简介：

简介：儿童分泌性中耳炎（secretoryotitismedia，SOM）是以中耳积液、听力下降为主要特征的中耳非化脓性疾病，患病高峰为2～5岁。文献报告：10岁以下的儿童约80％左右至少患过一次SOM，然而非常遗憾的事实却是：如此高发的疾病其发病机制至今仍未完全阐明，目前观点认为：SOM的发生与呼吸道感染、咽鼓管功能障碍、变应性反应等有关。

简介：Microarraytechnologycanbeemployedtoquantitativelymeasuretheexpressionofthousandsofgenesinasingleexperiment.Ithasbecomeoneofthemaintoolsforglobalgeneexpressionanalysisinmolecularbiologyresearchinrecentyears.Thelargeamountofexpressiondatageneratedbythistechnologymakesthestudyofcertaincomplexbiologicalproblemspossible,andmachinelearningmethodsareexpectedtoplayacrucialroleintheanalysisprocess.Inthispaper,wepresentourresultsfromintegratingtheself-organizingmap(SOM)andthesupportvectormachine(SVM)fortheanalysisofthevariousfunctionsofzebrafishgenesbasedontheirexpression.Themostdistinctivecharacteristicofourzebrafishgeneexpressionisthatthenumberofsamplesofdifferentclassesisimbalanced.WediscusshowSOMcanbeusedasadata-filteringtooltoimprovetheclassificationperformanceoftheSVMonthisdataset.

简介：摘要：本论文围绕SOM墙板安装中常见问题及解决方案展开研究。通过对墙板安装过程中可能出现的问题进行分析，提出了相应的解决方案。通过对安装过程中可能出现的各种问题进行分类和归纳，包括墙板尺寸不匹配、固定不牢固、墙面不平整等。然后，针对每一类问题提出了相应的解决方案，例如精确测量墙面尺寸、选用合适的固定工具和材料、进行墙面处理等。对解决方案的实用性和可行性进行了评估和总结，为SOM墙板安装提供了有效的指导和参考。

简介：研究了自组织特征映射(SOM)神经网络的结构及学习算法,提出了利用SOM神经网络对输入样本的'聚类'作用,实现对病人疾病的分类,并依此作为诊断的主要依据.

简介：摘要本文将自组织映射（SOM）神经网络用于研究电力专变用户的用电行为习惯聚类。首先，对用户的负荷数据进行归一化，并提取四个有效性指标作为SOM神经网络的输入。然后采用Davies-Bouldin指数和k均值将94条用户负荷曲线分成5类，并描述每类型曲线。最后识别新用户，结果证明该聚类方法行的通。

简介：研究煤体瓦斯渗透率可以为煤矿企业安全生产提供更好地保障。本文通过分析有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度四个影响因素对煤体瓦斯渗透率的影响,利用SOM神经网络对22组影响因素样本进行分类训练,建立煤体瓦斯渗透率分类预测模型。并运用模型对8组样本进行预测,结果表明：预测结果正确率为87.5%。可见,基于SOM神经网络建立的煤体瓦斯渗透率分类预测模型是有效的。

简介：DevelopmentofcoastalecotourismhasbeenafocusofShandonggovernment,andthesuitabilityevaluationofregionalcoastalecotourismiscrucialforthereasonableplanandsustainabledevelopmentofShandongcoastalecotourism.ByusingMATLABlanguagetoestablishaSOMneuralnetworkmodel,thispaperevaluatesthecoastalecotourismsuitabilityoffourregions,Qingdao,Yantai,WeihaiandRizhaoofShandongProvinceanddivides33subordinateregionsofthosefourcitiesintofourcategories,i.e.regionspoorlysuitableforecotourismresources,regionshighlysuitableforcoastalecotourism,regionssecondlysuitableforcoastalecotourism,regionsordinarilysuitableforcoastalecotourism.Relatedsuggestionsondevelopmentofregionalcoastalecotourismhavebeengiveninthefinalconclusions.

简介：认知风格是人们在信息加工方式上的个人偏好,是运用以大脑为基础的神经结构和机制进行信息加工的个体差异。本研究在词汇学认知风格模型的基础上,采用SOM神经网络的方法,对参与测试的240名大学生（平均年龄19.6岁）进行聚类分析。结果显示,大学生的认知风格可以聚为四类,它们是细致灵动型、粗放灵动型、讨论型和规范型。每一类型的大学生在认知风格上具有最大的相似性,而不同类型的大学生认知风格差异较大。研究还产生了9种更加具体的认知风格类型。

简介：摘要目的研究现代护理模式用于分泌性中耳炎患者围术期听力护理中的效果。方法在我院2015年8月-2016年12月收治的分泌性中耳炎患者中选出136例为研究对象，全部患者均采用手术治疗，随机将患者分成对照组和观察组，对照组患者在围手术期听力护理中给予常规护理，观察组患者给予现代护理模式，对比两组患者的听力重建有效率、护理满意度。结果观察组患者的听力重建总有效率95.59%比对照组的83.82%更高，且护理满意度98.53%高于对照组的88.24%，P＜0.05。结论现代护理模式应用于分泌性中耳炎患者围手术期听力护理中有助于提高手术的听力重建效果，提高手术治疗效果，促进患者生活质量的提高，值得推广应用。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

简介：摘要 目的 分析在分泌性中耳炎（SOM）患者鼓膜置管术围术期中运用循证护理+预见性护理的价值。方法 抽取2020年1月至2021年2月在我院接受鼓膜置管术的分泌性中耳炎患者66例作为此次的观察对象，并将其按照入院的先后顺序将其分成两组，一组接受常规护理，命名为参照组，一组接受循证护理+预见性护理，命名为研究组，对比两组不同的护理效果。结果 听力水平，研究组明显优于参照组，对比差异存在统计学意义（p