【摘 要】
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变应性鼻炎(AR)是指以IgE介导为主的Ⅰ型变态反应,它主要由肥大细胞、嗜酸粒细胞等炎症细胞及IL-4、IL-5等细胞因子共同参与,以Th2细胞占优势的鼻黏膜炎性疾病[1].全球平均发病率高达40％左右,且呈逐年增高趋势[2],我国的患病率从2005年的11.1％上升至 2011年的17.6％[3-4].目前,AR的诊断主要依据临床症状(流鼻涕、鼻塞、鼻痒、打喷嚏)、常见体征(鼻黏膜苍白、水肿,鼻腔水样分泌物等)及过敏原检测等方法[5-7].但是尚无有效指标对AR进行早期诊断、判断表型及预后[8].因此,
【机 构】
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首都医科大学附属北京世纪坛医院耳鼻咽喉头颈外科 北京,100038;首都医科大学附属北京世纪坛医院变态反应科
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变应性鼻炎(AR)是指以IgE介导为主的Ⅰ型变态反应,它主要由肥大细胞、嗜酸粒细胞等炎症细胞及IL-4、IL-5等细胞因子共同参与,以Th2细胞占优势的鼻黏膜炎性疾病[1].全球平均发病率高达40％左右,且呈逐年增高趋势[2],我国的患病率从2005年的11.1％上升至 2011年的17.6％[3-4].目前,AR的诊断主要依据临床症状(流鼻涕、鼻塞、鼻痒、打喷嚏)、常见体征(鼻黏膜苍白、水肿,鼻腔水样分泌物等)及过敏原检测等方法[5-7].但是尚无有效指标对AR进行早期诊断、判断表型及预后[8].因此,研究寻找差异蛋白在AR疾病的发病机制及预后中具有重要作用及意义.
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研究目标:非均衡样本信用风险的有效预测.研究方法:针对反向传播神经网络BPNN交叉熵损失函数在非均衡样本信用评级中对非违约样本识别过度、违约样本识别不足的现象,利用标签分布交叉熵(Label Distribution Aware Margin Cross Entropy,简记LDAMCE)函数对交叉熵损失函数进行改进,并采用两阶段方式对BPNN模型进行训练,构建基于BPNN-LDAMCE的信用评级模型;基于多模型对比思路,验证BPNN-LDAMCE模型对中国某金融机构1298笔真实贷款数据信用风险预测的有
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