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211.
212.
为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化,结合基本运行图架构与车流径路,构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求,节点与区段不对流空车要求,以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标,建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性,结合重车或空车配空的时间接续要求,提出将不同的 k 短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法,设计混合差分进化求解算法。实例研究表明,考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化,能够减少空车走行费用,及时满足装车需求,有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线,提高方案可实施性。 相似文献
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215.
216.
217.
《西安交通大学学报(医学版)》2017,(3)
目的比较低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)和非高密度脂蛋白胆固醇(non-HDL-C)在家族性高三酰甘油血症(FHTG)和家族性混合型高脂血症(FCHL)鉴别诊断中的应用价值。方法选取9个FHTG家系共94人、24个FCHL家系共94人,根据血脂异常情况将2个家系再分为受累组和未受累组;另设10个对照家系(共57人)。比较各家系血清三酰甘油(TAG)、总胆固醇(TC)、HDL-C、LDL-C、non-HDL-C等血脂指标水平;FHTG家系和FCHL家系按TAG水平分层后,分析non-HDL-C和LDL-C的相关性;最后用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析比较nonHDL-C和LDL-C用于FHTG家系和FCHL家系鉴别诊断的cut-off值。结果 FHTG家系受累组TAG、TC、nonHDL-C水平均高于未受累组和对照组(P<0.01或P<0.05);FCHL家系受累组TAG、TC、HDL-C、LDL-C、nonHDL-C水平均高于未受累组和对照组(P<0.01或P<0.05);FHTG家系受累组TAG水平显著高于FCHL家系受累组(P<0.01),而TC、HDL-C、LDL-C、non-HDL-C水平低于FCHL家系(P<0.01或P<0.05)。FHTG家系和FCHL家系内non-HDL-C和LDL-C均呈正相关,但随TAG水平升高其相关性均呈下降趋势;LDL-C和non-HDL-C用于FHTG家系和FCHL家系鉴别诊断的最佳cut-off值分别为3.575、4.525mmol/L。结论除常规血脂指标外,non-HDL-C可能是鉴别诊断FHTG家系和FCHL家系的新指标;其鉴别诊断价值可能优于LDL-C。 相似文献
218.
《西安交通大学学报(医学版)》2017,(5)
目的探讨特发性震颤(ET)患者认知功能障碍的特点及其影响因素。方法选取西安交通大学第一附属医院神经内科确诊的ET患者及年龄、性别及受教育程度匹配的健康志愿者作为研究对象,进行一般人口学资料登记、震颤部分评分,采用简明精神状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)、日常生活能力量表(ADL)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)测评。结果最后纳入88例ET和匹配的63例健康志愿者,MMSE提示31.82%的ET患者具有认知功能障碍,其中定向力、短程记忆、计算力、语言能力、复述、阅读理解、三级命令及画图得分显著低于健康志愿者(P<0.01),定向力的损害最严重(K=0.624,S=0.726),三级命令损伤相对较小(K=0.274,S=0.319);MoCA测评结果显示,86.36%的ET患者认知功能障碍明显高于健康志愿者(P<0.05),其中ET患者的视空间与执行力、画钟、命名、注意力、"100-7"、语言能力、抽象思维、记忆力及定向力得分显著低于健康志愿者(P<0.01),视空间与执行能力的损害最严重(K=0.651,S=0.786,P<0.01),对"100-7"损伤相对较小(K=0.406,S=0.484,P<0.01)。年龄、受教育程度对ET患者认知功能障碍有影响(P<0.05),ADL分数与认知功能呈负相关(相关系数为-0.375和-0.383,P<0.001),当去除焦虑抑郁影响后,起病年龄、震颤分级与认知功能障碍具有相关性(P<0.05),将上述影响因素代入二元Logistic回归模型,发现受教育程度对模型具有贡献(P<0.05)。结论 ET患者存在广泛认知障碍;年龄、受教育程度、日常生活能力障碍、起病年龄和震颤程度分级对认知功能障碍具有影响。 相似文献
219.
考虑重点方向或区域中, 各重要隘口、通道、敏感地带等突发事件之间的关联性(连锁反应的可能性) 和需求的随机性, 在多个预置储备仓库构成储备网络和多个需求点组成需求网络的条件下, 研究了用储备网络保障需求网络的预置储备规模和储备分布优化问题, 分析了需求网络在各点突发事件和需求随机下总需求的分布特征; 在保证预置储备规模有效性、经济性与储备分布合理性的基础上, 建立了给定安全保障概率下的储备规模模型和过程响应准则下的分布式储备模型(统称储备模型); 根据模型特征将分布式储备模型分解为双层模型, 对随机需求采用样本化处理, 并在此基础上建立了针对性的遗传-模拟退火算法求解双层模型; 基于变异系数的概念, 提出了针对突发事件和需求随机的储备方案稳健性指标, 对储备模型及其算法进行了稳健性分析, 并通过案例应用验证了储备模型及其算法的有效性。研究结果表明: 相较于就近分区准则, 储备规模模型及其算法能在确保安全保障概率的前提下将储备规模降低约1/3;相较于极大极小化准则, 过程响应准则下的分布式储备方案可使首批物资响应时间减少11%, 使90%物资的响应时间减少21%;在面临需求网络中突发事件和需求的随机性波动时, 储备方案的波动幅度不超过需求波动的80%, 体现了较好的稳健性。 相似文献