基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.     

老年性白内障日间手术临床路径模式效果分析

目的 借鉴国内外日间手术管理经验,在医药分开综合改革的背景下,探索实施老年白内障日间手术临床路径新模式。方法 对首都医科大学附属北京同仁医院2010年（临床路径实施前）、2013年（临床路径实施后）和2016年（日间手术临床路径模式开展后）老年性白内障治疗人均费用、平均住院日、术后感染率进行比较。结果 实施老年白内障日间手术临床路径新模式,平均住院日缩短,人均治疗费用降低,且差异均有统计学意义（P>0.05）。2010年、2013年、2016年的手术感染率都较低,差异无统计学意义（P>0.05）。结论 在保障医疗质量的前提下,老年性白内障日间手术临床路径新模式的实施,不仅提高医院和科室的经济效益,为政府节约医疗资源,而且还能降低患者的治疗费用,提高患者满意度。