基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法

针对现有预测方法中存在预测精度低、预测时间长及存储空间大等问题,提出一种基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法,该方法首先从数据集中收集大量数据,其次使用格拉姆对称矩阵对采集数据进行存储和归类.然后引入随机森林二元回归和分类技术,通过二元变量相关性来衡量预测结果和数据之间的关系,并根据相关性构造决策树用于结果分类.最后...     

数据驱动视域下的智慧图书馆建设路径探究

智慧图书馆是数字图书馆发展到一定程度的更高的一个图书馆发展阶段,是未来图书馆的发展趋势和新形态。文章从数据驱动的视域下,探讨了智慧图书馆的数据体系,并设计了基于数据驱动的智慧图书馆体系结构。同时,从“技术”、“服务”、“空间”、“资源”、“馆员”关键要素出发,提出了智慧图书馆建设的路径,为智慧图书馆建设提供研究和实践参考。     

基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘

深度学习是挖掘数据关键特征的重要技术手段,为准确分析通信网络数据特征,并保障质量,提出基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘方法。选取接入率、可用性以及覆盖率等七个指标作为通信网络质量核心性能指标,将卷积神经网络与径向基神经网络相结合,构建深度学习网络结构,将该性能指标作为标签参数,将所得到的标签参数的聚类与求和结果作为深度网络的标签数据,通过前向传播将标签数据输入卷积神经网络的输入层内,经过不同隐层的变换与映射至输出层位置,并采用量子粒子群算法求解深度学习网络最优参数,输出通信网络数据关键特征挖掘结果。经实验结果表明,所提方法的通信网络数据关键特征挖掘率在95%以上,能够准确预测未来短时间段内的通信网络质量。     

区块链数据隐私保护研究综述

本文采用了系统文献综述的方法,借助国内外高质量的数据库对区块链进行调研,旨在总结当前区块链中区块链技术、数据隐私威胁和区块链数据隐私保护的相关内容和进展.首先本文按照最新的区块链技术架构针对文献中有关区块链数据隐私威胁内容进行提取并详细分类.然后在其分类的基础上,针对文献中解决这些数据隐私威胁的核心技术和方法进行分类总...     

基于二维小波能量阈值的重磁数据去噪算法

研究基于能量阈值的二维小波去噪方法,提出选择小波基函数、信噪分离阶数和去噪阈值3个关键参数的方法,避免依赖经验选择参数。分别针对加性噪声和乘性噪声进行模型试验,并对部分区域的实测磁力数据进行处理。结果表明：与线性滤波器和普通二维小波去噪结果相比,所提方法去噪结果相对误差最小,能够保持异常形态不失真,有利于弱异常信号的识别。     

列车调度指挥信息系统实施分析

介绍了列车调度指挥信息系统的网络结构和功能以及信息数据流程，分析了系统实施后存在的问题，并提出了相关建议。     

实验室设备及教学综合信息管理系统

为了适应实验室现代化管理的需要,进一步提高实验教学任务和管理的效率,并且面向学生开放实验室,提出开发实验教学及设备信息管理系统。本文重点介绍了系统的功能、数据库的设计以及软件的开发设计要点和主要代码。本系统已经通过测试,已经投入使用,并且快速、合理、高效地完成了开放实验辅助教学和实验室管理,提高了实验教学教师的辅助教学质量和设备利用率。     

基于本体的语义数据融合方法

针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性.     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

我国人口老龄化空间差异及成因分析

文章首先通过对我国31个省市人口老龄化样本数据进行了描述性统计分析,发现我国东、中、西部地区老龄化程度和老龄化演变速度存在空间差异。东部地区人口老龄化程度要严重于中部地区,西部地区人口老龄化程度最低,人口最为年轻化;西部地区老龄化增长速度要高于中部地区,中部地区老龄化增长速度要高于东部地区。其次,选用面板数据模型分析人口老龄化的成因,发现经济发展水平、城镇化率、文盲率会提高我国人口老龄化水平,人口增长速度、性别比、产业结构升级状况会降低我国人口老龄化水平,且同一因素对东、中、西部不同空间的影响效果不同。