简介：考点解读探索型试题相对于封闭型试题来说有一定的新颖性，它的“新”主要体现在试题“立意新、情境新、设问新”，但是它的解题方法注重中学阶段所学的数学知识与数学方法．这符合2011年湖南高考数学《考试说明》提出的“高考试题的创新，既要体现在创设试题的新颖情境和设问方式上．

简介：在对某市年用水量随机时间序列原始数据进行预处理的基础上，发现年生活用水量的一次累加时间序列数据具有明显的线性趋势。分别用一次累加乘幂指数和一次累加一元多项式对该市工业和生活年用水量进行了预测，复相关系数达0．99。为便于分析比较，采用对年用水量效果较好的灰色预测模型进行了年总用水量预测。结果表明：分类用水量预测比总体用水量预测具有精度高，结果稳定的特点，可用于年用水量预测。

简介：基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。

简介：摘要： 贝叶斯算法是分类和匹配问题中常用到的方法，近年来，常被应用到各种实际问题之中。本文将贝叶斯引入商业银行线上营销案例之中，基于商业银行数据样本，进行朴素贝叶斯分类器的构建。同时提出两种利用互信息的改进方法以对比探究相对于朴素贝叶斯模型分类效果的改进情况。本文实证结果表明，这两种改进都是有效的，通过属性和类之间互信息以及属性和属性间互信息辅助对属性进行排序不仅能够简化模型构建流程，并且能提高分类准确率。最后，本文对该模型在商业银行网络营销中的应用方向提出建议并对实际意义做出探讨。

简介：电网短期负荷预测的精确性对电力市场具有关键作用.根据电网负荷特性,将电网负荷划分为两部分,基本负荷分量和由气象因素引起的随机波动负荷.对基本负荷分量采用混沌动力学理论预测;对气象敏感负荷的预测首先引入人体舒适度指数表征各种气象因素的影响,设置舒适度等级,进而对负荷进行聚类分析,不同类型日的聚类类别作为BP神经网络的输入.仿真结果表明该电力负荷短期预测模型具有较高的预测精度.

简介：目前,我国商业银行所面临的信用风险随着信贷业务的不断发展而逐步增加,如何对企业信用风险进行有效区分和管理,是商业银行亟待解决的问题.基于此,本文依据信用评估指标体系分别对Logistic回归模型、贝叶斯判别模型、支持向量机模型这三类模型进行了设计与构建,同时对三类模型分别进行实证分析和结果评价,从分类准确率和模型稳健性两方面对结果进行比较,作为进一步建立组合分类预测模型的基础.本文的研究成果,有利于推动我国商业银行信用风险定量度量方法的研究,从而有助于提高商业银行的风险控制水平,使得不良资产得以降低,在提高我国商业核心竞争力以及促进消费信贷市场的发展等方面有巨大的意义.

简介：摘要随着我国社会经济的快速发展，国民经济生产的步伐也在不断的加快，日常的生活水平也有了较大的进步，这些都与电能的安全稳定和可靠供应有着非常大的关系，同时也与供电企业提供优质电能供应服务是分不开的。供电企业要想保障电能的稳定和可靠传输，取得非常好的经济效益，就需要对电能的售出进行相应的预测与分析。作者在供电企业电力营销部门从事售电量分析与预测的工作，本文结合自身工作实际，分析了基于分类负荷售电量预测，并给出了相应的预测研究，以供参考。

简介：将C4.5决策树分类算法用于高职就业预测，并提取挖掘规则。对学生基本信息、各科考试成绩，以及就业信息进行处理，选取决策属性，构造决策树，由提取的规则，获得就业和学生成绩之间的关系，挖掘结果显示，该算法能将学习成绩属性和是否是学生干部属性进行正确分类，做出一定的就业预测，对辅助决策具有一定的帮助。

简介：研究煤体瓦斯渗透率可以为煤矿企业安全生产提供更好地保障。本文通过分析有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度四个影响因素对煤体瓦斯渗透率的影响,利用SOM神经网络对22组影响因素样本进行分类训练,建立煤体瓦斯渗透率分类预测模型。并运用模型对8组样本进行预测,结果表明：预测结果正确率为87.5%。可见,基于SOM神经网络建立的煤体瓦斯渗透率分类预测模型是有效的。

简介：摘要：汽动给水泵组是火电厂热力系统的重要辅助设备，它将给水从凝结水压力提高到锅炉给水压力，并向过热器及再热器提供减温水。汽动给水泵组的安全运行与整个机组的安全密切相关。鉴于此，本文将就如何利用分类算法进行汽动给水泵组的故障预测进行探究。

简介：摘要：通过挖掘吐鲁番地区的各大小用电客户的用电特征、用电规律及历史用电量数据，梳理各行业代表性的客户群体，提取影响用电的关键因素，采取聚类分析方法对用电行业进行分类和识别关键行业，同时提出需求预测模型对关键行业用电量进行预测分析，结合吐鲁番各行业历史用电数据进行模型验证。

