简介：摘要快速、准确的故障检测与诊断离不开有效的系统模型。针对故障检测与诊断的特点，文章简要介绍了机理建模、知识建模和数据驱动建模三类传统建模方法，并从不同维度对以上几种建模方法作了比较阐述，同时基于上述各模型的特点，给出了几种混合建模的思路。

简介：摘要：

简介：利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XMLSchema，并在专门开发工具XMLSpy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。

简介：摘要甲状腺滤泡性肿瘤是一类缺乏甲状腺乳头状癌核特征的滤泡上皮起源肿瘤，主要包括甲状腺滤泡性腺瘤和甲状腺滤泡状癌。甲状腺滤泡性肿瘤的术前诊断具有一定挑战性。超声、细胞学检查、分子检测等单一地用于评估甲状腺结节良恶性的检查方法，难以将甲状滤泡状癌与其他滤泡性病变区分出来。包括临床特征在内的多因素风险评估诊断预测模型可能有助于甲状腺滤泡状癌的术前鉴别诊断。

简介：目前,语言测评的促学作用得到越来越多的关注,其中包括探究如何利用终结性评价为教学提供有用的反馈信息。本研究依托一项大规模学业质量监测与诊断测试项目,采用认知诊断模型对八年级学生英语阅读能力的优劣势进行了分析,旨在为教学提供更细致的反馈信息。

简介：本文用层次分析法（AHP），给出了一个数学差生诊断的AHP模型。

简介：在网上教学中，怎样才能保证网上教学的有效性，提高网上教学的质量，是网上教学系统所必须解决的一个重要问题。本文旨在提出一个诊断和评测网上学习效果的模型。关键词网上教学系统；诊断与评价；模型中图分类号G434文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01Diagnosis&EvaluationModelsagainstE-LearningEffectZengXuefeng（GuangdongTextileTechnologyCollege,Foshan528041,China）AbstractDuringonlineteaching,howcanweensuretheeffectivenessofonlinelearningandimprovethequalityofonlineteachingisanimportantissuethatE-learningsystemmustberesolved.Thisarticleaimstoproposeadiagnosisandevaluatingmodelsofonlinelearning.KeywordsE-learningsystem;Diagnosisandevaluation;Model网上教学由于学习过程很难受到监督，因此在具有个性化的网上教学系统中，为学生提供详细而完善的学习诊断与学习评价服务，从而激励学生主动学习，指导学生的学习行为就成为网上教学系统所必须考虑的问题。一、教学的诊断模型诊断学生学习过程中的错误和缺陷是诊断模型的作用。诊断模型针对错误和缺陷进行因人而异的纠错补救教学，从而可以使系统展开基于个人能力的个别化教学方式。它与评价模型和数据库等组成部分的关系。诊断模型主要包括问题选择器、诊断算法和错误概念集等三部分。如图1。问题选择器诊断算法错误概念集浏览器DBMS教学活动指导模块评价模型学教教学资源库用户信息库诊断模型数据库

简介：在认定样品血样的指标满足正态性和方差齐性条件下,对癌患者组与对照组观测值通过逐步判别分析筛选出鉴别能力较强的少数几个指标,并用分类判别分析建立线性判别模型,可以根据某人已经测量的血样数据,来诊断是否得了某种疾病.

简介：时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用．主要研究该模型的统计诊断与影响分析．首先，基于数据删除模型定义了Cook统计量；其次，基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题，并构造了相应的检验统计量．

