基于双源CT血管造影技术评估MMP-9、PAF及Lp-PLA2与冠状动脉斑块性质的关系

冠状动脉粥样硬化性心脏病是威胁健康的常见病之一,本研究选取我院2017年2月~2018年12月确诊的206例冠心病患者,其中急性冠脉综合征(acute coronary syndrome,ACS)患者114例(ACS组)、稳定型心绞痛(stable angina pectoris,SAP)患者92例(SAP组),用双源CT血管造影技术检测患者的斑块性质,并检测了血清明胶酶B(MMP-9)、血小板活化因子(PAF)及脂蛋白相关磷脂酶2(Lp-PLA2)浓度,分析MMP-9、PAF及Lp-PLA2与斑块性质间的关系。结果显示,ACS组患者斑块面积和偏心指数均大于SAP组(P<0.05);ACS组患者血清MMP-9、PAF及Lp-PLA2的水平均高于SAP组(P<0.05);ACS组患者易损斑块的比例明显高于SAP组(P<0.05)。所有易损斑块患者血清MMP-9、PAF及Lp-PLA2的水平均高于稳定斑块的患者,且差异具有统计学意义(P<0.05)。患者冠状动脉斑块偏心指数与血清MMP-9、PAF及Lp-PLA2浓度呈正相关关系(P<0.05)。因此,通过双源CT血管造影技术观察冠状动脉粥样硬化斑块性质,结合血清MMP-9、PAF及Lp-PLA2浓度,可以对患者的病情进行评估。血清MMP-9、PAF及Lp-PLA2浓度与斑块的性质及不稳定性有关,可为预测患者冠状动脉斑块性质提供参考。     

蜂群算法求解支持模糊QoS约束的电子采购模型

基于Web的电子物流采购是电子商务的热点.通过将模糊量化的QoS约束加入到Web电子物流采购模型,构造一种带有QoS约束的Web电子物流采购模型,并设计一种改进的人工蜂群算法进行求解.模型基于现有Web采购系统的采购模式,融合了非功能性Web服务评价理论,着重将带QoS约束的电子物流采购选择过程与人工蜂群算法求解过程相结合,从而能快速准确地获得使整体利益最大的解.经仿真计算,验证了模型的有效性.     

到货不确定的多商品多阶段多折扣的采购与存储问题

考虑一个制造商和多个供应商的采购与存储问题。多个供应商分别提供多种原材料，采用一种折扣方案，或单品全量折扣，或总量全量折扣，或混合全量折扣。制造商根据供应商提供的原材料品种和折扣方案，考虑不能按时到货的情况下，确定订货量，制定运输和仓储方案，以最小化总体运营成本。受运输过程中多种因素的影响，到货时间存在一定的不确定性，由此引出调货问题。用模糊随机变量表示到货率，建立相应的模糊随机数学优化模型，通过建立模糊随机期望值模型的方法将不确定的模糊随机优化模型转化为确定的混合整数非线性规划模型。给出求解该问题的算法——基于核搜索的启发式算法，对算例求解并证明了算法的可行性与有效性。通过数值实验，对相关参数进行分析，给出其经济解释，为管理者决策提供参考。     

基于混频数据模型的税收收入预测研究——以河南省为例

税收收入在税收工作中具有重要意义.利用河南省税收收入数据,首先将采购经理人指数(PMI)等反映经济景气度和经济活动的经济指标引入到河南省税收收入的混频数据预测模型中.然后选择预测效果最好的PMI指数作为高频解释变量,构造指数Almon多项式权重的MIDAS (3,3,2)-AR (4)混频数据模型对河南省税收收入进行预测.最后与经典的时间序列预测方法对比,构造的税收收入混频数据模型具有明显的预测优势.