基于Stacking集成学习的流失用户预测方法

利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stacking集成方法.首先对数据集进行多次采样并加入属性扰动,然后使用所得数据子集训练基分类器副本,基分类器决策结果由基分类器所对应的副本投票决定.最后在真实数据集中进行流失客户预测实验,结果显示,该文提出的方法在准确率、查准率和F1值3项指标上均好于所有基分类器和同结构的经典Stacking集成方法.     

郑州市冬春季相对湿度和PM2.5的关系

【目的】探究郑州市2019—2023年冬春季(11月至次年4月)PM_2.5浓度与相对湿度的关系,为开展城市PM_2.5监测和道路洒水作业提出建议。【方法】基于PM_2.5浓度及湿度、风速、降水、气温等气象观测数据,在STATA软件中建立多元逻辑回归模型,设定参照组,分析PM_2.5随相对湿度的变化趋势。【结果】2019—2023年冬春季郑州市PM_2.5均值由72.41μg/m³降为61.42μg/m³,降幅为15.2%。在相对湿度低于80%时,随着相对湿度增大,PM_2.5出现在较高浓度区间的概率也增大,且该结果具有统计显著性。【结论】空气中的水分会促进PM_2.5前体物生成二次颗粒物,并导致细颗粒物吸水进而增加重量,但相对湿度过高时可能由于降雨冲刷而导致PM_2.5浓度下降。建议在进行PM_2.5监测时充分剔除湿度对测量值的影响,在道路洒水作业前也要全面考虑气...     

驻马店市PM2.5污染特征及其与气象要素的关系研究

【目的】研究驻马店市PM_2.5污染特征及其与气象要素的关系,为大气污染预报与防治提供依据。【方法】基于2021年3月至2022年2月驻马店市大气颗粒物监测数据及气象资料,对驻马店市PM_2.5污染特征进行分析,并利用SPSS研究气象要素及其与PM_2.5浓度之间的相关性。【结果】2021年驻马店市大气污染日全年占比12%,PM_2.5日均浓度范围为9.2～176.4μg/m³,年平均浓度为44.5μg/m³,冬季浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低,月变化呈“单峰型”分布;PM_2.5/PM₁₀平均比值62%,冬季最大,春季最小。【结论】从相关性来看,边界层高度和气温、风速、辐射强度均呈正相关;PM_2.5浓度与气温、辐射、降水和边界层高度均呈显著负相关,与相对湿度和风速呈弱的负相关。此外,风速和大气边界层高度所代表的大气扩散稀释能力对PM_2.5污染有较大影响。     

2023年1月驻马店市一次PM2.5污染过程分析

【目的】探究2023年1月21至23日驻马店市PM_2.5污染过程特征。【方法】基于污染期间PM_2.5等污染物浓度数据及气象资料,利用统计学方法分析PM_2.5污染及气象条件特征。【结果】污染过程整体呈“双峰型”变化,两次污染峰值分别出现在21日夜间和22日夜间,PM_2.5小时浓度分别达到363.5μg/m³、249.5μg/m³。【结论】PM_2.5/PM₁₀平均比值0.59,表明本次污染过程以PM_2.5为主,NO₂/SO₂比值在晚间和早晨时段都出现了峰值,与交通高峰及工业企业夜间排放有关。PM_2.5浓度与气温、相对湿度呈正相关,与风速呈负相关。污染加重时,500 hPa形势场低槽东移,850 hPa有弱的风场辐合,风力较小,中低空存在逆温层,不利于污染物的垂直扩散,配合地面均压场、小风速及近地面逆温,导致静稳形势维持,有利于污染...     

