基于物联网的医用耗材智能屋管理系统

针对医用高值耗材种类繁多、管理难度大的问题,为减少人力成本、提高医用高值耗材的智能化管理水平。本文提出了基于物联网的高值医用耗材智能屋的管理系统,介绍了智能屋的整体架构、系统功能、核心业务及流程设计,主要分为结构模块、RFID模块、数据库模块、控制系统模块四大模块,具体有用户管理、出入库管理、综合查询、预警管理四大业务,通过GM(1,1)模型对2022年全年高值医用耗材的月消耗量进行预测分析,并且检验得该预测模型的精度等级为一级,模型预测效果很好,能够为医院采购人员采购提供了一个参考,避免因过度的主观估计而造成的耗材浪费。该系统能够有效地提高医院对于高值医用耗材的管理水平,减少人力、物力和财力的消耗,为广大患者提供更加优质的医疗服务。本文所提的高值医用耗材智能屋管理系统解决了传统的高值医用耗材管理的诸多难题。     

生产计划推理方法的研究

为了解决传统生产计划制订不适应现代市场需求的问题,本文将CBR引入到生产计划制订当中,成功建立了生产计划的推理模型,并讨论了模型的推理机制,该方法对生产计划的快速制订具有一定的参考意义。     

一种基于随机森林的备件预测模型研究

对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。