佳工艺条件,理论是可行且合理的。; 王祥冯瑞梅魏珍王华芳范瑾武鹏张洁仇丽霞; 关键词：偏最小二乘法小生境遗传算法

中国2012-2014年肺结核病空间分布特征分析被引量：33: 2017年; 目的分析我国2012-2014年肺结核发病的空间分布模式，识别聚集区域，为肺结核防控提供理论依据。方法应用地理信息系统（GIS）建立我国2012—2014年肺结核发病数据库，绘制空间分布地图，并进行趋势分析和空间自相关分析，探索其空间分布规律以及发病热点区域。结果三维趋势分析图显示2012--2014年全国肺结核发病由西向东逐渐降低，在南北分布上呈微弱的“U”形分布；全局自相关结果显示，2012—2014年全局Moran’s I指数分别为0．366、0．364、0．358（P〈0．01），提示我国肺结核发病在地域分布上存在空间聚集性；采用ArcGIS软件分析Getis．OrdG。局部热点，结果显示，肺结核发病存在11个聚集区域，其中3个为“热点”区域，分别为新疆、西藏、青海；8个为“冷点”区域，分别为北京、天津、上海、河北、内蒙古、山西、山东、江苏。结论我国肺结核发病具有明显的空间聚集性，高危地区主要集中存西北部的新疆以及青藏高原地区。; 范瑾饶华祥武鹏张洁吴燕萍潘金花李文瀚仇丽霞; 关键词：肺结核

改进非劣分类遗传算法对盐酸雷尼替丁脉冲片多目标区间优化策略及效果评价: 2018年; 目的研究区间均值代替区间目标后,再利用改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)对盐酸雷尼替丁进行多目标区间优化的策略及效果。方法利用二次多项式模型建立目标函数,采用区间均值代替区间目标,使用改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)对转换后的目标函数进行多目标优化,搜索Pareto非劣解,并与原文的结果进行比较。结果盐酸雷尼替丁脉冲片处方优化中,随机搜索的30个Pareto最优解中,23个达到了规定优化效果,其中3个效果满意。30号方案释药时滞及累积释放度分别达到了211.62分钟和91.11%,效果最为理想。结论区间均值代替区间目标后,再利用改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标区间优化的策略可行、有效。; 武鹏赵磊张洁张洁范瑾潘金花潘金花

山西省肺结核时空聚集特征及基于地理探测器的社会经济因素研究: 目的：　　本研究以县（区）为空间单元建立山西省肺结核地理信息数据库，针对2008-2015年山西省119县（区）肺结核监测数据进行时空聚集特征研究，找出山西省肺结核时空高危聚集区域、聚集半径以及风险强度，并对可能影响肺结...; 武鹏; 关键词：肺结核空间自相关; 文献传递

ARIMA-NARNN混合模型在丙型肝炎发病率预测效果研究被引量：3: 2018年; 目的选择最优模型用于山西省丙肝的流行趋势预测。方法利用2004-2015年山西省丙肝发病率建立差分自回归移动平均模型(autoregressive intergrated moving average,ARIMA)模型和混合模型并进行预测,采用均方误差(mean square error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的建模性能和预测性能。结果混合模型的建模性能MSE、MAE和MAPE分别为0.0110、0.0701和0.0670,预测性能MSE、MAE和MAPE分别为0.0052、0.0395和0.0191,其预测精度明显高于ARIMA模型。结论混合模型预测精度高,为山西省丙肝的防控工作提供了合理模型预测。; 李文瀚潘金花范瑾武鹏张洁仇丽霞陈利民; 关键词：丙型肝炎 ARIMA模型

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武鹏