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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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输入饱和多智能体系统的半全局鲁棒及输出一致性

输入饱和多智能体系统的半全局鲁棒及输出一致性

  • 2022-06-16
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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智慧城市规划如何遏制未来流行病的传播

这个世界的城市都面临严重问题。在新冠疫情继续肆虐之际,都市居民遭受的损失最为惨重:他们无法有效地保持社交距离,有时还要忍受所在城市造成的原本就存在的健康问题。许多城市在建设伊始并未考虑到可快速传播的传染病或人类健康的问题,新冠疫情的伤亡充分暴露了这一疏忽。在美国加利福尼亚大学伯克利分校学习城市卫生的贾森·科伯恩说:“我们位于一个城市星球上。

  • 2021-04-19
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小车速度测量控制系统设计详解

智能小车以 STC12C5410AD 单片机为控制核心,L298 芯片作为双电机驱动模块由单片机输出 PWM 控制电机转速,通过光电编码器检测脉冲并将信号送入单片机来测量电机的转速与距离,通过 1602 液晶来显示小车的速度。本文介绍了该小车的的主控电机驱动、电源、显示模块等硬件模块和小车的运动控制速度测量与显示的软件设计。

  • 2023-12-04
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面向智能决策的推理引擎技术

面向智能决策的推理引擎技术原理,应用等。

  • 2022-06-14
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城镇水务系统碳核算与减碳降碳规划方法

着我国《城乡建设领域碳达峰实施方案》的发布,城镇水务系统也将成为减碳/降碳的阵地之一。然而,城镇水务系统一方面面临扩容增量、支撑配套城镇化发展的重任,另一方面则面临减碳/降碳窗口期短、任务重的现状

  • 2024-05-10
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计算机网络故障处理与维护方法

本文就网络中常见故障进行分类,针对各种常见网络故障提出相应的解决方法,并就如何加强网络的维护进行了概括论述。 网络出现故障是极普遍的事,其种类也多种多样,在网络出现故障时对出现的问题及时进行维护,以最快的速度恢复网络的正常运行,掌握一套行之有效的网络维护理论方法和技术是至关重要的

  • 2023-12-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

  • 阅读379
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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