简介：目的探讨超声ADNEX模型对卵巢肿瘤的诊断价值。方法收集2014年6月至2018年6月经病理证实的226例卵巢肿瘤患者术前超声影像、临床及病理资料,记录肿瘤超声表现并通过ADNEX模型进行诊断。以病理结果为金标准,分析ADNEX模型对卵巢肿瘤的诊断效能。结果不同类型卵巢肿瘤患者间的年龄、CA125水平、实性成分比例和最大径、>10个囊腔及腹水比较,差异均具有统计学意义(P<0.05)。ADNEX模型诊断不同卵巢肿瘤的总体准确率为83.2%,与病理结果具有良好的一致性(Kappa=0.782,P<0.05)。ADNEX模型诊断卵巢良性、交界性、恶性肿瘤Ⅰ期、恶性肿瘤Ⅱ~Ⅳ期及转移性肿瘤的敏感度、特异度分别为85.5%和95.7%、69.2%和96.0%、81.6%和93.8%、89.1%和94.4%、80.0%和98.5%。结论超声ADNEX模型有助于卵巢良恶性肿瘤的诊断,对卵巢肿瘤临床治疗及预后评估有重要意义。

简介：摘要多级流模型将复杂系统分解为不同的功能层，相互之间通过完成关系、实现关系和条件关系相连接。本文通过研究MFM中流的基本属性、功能节点分组及MFM的建模方法，建立变电站的MFM模型。

简介：摘要：随着风电机组的大规模并网，机组脱网问题逐渐凸显，对电网的安全稳定运行产生了较大威胁。风能资源是一种清洁、环保、无污染的绿色能源，其具有较大开发利用潜力，能够有效推动我国能源资源的可持续开发。现阶段，国家也越来越重视风电产业的建设与发展，并且出台了一系列政策扶持。在风力发电机组运行过程中，由于风力发电间歇性、不稳定性等特点，易发生风电机组脱网等故障。

简介：针对复杂设备故障的复杂性和不确定性等特点，以起重设备为研究对象，提出了一种基于多Agent的混合智能故障诊断模型，并构建了模型的诊断工作过程及每一功能Agent的内部结构和功能。模型根据各子系统并行感知外界环境，动态地组建Agent诊断组，共同完成诊断任务。最后，通过实例验证了模型的有效性。该模型在某企业的设备远程维护平台应用中，能快速、准确地进行故障成因分析，并给出合理的决策意见，提高了设备的安全运行效率。

简介：摘要本文根据微电网故障诊断的特点，对传统脉冲神经膜系统进行改进，得到改进型加权脉冲神经膜系统，并设计其对应算法。然后基于改进型加权脉冲神经膜系统对风力发电机进行了故障建模。最后以风力发电机为例，证明了基于改进型加权脉冲神经膜系统的微电网故障诊断模型的可行性。

简介：摘要教育部出台《高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）》明确提出，专业质量保证是高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进工作的重要任务之一，专业层面的诊断与改进也是职业院校内部质量保证体系诊断与改进工作的重要内容，是教学工作诊断与改进的关键内容。可见，在当今职业教育发展背景下，在职业院校有效开展内部质量保证体系诊断与改进尤其是专业层面的诊断与改进工作，提升职业院校教育质量的自我保证能力和水平，是影响职业院校生存与发展的重大问题。

简介：摘要目的探讨IgA肾病无创早期诊断模型（Nomogram模型）的构建与临床应用价值。方法回顾性收集2010年10月1日至2019年8月31日期间经青岛大学附属医院肾组织病理检查确诊的712例原发性肾小球疾病患者的临床资料，其中IgA肾病241例，非IgA肾病471例。按病例纳入时间分为训练集（n=426，其中IgA肾病156例，非IgA肾病270例）和验证集（n=286，其中IgA肾病85例，非IgA肾病201例）。应用单因素和多因素Logistic回归方程法分析训练集患者IgA肾病诊断的危险因素。根据赤池信息准则（AIC）建立无创诊断IgA肾病的Nomogram模型，并将该模型应用于验证集人群进行验证。采用受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）验证与评价该模型的区分度、校准度和临床实用价值。结果多因素Logistic回归分析结果显示，原发性肾小球疾病患者的年龄（OR=0.966，95%CI 0.947 ~ 0.985，P=0.001）、IgA/C3比值（OR=1.889，95%CI 1.468 ~ 2.432，P<0.001）、血白蛋白（OR=1.091，95% CI 1.047 ~ 1.136，P<0.001）、血总胆固醇（OR=0.810，95% CI 0.694 ~ 0.946，P=0.008）及肉眼血尿（OR=6.858，95% CI 1.867 ~ 25.189，P=0.004）为IgA肾病诊断的独立危险因素。由上述指标构建Nomogram诊断模型，训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.880和0.887，校准曲线显示该模型的预测概率与实际概率间的一致性良好，DCA结果表明该模型的安全性及患者的临床净获益较高。结论Nomogram模型诊断IgA肾病的准确度和临床实用性较高，可用于IgA肾病的无创早期诊断。

