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《Planning》2019,(18):71-72
目的:分析基于循环质控(PDCA)理论的规范化护理对深静脉置管患者并发症发生率和护理满意度的影响。方法:选取2017年1月-2018年5月本院收治的100例深静脉置管患者作为研究对象。根据随机抽样法分为观察组和对照组,各50例。对照组采用常规护理,观察组采用基于PDCA理论的规范化护理。对比两组并发症发生率、导管留置时间、住院时间和护理满意度。结果:护理后,观察组并发症发生率为4.00%,明显低于对照组的22.00%(P<0.05)。观察组导管留置时间明显长于对照组,住院时间明显短于对照组(P<0.05)。观察组护理满意度评分明显高于对照组(P<0.05)。结论:与常规护理相比,基于PDCA理论的规范化护理能减少深静脉置管患者并发症相关性事件的发生,延长导管留置时间、缩短住院时间,提高患者护理满意度。 相似文献
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为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象,提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度,然后求出证据之间的支持程度,并确定折扣因子,最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明,改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。 相似文献
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社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础,针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题,提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域,以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型,网络中的任意节点均会与其他节点产生互动,互动将改变各节点间距离,距离也反过来影响互动。在阈值的界定下,受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域,最终距离分布趋于稳定,各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。 相似文献
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针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。 相似文献
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