目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回...目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回顾性分析。根据Barthel指数(Barthel index,BI)评定量表,将患者分为ADL较好组(BI≥60分)和ADL较差组(BI<60分),并进行数据预处理。采用共线性诊断及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选特征变量。选择逻辑回归、支持向量机、随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升及K最近邻5种机器学习算法进行预测建模,十倍交叉验证后,使用受试者工作特征曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、精确召回率曲线、精确召回率曲线下的面积(area under the precision recall curve,PRAUC)、准确率、灵敏度、特异度分别对模型进行综合评估,引入Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)对最优机器学习模型进行可解释化处理。结果:经LASSO回归分析后,确定16个特征变量用于构建机器学习模型。RF模型具有最高的AUC(0.74)、PRAUC(0.64)、准确率(0.97)、灵敏度(0.75)和特异度(0.97)。SHAP模型解释性分析显示,对ADL贡献度前5的特征中,Brunnstrom分期(下肢)的影响最为显著,其次是Brunnstrom分期(上肢)、D-二聚体、血清白蛋白水平及年龄。结论:RF模型预测脑卒中患者ADL的效能最优,为脑卒中患者ADL管理决策提供了有价值的参考。展开更多
反后门学习方法(anti-backdoor learning,ABL)在利用中毒数据集进行模型训练过程中能实时检测并抑制后门生成,最终得到良性模型。但反后门学习方法存在后门样本和良性样本无法有效隔离、后门消除效率不高的问题。为此,提出遗忘学习前置...反后门学习方法(anti-backdoor learning,ABL)在利用中毒数据集进行模型训练过程中能实时检测并抑制后门生成,最终得到良性模型。但反后门学习方法存在后门样本和良性样本无法有效隔离、后门消除效率不高的问题。为此,提出遗忘学习前置的反后门学习方法(anti-backdoor learning method based on preposed unlearning,ABLPU),在隔离阶段对训练样本增加提纯操作,达到有效隔离良性样本的目标,在消除阶段采用后门遗忘-模型再训练的范式,并引入遗忘系数,实现后门的高效消除。在CIFAR-10数据集上针对后门攻击方法BadNets,遗忘学习前置的反后门学习方法较反后门学习方法(基线方法)良性准确率提高1.21个百分点,攻击成功率下降1.38个百分点。展开更多
非线性气弹系统在平稳风速下呈现极限振荡环的振动特性;在风扰下呈现无序、非线性和随机的振动特性。该研究提出了一种基于输出反馈的分数阶自适应控制器(fractional-order direct adaptive controller,FDAC),用于风速扰动下非线性气弹...非线性气弹系统在平稳风速下呈现极限振荡环的振动特性;在风扰下呈现无序、非线性和随机的振动特性。该研究提出了一种基于输出反馈的分数阶自适应控制器(fractional-order direct adaptive controller,FDAC),用于风速扰动下非线性气弹系统的振动控制。首先,基于分数阶微积分和直接自适应控制理论设计了FDAC;其次,理论推导了合适的分数阶参数范围,证明了FDAC比整数阶自适应控制器在气弹控制和抗扰控制方面更具优越性,并利用Kalman-Yacubovich定理证明了控制系统的稳定性;最后,通过仿真试验,说明了FDAC能够在大范围、随机强风扰动下显著提高非线性气弹系统的振动控制和抗扰控制性能,试验结果验证了理论推导。展开更多
文摘目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回顾性分析。根据Barthel指数(Barthel index,BI)评定量表,将患者分为ADL较好组(BI≥60分)和ADL较差组(BI<60分),并进行数据预处理。采用共线性诊断及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选特征变量。选择逻辑回归、支持向量机、随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升及K最近邻5种机器学习算法进行预测建模,十倍交叉验证后,使用受试者工作特征曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、精确召回率曲线、精确召回率曲线下的面积(area under the precision recall curve,PRAUC)、准确率、灵敏度、特异度分别对模型进行综合评估,引入Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)对最优机器学习模型进行可解释化处理。结果:经LASSO回归分析后,确定16个特征变量用于构建机器学习模型。RF模型具有最高的AUC(0.74)、PRAUC(0.64)、准确率(0.97)、灵敏度(0.75)和特异度(0.97)。SHAP模型解释性分析显示,对ADL贡献度前5的特征中,Brunnstrom分期(下肢)的影响最为显著,其次是Brunnstrom分期(上肢)、D-二聚体、血清白蛋白水平及年龄。结论:RF模型预测脑卒中患者ADL的效能最优,为脑卒中患者ADL管理决策提供了有价值的参考。
文摘反后门学习方法(anti-backdoor learning,ABL)在利用中毒数据集进行模型训练过程中能实时检测并抑制后门生成,最终得到良性模型。但反后门学习方法存在后门样本和良性样本无法有效隔离、后门消除效率不高的问题。为此,提出遗忘学习前置的反后门学习方法(anti-backdoor learning method based on preposed unlearning,ABLPU),在隔离阶段对训练样本增加提纯操作,达到有效隔离良性样本的目标,在消除阶段采用后门遗忘-模型再训练的范式,并引入遗忘系数,实现后门的高效消除。在CIFAR-10数据集上针对后门攻击方法BadNets,遗忘学习前置的反后门学习方法较反后门学习方法(基线方法)良性准确率提高1.21个百分点,攻击成功率下降1.38个百分点。
文摘非线性气弹系统在平稳风速下呈现极限振荡环的振动特性;在风扰下呈现无序、非线性和随机的振动特性。该研究提出了一种基于输出反馈的分数阶自适应控制器(fractional-order direct adaptive controller,FDAC),用于风速扰动下非线性气弹系统的振动控制。首先,基于分数阶微积分和直接自适应控制理论设计了FDAC;其次,理论推导了合适的分数阶参数范围,证明了FDAC比整数阶自适应控制器在气弹控制和抗扰控制方面更具优越性,并利用Kalman-Yacubovich定理证明了控制系统的稳定性;最后,通过仿真试验,说明了FDAC能够在大范围、随机强风扰动下显著提高非线性气弹系统的振动控制和抗扰控制性能,试验结果验证了理论推导。
