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【中文期刊】 杨丽娜 李春新 等 《北京生物医学工程》 2025年44卷1期 61-67页ISTIC
【摘要】 目的 手术资源的分配问题非常复杂,要综合考虑患者、手术室、医生以及时间等因素,传统的排班方法往往难以应对突发情况,同时容易受困于局部最优解,无法实现资源的最优合理配置.本文提出了一种新颖且智能的手术排班方法,以期科学合理地安排医疗资源.方法...
- 概要：
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【中文期刊】 刘林镛 马军 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷6期 14-19页ISTICCA
【摘要】 目的:为解决全膜法制药用水设备因水源、环境温度及设备间歇性工作等因素导致的产水电导率控制精度差、周期长等问题,对现有的全膜法制药用水设备产水电导率控制系统进行优化设计.方法:优化后的产水电导率控制系统主要由加碱计量泵、电导率传感器、可编程逻...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Yu Li Xiaomei Yu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2022年19卷2期 554-570页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 To solve large-scale optimization problems,Fragrance coefficient and variant Particle Swarm local search Butterfly Opti-...
【关键词】 Butterfly optimization algorithm；Fragrance coefficient；Variant particle swarm local search；
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【中文期刊】 刘晶晶 邵亮 《医疗卫生装备》 2023年44卷12期 7-13页ISTICCA
【摘要】 目的:提出一种基于CT图像特征提取及改进支持向量机(support vector machine,SVM)算法的肺结节诊断方法,以提高肺结节自动识别的准确性和效率.方法:采用融合深度学习特征提取与传统手工提取的级联特征提取方法进行CT图像特...
- 概要：
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【中文期刊】 刘博威 刘晓佳 《上海海事大学学报》 2023年44卷4期 69-75,90页
【摘要】 为研究交通管控措施对新冠疫情传播的影响,以厦门市2021年9月份出现的疫情为例,对各项交通管控措施下的疫情传播趋势进行分析,并讨论不同交通管控措施对疫情的阻断效果.以经典易感者-潜伏者-感染者-康复者(susceptible-exposed...
【关键词】 交通管控；新冠疫情；易感者-潜伏者-感染者-康复者(SEIR)模型；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 尹方媛 韩晴 等 《中国医学装备》 2025年22卷2期 138-142页ISTIC
【摘要】 目的:构建基于粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)算法的医用耗材预测模型,预测医用耗材消耗量,实现医用耗材的精细化管理.方法:构建基于PSO-LSTM算法的医用耗材预测模型,分析医用耗材消耗情况,并对耗材用量进行评估.选取2024年3月...
【关键词】 粒子群优化长短期记忆算法；医用耗材管理；预测模型；
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【中文期刊】 郝天腾 杜漫漫 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷12期 15-23页ISTICCA
【摘要】 目的:针对生物安全实验室空间密闭、障碍物形态多(球形、立方体、圆柱体、椭球体等)及精确操作要求极高的复杂环境特性,提出一种融合改进Q-learning和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的机械臂...
- 概要：
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【中文期刊】 袁江 刘安琪 等 《中国医疗设备》 2025年40卷9期 33-38,64页ISTIC
【摘要】 目的 为解决医疗影像设备故障特征隐蔽性高,单一支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法难以有效提取深层次故障特征,导致故障分类Kappa系数较低的问题,提出基于粒子群优化SVM的CT医疗影像设备故障分类方法.方...
- 概要：
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【中文期刊】 周子文 范志仪 等 《食品安全质量检测学报》 2025年16卷5期 187-196页
【摘要】 目的 建立基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化堆叠模型(stacked generalization,Stacking)的蔬菜安全风险预测模型,对上海市市售蔬菜中倍硫磷的抽检结果进行预测.方法...
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【中文期刊】 景甜甜 李昊 等 《淮北师范大学学报（自然科学版）》 2025年46卷1期 51-55页
【摘要】 为提高人体手腕动作识别准确率,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机动作模式识别新方法.通过虚拟仪器采集人体手腕内翻、外翻、握拳、展拳4种动作对应肌电信号,通过小波分析方法构造其特征矢量,然后利用特征矢量对极限学习机进行训练,结合粒子群优化算...
- 概要：
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