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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [2019年IEEE第13届兼容性、电力电子与电力工程国际会议(CPE-POWERENG) - 丹麦松德堡(2019.4.23-2019.4.25)] 2019年IEEE第13届兼容性、电力电子与电力工程国际会议(CPE-POWERENG) - 不同光源辐照下太阳能电池的建模特性

    摘要： 高甘油三酯腰围（HW）表型与2型糖尿病密切相关；然而迄今为止，尚无研究评估基于单项人体测量指标与甘油三酯（TG）水平的表型预测效力。本研究旨在分析韩国成年人群中HW表型与2型糖尿病的关联性，并评估由不同人体测量指标与TG水平组合构成的各类表型的预测效能。2006年11月至2013年8月期间，11,937名受试者参与了这项回顾性横断面研究。我们检测了空腹血糖和TG水平并完成人体测量。采用二元逻辑回归（LR）分析正常人群与2型糖尿病患者间HW指标及单项人体测量指标的统计学显著差异。为获得更可靠的预测结果，使用朴素贝叶斯（NB）和LR两种机器学习算法评估各类表型的预测效能。所有预测实验均采用十折交叉验证法进行。在所有变量中，HW表型与2型糖尿病的关联性最强（男性p<0.001，校正比值比OR=2.07[95%CI 1.72-2.49]；女性p<0.001，校正OR=2.09[1.79-2.45]）。当比较腰围（WC）和TG水平作为HW表型组分时，WC与2型糖尿病的关联性大于TG与该病的关联。各类表型在女性中的预测效能普遍高于男性。其中最佳预测指标为：男性腰臀比+TG（NB曲线下面积AUC=0.653，LR AUC=0.661）和女性肋-臀比+TG（NB AUC=0.73，LR AUC=0.735）。虽然HW表型与2型糖尿病关联性最强，但实际WC值与TG值的联合测量可能并非预测该病的最佳方式。本研究结果可为开发2型糖尿病初筛临床决策支持系统提供参考依据。

    关键词： 2型糖尿病、高甘油三酯腰围（HW）表型、人体测量指标、甘油三酯（TG）、预测因子、机器学习、数据挖掘

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 双面光伏辐照度模型的基准测试与验证

    摘要： 血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平与多种疾病的风险因素相关，并与人体测量指标有关。然而，关于HDL和LDL胆固醇水平的最佳人体测量指标仍存在争议。本研究旨在通过统计分析和两种机器学习算法，确定HDL和LDL胆固醇的最佳预测因子，并比较韩国成年人联合人体测量指标的预测能力。共有13,014名受试者参与研究。采用二元逻辑回归（LR）评估人体测量指标，分析正常与高LDL胆固醇水平、正常与低HDL胆固醇水平受试者之间的统计学显著差异。在分析单项及联合测量指标的预测能力时，使用LR和提供更合理可靠结果的朴素贝叶斯算法（NB）。女性HDL的最佳预测因子是肋骨至髋部比率（p=<0.0001；比值比（OR）=1.895；曲线下面积（AUC）=0.681），男性则是腰臀比（WHR）（p=<0.0001；OR=1.624；AUC=0.633）。女性中，LDL的最强指标是年龄（p=<0.0001；OR=1.662；NB的AUC=0.653；LR的AUC=0.636）。在人体测量指标中，体重指数（BMI）、WHR、额至腰比率、额至肋比率及额至胸比率是LDL的最强预测因子，这些指标具有相似的预测能力。男性中最强预测因子是BMI（p=<0.0001；OR=1.369；NB的AUC=0.594；LR的AUC=0.595）。几乎所有人体单项测量指标对HDL的预测能力均高于LDL，且女性对HDL和LDL的预测能力均高于男性。联合人体测量指标略微提高了对HDL和LDL胆固醇的预测能力。HDL和LDL的最佳指标可能因胆固醇类型和性别而异。在女性（而非男性）中，年龄是强烈预测HDL和LDL胆固醇水平的变量。本研究发现为开发更好的HDL和LDL胆固醇初步筛查工具提供了新信息。

    关键词： 低密度脂蛋白（LDLs）、分类、机器学习、预测因子、数据挖掘、统计数据分析、人体测量学、高密度脂蛋白（HDLs）

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥市 (2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于单板计算机从现场光伏I-V曲线提取单二极管参数

    摘要： 血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平与多种疾病的风险因素相关，并与人体测量指标有关。然而，关于HDL和LDL胆固醇水平的最佳人体测量指标仍存在争议。本研究旨在通过统计分析和两种机器学习算法，确定HDL和LDL胆固醇的最佳预测因子，并比较韩国成年人联合人体测量指标的预测能力。共有13,014名受试者参与研究。采用二元逻辑回归（LR）评估人体测量指标，分析正常与高LDL胆固醇水平、正常与低HDL胆固醇水平受试者之间的统计学显著差异。在分析单项及联合测量指标的预测能力时，采用LR和提供更合理可靠结果的朴素贝叶斯算法（NB）。女性HDL的最佳预测因子是肋骨至髋部比率（p=<0.0001；比值比（OR）=1.895；曲线下面积（AUC）=0.681），男性则是腰臀比（WHR）（p=<0.0001；OR=1.624；AUC=0.633）。女性中LDL的最强指标是年龄（p=<0.0001；OR=1.662；NB的AUC=0.653；LR的AUC=0.636）。在人体测量指标中，体重指数（BMI）、WHR、额至腰比率、额至肋比率及额至胸比率是LDL的最强预测因子，这些指标具有相似的预测能力。男性中最强预测因子是BMI（p=<0.0001；OR=1.369；NB的AUC=0.594；LR的AUC=0.595）。几乎所有单项人体测量指标对HDL的预测能力均高于LDL，且女性对HDL和LDL的预测能力均高于男性。联合人体测量指标对HDL和LDL胆固醇的预测能力略有提升。HDL和LDL的最佳指标可能因胆固醇类型和性别而异。在女性（而非男性）中，年龄是强预测HDL和LDL胆固醇水平的变量。本研究发现为开发更优的HDL和LDL胆固醇初步筛查工具提供了新信息。

    关键词： 高密度脂蛋白（HDLs）、机器学习、人体测量学、分类、低密度脂蛋白（LDLs）、统计数据分析、预测因子、数据挖掘

    更新于2025-09-19 17:13:59