腰椎板切开髓核切除椎板关闭术

目的　探讨中央型椎间盘突出及多间隙腰椎间盘突出症使用全椎板切开治疗方法的改进和应用。方法　通过CT和MRI检查 ,对 2 30例腰椎盘突出患者采用全椎板切开、髓核切除椎板关闭术。结果　中央型椎间盘突出 89例 ,L3 4～L4 5突出 1 5例 ,L4 5～L5S1椎突出 1 0 5例 ,L3 4～L4 5～L5S1突出 2 1例。其中合并髓核钙化 5 4例 ,神经根管狭窄 1 63例。术后 1 76经半年～ 1 0年随访均获明显好转。结论　该术式手术彻底 ,并发症少 ,是改善全椎板切除术后脊柱稳定性差 ,粘连多的一种有效术式     

基于相空间重构与LSSVM的交通流量预测

针对仅利用欧氏距离不能准确反映相空间中相点间的相似性大小,提出一种改进预测模型,该模型同时考虑相点间的欧氏距离和相似性来选取邻近点。在对交通流量时间序列进行相空间重构后,运用最小二乘支持向量机分别对不同方法得到的邻近点进行训练,并对未来时段的交通流量进行了多步预测。实际案例的预测结果表明,改进方法比一般方法具有更好的适应能力和预测精度。     

基于Bagging-GPR的舰船目标RCS频率外推技术北大核心CSCD

[目的]针对高频情况下使用传统仿真、实测方法获取舰船目标RCS受限的问题,提出一种结合引导聚集(Bagging)算法与基于谱混合协方差函数的高斯过程回归(GPR)模型的混合方法(Bagging-GPR),从而根据仿真和实测得到的低频段RCS数据,准确高效地外推高频段的RCS数据。[方法]首先,根据舰船目标低频段单站RCS数据,以重采样的方式获取训练子集,并使用基于谱混合协方差函数的GPR模型对各子集的RCS数据在频域上进行外推;然后,通过Bagging算法将各子集的外推结果进行混合,以进一步提高GPR的外推精度和鲁棒性;最后,分别在舰船模型的仿真数据集和实测数据集上对Bagging-GPR混合方法的性能予以试验验证。[结果]结果表明,Bagging-GPR可以实现实时外推,预测值与仿真值、实测值基本一致,均方根误差很小。[结论]所提方法具有较高的频域RCS数据外推精度和良好的鲁棒性,可为快速获取目标的高频RCS特征提供一种新的技术手段。