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基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发，分析处理过程中存在的问题，提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析（Apfiofi）算法和频繁模式树（Frequent Pattern Growth，FP—Growth）算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据，按照医疗数据特点搭建决策树，并运用ID3和c4．5决策树算法，实现医疗大数据的分类，得出数据分类结果。由仿真得出，与传统方法相比，填补量提高了50％，分类精度提高了11．40％、14．80％，无论从数据的填补方面还是分类方法，上述方法均有较高的应用价值，为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

  • 2021-06-21
  • 阅读187
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河北省基于物联网的智慧物流解决方案

现代物流是社会化大生产条件下一种新的组织方式和管理技术，其核心是突出系统整合的理念，利用先进信息技术和供应链管理技术，对分散的运输、 储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等基本功能，进行资源整合和一体化运作，以达到降低成本、提高效率、优化服务的目的。现代物流业作为融合运输业、仓储业、货代业和信息业等新兴复合型产业，已成为合理配置资源、优化经济结构、增强竞争能力的基础性支撑产业和拉动经济增长的先导性产业。

  • 2021-06-21
  • 阅读186
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互补互助互信凝聚物联网的中国力知识资料

细数国内知名企业,为企业的发展壮大,都选择了走出国门。物联网行业,走出国门]亦是必然,尽早的走出去,播撒希望的种子,耕耘广袤的良田。

  • 2021-06-21
  • 阅读190
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基于Heston模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型

结合经济学理论，将期权理论引入货运定价，针对煤炭和钢铁等大宗型货物，运用 Heston 模型对铁路货运期权定价，设计改进型遗传算法拟合实际市场期权价格和 Heston 模型的期权价格的差值，优化模型参数，建立基于 Heston 模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型，并运用上证 50ETF 买入期权数据对模型的参数进行优化，用广州局货运数据对算法进行验证，计算结果证明了算法的合理性，为铁路货运定价提供新思路。

  • 2021-06-21
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多周期第四方物流集成反馈网络设计的模型与算法

本文研究了多周期第四方物流集成反馈网络设计问题， 并考虑 3PL 运输供应商的信誉等 级变化对整体网络配送完成率的影响。 通过设计反馈调节机制和信誉评价体系， 建立多目标规划模型来描 述该问题。 针对基本蚁群算法的不足和本问题的特点， 设计奖惩蚁群算法， 该算法通过增加奖惩因子， 提 高算法的收敛速度和全局搜索能力， 有效避免了算法陷入局部最优。 仿真实验结果表明了模型的合理性和 奖惩蚁群算法的有效性。

  • 2021-06-21
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基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度，提出改进供需优化算法一指数幂乘积基坑变形预测模型（ISDO-EPP模型）。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证，并与基本供需优化（SDO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、蛾群算法（MSA）、粒子群优化（PSO）算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例，通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数，构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明，ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法，具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0．73％、3．36％和1．33％，均优于ISDO-SVM、ISDO—BP模型，表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数，ISDO—EPP模型用于变形预测是可行和有效的。

  • 2021-06-21
  • 阅读181
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基于大数据技术的石油数字化平台设计_吴巍

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。

  • 2021-06-21
  • 阅读156
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大数据思想政治教育研究热点与前沿_省略_基于CiteSpace的数据分析_尹婷婷

大数据时代思想政治教育创新发展需求,使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学术热点。运用Citespace可视化技术,对中国知网（CNKI）2013-2019年期间的1065篇期刊文献进行研究,可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明:大数据思想政治教育研究文献数量虽整体呈上升趋势,但高质量研究成果占比较低；研究机构分布广泛,但缺乏持续关注；大数据时代推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研究,需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护。

  • 2021-06-21
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