摘要：目的　探讨高原地区CT导引经皮腰椎间盘髓核切吸术 (CT PLD)的临床应用价值。方法　对 68例腰椎间盘突出症患者实施了CT PLD。 (1 )术前扫描病变椎间盘 ,筛选病例 ,并研究手术方案 ;(2 )于即时CT图像上选择最佳的穿刺层面 ,设计穿刺路径 ,记录穿刺参数 ,并于体表标记穿刺点 ;(3)按既定参数进行穿刺 ;(4)经CT扫描确认穿刺针进入椎间盘 ,扩张进针路径 ,进行切吸 ;(5)术毕CT扫描 ,观察进针路径有无出血及椎间盘还纳情况。结果　 68例共 79个椎间盘均穿刺成功。经3～ 1 8个月的随访 ,2 8例症状完全消失 ,36例症状明显减轻且能正常工作及生活 ,椎间盘还纳为 1～4mm ,显效率为 94.1 2 %。结论　CT PLD安全有效 ,并发症少 。

摘要：为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder,SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode,DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。

摘要：统计学方法最初应用于经济学领域,主要作用是描述现象和剖析问题,给生产提供指导。鉴于它拥有诸多优点,已经被广泛应用于各行各业。统计学方法是针对卷烟内在质量进行评价的重要方法,在卷烟产品的设计开发和卷烟品牌的建设过程中有着重要作用。文章主要针对卷烟感官评价和感官质量预测过程中使用的模糊综合评定法、层次分析法及优序法等常用的统计学方法进行分析和研究。