张学良 作品数:9 被引量:39 H指数:4 供职机构: 新疆医科大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 广州市科技计划项目 国家重点实验室开放基金 更多>> 相关领域: 医药卫生 经济管理 文化科学 自动化与计算机技术 更多>>
教师职业倦怠影响因素分析 通过对教师职业健康状况调查研究,探讨教师间职业倦怠的差异性及分析教师职业倦怠的影响因素,为降低教师紧张和压力,建立有效可行的干预模型提供理论依据。采用整群随机抽样法选取学校教师共5769名,通过对职业紧张问卷、工作紧张测... 娄鹏威 杨艳琼 铁日格力 张学良关键词:教师 工作倦怠 影响因素 文献传递 弱吸收物体同步辐射X射线同轴相衬成像的相位恢复方法 本发明公开一种弱吸收物体同步辐射X射线同轴相衬成像的相位恢复方法,包括如下步骤:采用同步辐射X射线同轴相衬成像法获取弱吸收物体样品的相衬数据;按式I对获取的相衬数据进行相位恢复,得到样品的相位信息的空间分布<Image ... 刘慧强 樊孝喜 张学良 段颖妮 温浩 林仁勇 刘文亚 季学闻 赵园文献传递 基于临床数据集的缺失值处理方法比较 被引量:10 2018年 目的:对于数据缺失的处理方法是基于数据集研究的重要组成部分,缺失数据不仅会增大统计分析的复杂性和难度,还会导致分析结果的偏倚。因此,需要提供有效的方法降低缺失数据对整体的影响。方法:基于医学临床数据集,针对不同数据类型,比较了KNN插补、随机森林插补、决策树插补、多重插补4种不同的插补方法在不同的缺失率下的插补效果,并采用均方根误差和错误率评价插补效果。结果:KNN插补和决策树插补对缺失率有较高要求,当缺失率≥50%时这两种方法不适用;多重插补和随机森林插补对不同的缺失率情况下的插补效果变化不明显。结论:各插补方法对不同缺失率和不同的数据类型的插补效果不同。在以上四种方法中,随机森林插补在本研究中表现出较好的插补效果。 李琳 杨红梅 杨日东 胡珊 张学良 周毅投入产出模型及其应用 被引量:3 1999年 本文从实际应用的角度出发,对投入产出模型的编制过程进行了详细阐述,并且进一步对市场经济环境下投入产出方法在进行经济分析以及宏观经济计划方面的重要应用上做出了详细的论述. 申建新 张学良关键词:经济计划 光热疗法在宫颈癌治疗临床前基础研究中的应用 2023年 宫颈癌是常见的女性恶性肿瘤,传统的治疗方法有手术治疗、放射疗法、化学疗法以及靶向治疗等。然而传统治疗方法仍存在一定的不良作用,是目前需要攻克的难题之一。作为新型抗宫颈癌的方法,光热疗法(photothermal therapy,PTT)凭借其较少的不良作用和较高的治疗效率备受关注。本文对目前基于PTT的宫颈癌治疗方式在临床前的典型基础研究进行了总结探讨和展望。 杜仲 努尔尼沙·阿力甫 王蕾 马蓉 衡友强 朱丽君 张学良 马彩玲关键词:宫颈癌 临床前研究 光热疗法 新疆医科大学学生评教微信小程序的设计与实现 2020年 针对目前我校基于web的学生评教系统的不足,该文采用现代互联网通信技术与计算机技术设计开发一款面向该校学生的、实时的、准确的、便捷的学生评教微信小程序,简化评教流程,达到“一课一评,一天一评”的评教体系,使评教实时化,评教信息准确化,优化师生评教体验。 许安泽 李莉 马屹佟岳 袁涛 张学良关键词:学生评教 MYSQL 基于LSTM深度神经网络的月门诊量预测精度研究 被引量:10 2019年 目的:分析新疆地区慢性阻塞性肺病的月门诊量变化趋势,对医院月门诊量预测方法进行探讨,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据。方法:采用ARIMA模型和LSTM模型对新疆地区慢性阻塞性肺病的月门诊量的时间序列进行预测,使用RMSPE值评价不同方法的预测精度。结果:ARIMA模型、时间步为1的LSTM、时间步为12的LSTM的RMSPE值分别是20.23%、22.23%和20.01%,相较之下时间步为12的LSTM网络的预测效果较好,时间步为1的LSTM效果最差。结论:LSTM预测医院月门诊量的准确率较高,为医院月门诊量预测提供了新的方法。 李琳 王哲 张学良 王凯 周毅关键词:门诊量 ARIMA 慢性阻塞性肺病 基于机器学习方法的原发性肝癌患者预后预测研究 被引量:12 2019年 目的:使用机器学习方法对原发性肝癌患者生存和复发时间进行预测,并比较不同机器学习方法的预测效果。方法:使用Logistic回归、随机森林、SVM、C5.0决策树、神经网络、Bagging算法和Adaboost算法构建患者肝切除手术后3年无瘤生存时间和3年总生存时间的预后预测模型。结果:通过Logistic回归模型找到了影响患者生存和复发的影响因素,并且支持向量机和随机森林有较好的效果,测试集上的AUC为0.7122和0.7103。结论:机器学习方法相较于Logistic回归模型有较好的预测效果,但是Logistic回归模型有较好的可解释性。在分析实际问题时,可以采用二者结合的方法。 李琳 杨日东 王哲 张学良 周毅关键词:原发性肝癌 LOGISTIC回归 支持向量机 预后预测 基于多类支持向量机递归特征消除方法特征选择的原发性肝癌患者预后预测 被引量:5 2019年 本研究通过特征选择的方法,分析肝癌患者术前临床信息,提高患者的预后模型的准确性。基于多类支持向量机递归特征消除(recursive feature elimination based on multiple support vector machine,MSVM-RFE)方法对进行过肝切除手术的原发性肝癌患者的临床变量进行重要特征排序,使用5折交叉验证的支持向量机确定最优特征子集,构造原发性肝癌患者术后的1年、3年无瘤生存和总体生存的列线图。通过与临床医生沟通,确认特征排序结果为合理的。患者3年无瘤生存风险和总生存风险的列线图的一致性指数分别为0.701和0.706。使用多类支持向量机递归特征消除方法后的预测模型准确率有所提高,列线图在临床实践中能够提供患者生存风险信息,简单清晰的反映患者的生存风险。 李琳 杨日东 王哲 杨红梅 华赟鹏 周毅 张学良关键词:列线图 预后预测 原发性肝癌