集成极限学习机在手写体数字识别中的应用

本文提出了一种ELM_Adaboost算法:把ELM(Extream leanring machine)作为弱分类器,训练ELM预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个ELM弱分类器组成的强分类器。利用MATLAB GUI编写一套手写体数字识别系统,采集大量的学习样本,提取数字样本的"十三点网格特征",使用ELM_Adaboost建立分类器。结果表明,该算法能够达到98.5%的识别率,为手写体数字识别提供指导性作用。     

基于深度学习的联邦集成算法

联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点,其框架在满足数据不出本地的情况下,可以训练出多方均满意的共同模型,但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题,因此提出基于深度学习的联邦集成算法,将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下,通过优化本地模型的参数,提高了本地模型准确率;使用不同的集成算法来整合本地模型参数,在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表明：与传统多源数据处理技术相比,该算法在mnist、digits、letter、wine数据集训练模型的准确率依次提升1%、8%、-1%、1%,在保证准确率的同时也提升多源数据与模型的安全性,具有很重要的应用价值。     

基于深度学习的联邦集成算法

联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点,其框架在满足数据不出本地的情况下,可以训练出多方均满意的共同模型,但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题,因此提出基于深度学习的联邦集成算法,将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下,通过优化本地模型的参数,提高了本地模型准确率;使用不同的集成算法来整合本地模型参数,在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表明：与传统多源数据处理技术相比,该算法在mnist、digits、letter、wine数据集训练模型的准确率依次提升1%、8%、-1%、1%,在保证准确率的同时也提升多源数据与模型的安全性,具有很重要的应用价值。     

机器学习在交通流预测中的应用

为了能够即时预测并获得未来交通流的信息,交通流预测已被广泛地应用于诸多领域,如车辆导航设备和移动终端中的拥堵管理、车辆行驶路线规划及风险预警等模块。通过软件应用程序来获取现场实时数据,同时可同步更新数据集,并根据道路上的实时交通情况,帮助用户进行动态规划行驶路线。现阶段,在获得交通流信息时,一是不能很好地整合交通路测感知设备,二是无法全面地考虑外界因素,如突发的交通事故、恶劣的天气条件和道路路况。基于此,本研究对多个研究者在机器学习应用于交通流预测中的研究方法进行总结。     

基于隐马尔科夫模型集成学习的广播关键词检测

由于无线电技术的日益成熟,盗用正常广播频段进行其他活动的非法广播对国民经济和安全造成相当大的危害,因此对非法广播的监测非常重要。本文集成隐马尔科夫模型对广播关键词进行识别,进而监测非法广播。在试验中,首先对采集的非法广播进行人工切割与标定用于训练,然后研究基于集成学习的方法组合多个模型,使用投票规则得到最终结果。将集成学习的PocketSphinx系统与单一模型进行比较,试验结果显示,与单一模型84.8%的识别率相比,集成的PocketSphinx系统识别率达到92%,并且具有更好的稳定性。     

集成温度传感器AD7416及其在智能温度控制器中的应用

集成温度传感器已经广泛应用于计算机、电池保护、工业控制等行业,本文主要介绍了高精度、12位信号输出集成电路AD7416的内部结构,给出了AD7416LM76用于智能温度控制,其设计的典型应用方案．     

三元体系MgSO4–MgB4O7–H2O在308.15 K稳定相平衡研究

采用等温溶解平衡法研究了MgSO₄–MgB₄O₇–H₂O体系在308.15 K时的稳定相平衡,测定其溶解度及物化性质(pH,密度,粘度和折光率),并根据试验数据绘制稳定相图及物化性质-组成图。研究结果表明：该体系为水合物I型,无复盐及固溶体形成;相图中有1个共饱点,2个单盐结晶区。平衡液相中MgSO₄对MgB₄O₇有较强的盐溶作用。同时,章氏硼镁石(MgB₄O₇·9H₂O)在该体系308.15 K时容易转化为多水硼镁石(Mg₂B₆O₁₁·15H₂O),但随着MgSO₄含量的不断增大,可抑制章氏硼镁石向多水硼镁石的转化。最后,采用经验公式对密度和折光率进行了关联,计算值和试验值吻合较好。     

基于Weka的软件缺陷预测研究与应用

在软件开发过程中,软件缺陷预测能预先识别存在的潜在缺陷模块,大幅减少测试所需的人力、物力,优化测试资源分配,提高测试效率和软件产品质量。软件缺陷预测技术不仅具有重要的研究意义,更具有重要的应用价值。基于Weka数据挖掘平台,本研究使用NASA缺陷数据集进行了软件缺陷预测,在合理选择机器学习算法、科学设置参数的情况下,取得了良好的软件缺陷预测结果。     

