基于数据包络分析的HIV免疫疗法模型
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基于数据包络分析的HIV免疫疗法模型
作者:崔丽英 Publish: 2006-5-24 Hits:-
【中文题名】 基于数据包络分析的HIV免疫疗法模型
【英文题名】 DEA Based Anti-HIV Immunotherapy Model
【学科专业】 运筹学与控制论
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-5-24
【中关键词】 数据包络分析,决策单元,非期望输出,抗-HIV免疫治疗,CD4~T细胞,
【英关键词】 Data Envelopment Analysis (DEA),decision making unit (DMU),undesirable output,anti-HIV immunotherapy,CD4~+ T cells,
【分类导航】 医药、卫生>基础医学>医用一般科学>医用数学>>
【论文摘要】 本文用数据包络分析(DEA)方法分析在抗-HIV免疫治疗中的用药策略,对于有效治疗艾滋病有着重要的实际意义。本文采用DEA方法描述了在治疗过程中的用药策略,并且根据给定输入和给定输出分别建立了预测模型。通过决策单元(DMU)的相对有效性评价,求解抗-HIV免疫治疗的最优策略。 本文建立了具有非期望输出的基于输入的DEA模型,来描述药物治疗策略,并且求出策略的有效性,最关键的一步是如何构造决策单元,用以度量每个治疗阶段的有效性。评价DMU的相对有效性的医学意义是很明显的:在病人的耐受能力允许的情况下,能以较低的成本,产生较多的T细胞和较少的病毒数量。通常是采用微分方程的方法,建立HIV免疫模型,并求解最优控制策略;本文通过计算指出:并不是由HIV免疫优化控制模型得到的结果都是有效的。 进一步的工作是:根据给定的输入确定其有效的输出,和根据给定的输出确定其有效的输入。将基于DEA的预测模型与微分方程模拟模型一起使用,预测治疗效果。本文利用DEA预测模型,得到的未知变量的DEA有效值,然后通过方程模拟模型进行验证,得到有效的预测值。
【论文题纲】
第一章 AIDS 和 HIV 7-14
1.1 AIDS 简介 7
1.2 我国艾滋病的防治情况 7-8
1.3 目前AIDS 的治疗方法 8-12
1.3.1 治疗方法简介 8-9
1.3.2 抗病毒治疗的局限性 9-11
1.3.3 HIV 免疫疗法 11-12
1.4 本文的主要工作 12-14
第二章 数据包络分析(DEA)理论 14-34
2.1 DEA 的产生与发展 14-15
2.1.1 DEA 简介及其发展 14-15
2.1.2 本文的意义 15
2.2 DEA 方法的特点及其优越性 15-17
2.3 生产可能集的公理体系 17-19
2.4 基本的DEA 模型 19-27
2.4.1 C~2R 模型和DEA 有效性 20-23
2.4.2 评价技术有效性的C~2GS~2 模型 23-24
2.4.3 几个扩展DEA 模型 24-27
2.5 有效性的判定及其在相对有效面上的投影 27-29
2.6 (弱)DEA 有效与(弱)Pareto 解的等价性 29
2.7 DEA 有效性的经济含义 29-31
2.8 DEA 理论的应用 31-34
第三章 预测 DEA 模型 34-42
3.1 用DEA 进行预测的优越性 34
3.2 目标规划与DEA 模型 34-38
3.2.1 PRT 与NRT 目标规划 34-35
3.2.2 PRT 与NRT 的DEA 模型 35-36
3.2.3 混合类型的DEA 模型 36
3.2.4 修正DEA 模型 36-38
3.3 基于DEA 的预测模型 38-41
3.3.1 预测DMU 有效输出的算法 38-40
3.3.2 预测DMU 有效输入的算法 40-41
3.4 本章小结 41-42
第四章 一个 HIV 免疫疗法的最优控制模型 42-46
4.1 介绍 42
4.2 微分方程最优控制模型 42-43
4.3 算例及结果 43-45
4.4 缺点 45-46
第五章 基于 DEA 的抗-HIV 免疫模型 46-55
5.1 本文的主要工作 46
5.2 抗-HIV 免疫治疗中的DEA 模型 46-51
5.2.1 决策单元的划分 46
5.2.2 具有非期望输出的DEA 模型 46-48
5.2.3 例子 48-51
5.3 预测DEA 模型 51-54
5.3.1 预测算法 51-53
5.3.2 例子 53-54
5.4 结论 54-55
参考文献 55-57
发表论文及参加科研情况说明 57-58
附录 58-62
致谢 62
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.174598
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