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安全与环境学报 2024年第4期24卷 1515-1522页

作者：张开冉阚丁萍陈多多西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到... 详细信息

为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到关键因素的组合。然后,分别构建随机森林、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)预测模型对农村公路事故严重程度进行预测。结果显示:与改进前相比,改进后的apriori算法的运行效率和挖掘准确度都有较大提升;相对于随机森林和GBDT模型,XGBoost模型在准确率、召回率、精确率和F1得分等方面表现最优;照明条件、路侧防护设施、道路类型,天气状况是影响农村公路事故严重程度的重要因素,且各影响因素间存在显著的交互效应。

关键词：安全工程农村公路改进apriori 集成学习事故严重程度预测

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基于CRM理念的ERP电力客户信息分析与研究

基于CRM理念的ERP电力客户信息分析与研究

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作者：张娜华北电力大学

学位级别：硕士

在电力企业市场化步调不断加快的新形势下，信息技术在电力企业发展中发挥着与日俱增的作用，电力信息化也成为促进电力企业迅猛发展的重要因素。随着电力信息化的全线启动，ERP的推广也构成了其中必不可少的环节。而传统的ERP缺少直接... 详细信息

在电力企业市场化步调不断加快的新形势下，信息技术在电力企业发展中发挥着与日俱增的作用，电力信息化也成为促进电力企业迅猛发展的重要因素。随着电力信息化的全线启动，ERP的推广也构成了其中必不可少的环节。而传统的ERP缺少直接面对客户的系统功能。基于此种需求，就展开了对CRM理念的研究。基于客户对企业的举足轻重的重要性，采用CRM的策略理念来研究ERP电力客户资源信息，利用数据仓库和数据挖掘技术，融合历史信息和当前信息，挖掘出隐含的、潜在的有用信息，尤其在电力企业中，具有切实可行的现实意义。本文首先简要介绍了电力企业信息化、ERP、CRM的研究发展现状以及CRM中数据挖掘的应用现状。然后对电力ERP和CRM的内涵、结构进行了介绍，引入了基于CRM理念分析ERP电力客户信息模型的概念。接着论文重点研究了apriori算法，它在数据分析过程中需要多次扫描数据库，同时会产生大量的候选项集，针对这些缺点对该算法进行了改进，即在运算过程中对参与候选项集的元素进行计数。经过举例分析和仿真实验表明：改进后的apriori算法大大地降低了时间复杂度;同时通过压缩数据库规模，在运算过程中将多余的、不符合标准的项集删除，节省了空间。最后，将改进的apriori算法应用到客户信息分析模型中，针对导入的电力ERP客户档案信息数据进行研究，站在“以客户为中心”的角度分析客户信息，达到帮助决策、促进电力市场营销的目的。

关键词： ERP CRM 客户信息改进apriori 电力营销分析

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基于医疗数据挖掘的高原常见病藏医诊疗决策支持技术研究

基于医疗数据挖掘的高原常见病藏医诊疗决策支持技术研究

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作者：王世颍青海大学

学位级别：硕士

藏医学是我国传统民族医药学中重要组成部分,拥有独特的理论体系和临床疗效。由于其临床研究基础薄弱,疾病证型分型及诊断过程中医者主观因素较强,缺乏规范和统一的科学诊疗体系。利用数据挖掘技术研究藏医诊疗决策是传承藏医、防治疾... 详细信息

藏医学是我国传统民族医药学中重要组成部分,拥有独特的理论体系和临床疗效。由于其临床研究基础薄弱,疾病证型分型及诊断过程中医者主观因素较强,缺乏规范和统一的科学诊疗体系。利用数据挖掘技术研究藏医诊疗决策是传承藏医、防治疾病方法和手段的主要内容,而该类研究尚处于起步阶段。本文首先利用聚类算法对高原常见病(慢性萎缩性胃炎)进行分型,结合临床诊疗数据提出藏医证型分型研究思路,采用两步聚类与K-means算法对高原常见病(慢性萎缩性胃炎)进行初步分型,提出Gower距离+改进k-modes方法并进行验证,最终确定划分高原常见病(慢性萎缩性胃炎)为四个证型,实现藏医证型分型的客观性和规范性;其次,通过关联规则对疾病症状特征进行关联挖掘,针对课题研究内容及apriori算法缺点,提出基于约束思想的改进apriori算法,其核心是约束频繁项集,只保留符合约束条件的项构建频繁项集,不仅缩短运行时间,而且使挖掘得到的规则集更有实际意义,体现挖掘的高效性和可行性;最后,根据聚类划分证型的结果,利用分类算法建立藏医证型分类模型。基于灰箱法思想,采用经典的分类算法即朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络、随机森林建立预测模型,并对预测准确率、Kappa Statistics、TP Rate、ROC Area等多个Evaluation Criteria进行评估,以寻求理想的建模方式。最终,实现高原常见病(慢性萎缩性胃炎)藏医诊疗预测模型,其预测准确率达到87.2%。

关键词：数据挖掘藏医诊疗聚类分型改进apriori 预测模型

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医学病历系统规则挖掘算法研究及模型设计

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广西教育学院学报 2010年第1期 136-139页

作者：魏建南通大学后勤集团江苏南通226019

首先介绍了医学病历的概念、技术特点和常见的数据挖掘技术,然后结合医学病历数据库分析了数据挖掘关联规则apriori算法的优缺点,提出了一种适应数据多样化、不完整、动态变化的改进apriori算法。最后设计了基于该方法的医学病历智能辅... 详细信息

首先介绍了医学病历的概念、技术特点和常见的数据挖掘技术,然后结合医学病历数据库分析了数据挖掘关联规则apriori算法的优缺点,提出了一种适应数据多样化、不完整、动态变化的改进apriori算法。最后设计了基于该方法的医学病历智能辅助诊断模型。临床实验结果表明,改进apriori算法能较好地提取医学病历数据库中有用信息和知识,为医疗诊断提供较好的辅助决策功能。

关键词：医学病历数据挖掘关联规则改进apriori 算法

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