简介：摘要目的利用多中心数据对本课题组前期单中心大样本的回顾性研究建立的基于多因素逻辑回归的Nomogram模型进行验证及优化。方法回顾性分析国内7家儿童医学中心接受诊治的1 314例新生儿梗阻性黄疸患儿的临床资料。收集患儿的一般资料及术前临床指标，包括性别、体重、直接胆红素(direct bilirubin，DB)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase，ALP)、γ-谷氨酰转肽酶(gamma-glutamyl transferase，GGT)。根据患儿术中胆道造影结果及术后病理学检查结果，将其分为胆道闭锁(biliary atresia，BA)组(BA组)和非BA组，其中BA组1 131例，非BA组183例。另外，在1 314例患儿资料中以其中500例患儿的资料作为模型组，建立优化的、基于多因素逻辑回归的Nomogram模型，余814例患儿资料作为验证组，同时在此次建模的基础上对前期模型及本次优化后的模型进行外部验证。结果采用单因素逻辑回归分析发现，BA组和非BA组在性别、体重、DB和GGT等4个变量上存在显著差异，差异具有统计学意义(P<0.05)，故以此作为预测因子，建立了优化的Nomogram诊断模型，其具有较好的鉴别效能，截断值为0.745，受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线下面积(area undercurve，AUC)值为0.8 358，灵敏度为80.8%，特异度为71.72%，阳性预测值(positivepredictive value，PPV)为92.55%，优于GGT单项指标的诊断效能。外部验证的结果提示，与前期模型相比，其更稳定，诊断效能更高，灵敏度为81.51%，特异度为90.48%，PPV为98.67%。结论基于多中心的优化Nomogram诊断模型在BA的术前诊断中有更稳定的预测效能，具有很好的临床应用前景，可基于此开发计算工具投入使用，为基层非专科医生提供早期鉴别诊断的新方法。

简介：韩国三星、现代、大宇等集团已跻身世界５００强，但大企业发展不平衡亦难面面俱到，经济整体要求有中小企业弥补缺位，于是韩国政府采取政策法律财力等手段，大力扶持中小企业，然而中小企业仅靠保护伞和输血不足以生存，还需有一套自我完善的机制，韩国中小企业自我诊断...

简介：对基于隐马尔可夫模型（HMM,HiddenMarkovModel）的故障诊断方法在田纳西-伊斯曼（TE）过程中的应用进行了研究，实现了故障模式的识别以及退化状态的评估。利用主元分析法对观测变量的维数进行降维，并结合滑动窗口技术，提高了诊断的实时性，同时在保存原数据主要信息的同时大大减少了计算量。

简介：摘要：随着“碳中和”的理念在电力行业的贯彻落实，光伏发电作为清洁环保的能源形式越来越受到重视。光伏设备的使用寿命有限，并且存在明显的衰退趋势。针对光伏设备故障及其对电网负荷的冲击问题，光伏设备的故障诊断研究愈发重要。通过构建完整的光伏设备故障模型，进而设计光伏设备全生命周期管理体系，可以实现对光伏设备的健康管理，保障光伏发电系统的安全稳定运行。