基于XGBoost模型的营养成分分析高血压预测方案

高血压是一种常见的慢性病，若能早发现、早采取措施可降低其引发并发症的风险。尽管高血压的产生与发展与诸多因素有关，但饮食被公认为影响高血压的主要因素之一。机器学习模型可以对疾病进行有效预测，并提供辅助治疗。笔者提出一种基于XGBoost的通过分析营养成分预测高血压的方案，该方案由数据转换、特征选择、数据清理与标准化、模型搭建、分类与评估5部分组成。实验结果表明，XGBoost在高血压预测中获得了0.859的F1分数且准确率超过85%,高于随机森林、支持向量机与人工神经网络。此外通过分析不同营养成分对高血压预测的影响因素，获得了影响高血压的前10个营养特征，大部分与医学结论相同，验证了模型的有效性。     

拱架式贴片机贴装路径优化

贴片机工作时贴装头需在喂料器与印刷电路板之间频繁移动，缩短贴装头移动距离是提高贴装效率的重要途径。对多头拱架式贴片机贴装路径优化问题进行研究，分析贴装头沿喂料器移动取料时贴装路径变化，建立贴装头移动距离表达式。以贴装头移动距离最小为目标建立贴装路径优化模型，以贴装位置编号对取贴顺序编码，利用遗传算法对取贴顺序和取料方向进行优化。分析不同取料方式下贴装路径差异和结构特点，结果表明：双向取料与近侧取料在贴装点位置分布偏于PCB单侧较多时出现结构性差异，采用双向取料可获得比近侧取料更短的贴装路径，更利于提高贴装效率。