多媒体在生物学研究性学习中的应用

利用多媒体在生物学教学中实施研究性学习具有重大意义。在创设问题情景,完成体验,表达和交流,对学生的研究进行评价、对研究成果进行推广应用等方面多媒休都能发挥很好的作用。     

V2NO2/TiSi2N4异质结界面性质调控的理论研究

使用第一性原理计算研究了外加电场对V₂NO₂/TiSi₂N₄异质结构接触类型和肖特基势垒的调控．计算结果表明,外电场可以有效地调控V₂NO₂/TiSi₂N₄肖特基势垒的高度及其异质结的接触类型．正负向外电场均能实现V₂NO₂/TiSi₂N₄异质结构p型与n型肖特基接触之间的动态转化．此项工作为基于TiSi₂N₄半导体的肖特基功能器件及场效应晶体管的应用提供理论基础．     

O3/H2O2工艺去除饮用水中邻苯二甲酸二甲酯的研究

研究了臭氧(O3)和过氧化氢(H2O2)联用技术对水中邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的去除。利用小试试验确定了投加H2O2的工艺参数和相关因素的影响,在中试系统中模拟DMP污染,考察了联用工艺应用于实际水体的除污染效果。小试结果表明,在H2O2/O3的最佳摩尔比为0.6∶1时,可以有效提高水中DMP的去除率。同时影响因素考察发现,随反应温度升高去除率升高,pH值在中性范围内对DMP有较好的去除效果,叔丁醇对DMP的去除表现出抑制作用。中试结果表明,在最优工艺参数条件下,O3/H2O2有效地提高了有机物的去除效能,对饮用水中μg级DMP有很好的控制作用,可以作为一项给水深度处理技术。     

分级结构SnO2在气体传感器中的研究进展

SnO₂由于具有制备方法简单、来源广泛、优异的n型半导体特性,被认为是制造气体传感器的理想候选材料。通过调整形态和改性对SnO₂基气体传感器的发展至关重要。由低维结构单元构筑的三维(3D)分级结构SnO₂基气体传感器取得了一定的成果。笔者简要综述了分级结构SnO₂的可控合成和改性方法,为制造新型高性能SnO₂基气体传感器提供新的思路和见解。     

体验式学习在高中物理教学中的应用

根据作者的亲身教学实践和教学中的案例,对体验式学习方法进行探讨,提出在新的课改模式下培养学生学习物理兴趣是教学关键之一。     

探究式学习方法在数学教学中的应用

本文分析了数学教学中开展探究式学习的必要性,并且指出了开展探究式学习的方法,并针对探究式学习存在的问题做了简单的分析,给出了相应的解决方案。     

英语专业学生学习归因和成绩预测研究

本研究采用问卷调查法,对某大学60位英语专业学生的成绩归因开展研究。通过因子分析、相关和回归对数据的统计发现,被试的英语学习成绩归因于可控和稳定的努力因素,英语学习模型的回归系数显著,努力倾向和努力程度是预测被试的学习成绩的变量。研究表明,英语专业学生有正确的归因倾向,虽然已有的学习基础和在校学习的努力程度分别间接和直接影响学习成绩,但他们最终可以获得英语专业技能和知识。     

河南省建筑保温与结构一体化技术研究与集成应用

近年来,随着建筑保温节能技术不断发展,新型的墙体保温节能材料层出不穷,建筑保温与结构一体化技术也应运而生,成了建筑保温与结构一体化体系的发展方向。本文系统阐述在河南省市场上的建筑保温与结构一体化技术的集成研究,从墙体保温与结构一体化技术的技术理论、应用现状、保温性能、防火性能、质量安全性能等特点阐述在河南地区建筑保温与结构一体化技术的现状,以往对推动该技术的发展能起到一定的指导作用。