2025年3月27日
星期四
|
欢迎来到鞍山市图书馆•公共文化服务平台
登录
|
注册
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
您的位置:
专家智库
>
作者详情
>
李竹梅
李竹梅
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
供职机构:
邹城市人民医院
更多>>
发文基金:
国家自然科学基金
更多>>
相关领域:
自动化与计算机技术
经济管理
更多>>
合作作者
刘子先
天津大学管理与经济学部
李惠
天津大学管理与经济学部
徐靖
天津大学管理与经济学部
作品列表
供职机构
相关作者
所获基金
研究领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
题名
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
经济管理
1篇
自动化与计算...
主题
1篇
物料
1篇
物料清单
1篇
改进SVM
1篇
GBOM
1篇
病种
1篇
粗糙集
1篇
DRGS
机构
1篇
天津大学
1篇
天津中医药大...
1篇
邹城市人民医...
作者
1篇
徐靖
1篇
李惠
1篇
刘子先
1篇
李竹梅
传媒
1篇
工业工程与管...
年份
1篇
2013
共
1
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
相关度排序
相关度排序
被引量排序
时效排序
基于GBOM和改进SVM的DRGs病种系列成本预测
被引量:1
2013年
面向诊断相关组(DRGs)的病种成本预测是医院成本管理的重要环节。针对病种成本预测的多因素、非线性特点以及病种系列中医疗服务配置的相似性,提出了一种基于GBOM和改进SVM的DRGs病种系列成本预测方法。首先,提出了基于类物料清单(GBOM)的病种系列成本影响因素表达模型;然后,针对SVM区分样本属性重要性差以及参数选择对预测结果影响较大的问题,提出了一种粗糙集属性(成本影响因素)约简与粒子群算法(PSO)参数寻优相结合的改进SVM病种系列成本预测模型。最后,以阑尾炎病种系列进行了实证研究,预测精度和速度优于BP神经网络、标准SVM和PSO-SVM,进而证明了该方法的有效性和优越性,为病种成本提供了有效的预测方法并显著提高了医院成本控制的准确性。
徐靖
刘子先
李竹梅
李惠
关键词:
粗糙集
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张