简介：摘要目的应用潜分类增长模型（latent class growth model，LCGM）纵向分析孕期血压数据，探索妊娠期间血压潜分类轨迹与未来发生子痫前期（preeclampsia，PE）风险之间的联系。方法该研究为前瞻性队列研究，选取2016年11月1日至2018年5月30日在天津市19家社区医院招募的孕早期女性受试者，采集孕28周前5个阶段（即12、16、20、24和28周）的孕检血压数据纳入分析，同时采集孕妇基本信息问卷、体格检查、实验室检查等数据。应用LCGM建立收缩压、舒张压的潜分类轨迹模型；分别以收缩压轨迹、舒张压轨迹作为预测变量，以妊娠28周后至分娩时是否发生PE作为结局变量，进行PE的预测研究。结果共纳入5 560例已生产的单胎妊娠孕妇，其中随访期间诊断PE 128例，妊娠期高血压106例。单因素及多因素logistic回归分析显示基线收缩压与舒张压水平越高，PE发生的风险越高。采用LCGM拟合血压动态变化，确定了4条收缩压潜分类轨迹和4条舒张压潜分类轨迹。收缩压潜分类轨迹对应的血压水平越高，PE发生的风险越高；在校正了初检体重指数、是否初产妇、白细胞计数、血红蛋白水平、血小板计数和谷丙转氨酶水平等混杂因素后，收缩压潜分类轨迹_4（SBP_traj_4）的OR值为4.023（95%CI：2.368~6.835，P<0.001），收缩压潜分类轨迹_3（SBP_traj_3）的OR值为1.854（95%CI：1.223~2.811，P=0.004）；舒张压潜分类轨迹_4（DBP_traj_4）的OR值为2.527（95%CI：1.534~4.162，P<0.001），舒张压潜分类轨迹_2（DBP_traj_2）的OR值为2.238（95%CI：1.328~3.772，P=0.002）。受试者工作特征曲线显示基线血压水平联合血压轨迹对PE具有较好的预测能力。结论应用LCGM潜分类增长模型构建孕12~28周的血压潜分类轨迹可对孕28周后PE进行早期预测分析，提示孕期血压潜分类轨迹是一种可用于孕妇PE危险分层的新方法。

简介：题目在1、2、3、4、5、6、7、8八个数中，几个数的和是10的情况有哪几种？分析与解这道题，和是10的情况有许多种。为了避免遗漏和重复，应该学会分类思考的方法。

简介：小朋友，你一定喜欢生活在一个干净的环境当中吧！那么，请你动手把下面这些垃圾放进相对应的垃圾桶里，为保护环境出一份力吧。

简介：无

简介：摘要：本文采用CGSS2015数据使用重抽样方法研究判别分析和 回归在二分类预测准确度差异。从样本中抽取不同样本量进行回归分析，结果显示：相同样本量下 回归对两类别数据分类的正确率高于判别分析；判别分析对两类别预测的正确率较为接近且稳定，但 回归对占比偏少的类别的分类正确率较低；随着样本量的增大， 回归对占比较少类别的正确率有明显增加，从而提升总体正确率；判别分析对两类别预测的正确率无明显差异。

简介：摘要目的验证卒中急诊评估及分类转运（FAST-ED）评分在中国人群中对大血管闭塞型（LVO）卒中的预测作用。方法收集2014年3月至2019年3月发病24 h以内于东部战区总医院急诊科就诊且确诊为急性缺血性脑卒中的患者。通过患者急诊头颅CT血管造影或数字减影血管造影检查结果将患者分为LVO组及非LVO组。使用急诊美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分推算FAST-ED评分，并与快速动脉闭塞评估（RACE）、三项卒中量表（3I-SS）、辛辛那提卒中分诊评估工具（C-STAT）、院前急性卒中量表（PASS）评分进行对比，判断FAST-ED评分对LVO的预测功能。进一步将患者分为前循环或后循环病变组，分析FAST-ED评分对前循环病变与后循环病变的分辨功能。结果共纳入381例符合要求的患者，其中284例确诊为LVO，97例确诊为非LVO。受试者工作特征（ROC）曲线提示截断值取4可使FAST-ED评分达到最佳预测效果（敏感度0.76，特异度0.69，ROC曲线下面积0.78）。FAST-ED评分的ROC曲线下面积（0.78）与NIHSS 评分（0.79）、RACE评分（0.77）、3I-SS评分（0.78）、C-STAT评分（0.75）相比差异无统计学意义，与PASS评分（0.74）相比差异有统计学意义（95%CI 0.69~0.78， P=0.04）。FAST-ED评分在预测前循环及后循环病变患者时差异无统计学意义。结论FAST-ED评分可较为准确地预测LVO，且对于前、后循环病变的患者预测效果类似，可满足院前LVO筛查的需要。

简介：下面的三排物品中，每一排都有一个物品和其他的物品不同类．请你找出它们并说出它们的名字。

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