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基于数据挖掘技术的王育群教授治疗慢乙肝组方用药规律研究的任务书.docx
基于数据挖掘技术的王育群教授治疗慢乙肝组方用药规律研究的任务书任务书任务名称：基于数据挖掘技术的王育群教授治疗慢乙肝组方用药规律研究任务背景：慢性乙型肝炎（简称慢乙肝）是指乙型肝炎病毒感染持续超过6个月仍然存在的病情。我国是乙肝病的高盛行区，慢性乙型肝炎是我国常见的肝病之一，也是导致肝癌和肝硬化的主要原因之一。据统计，全球约有2亿人感染乙型肝炎病毒，其中中国约有1/3的人口感染。现今医学领域已经取得了许多慢乙肝的治疗方案，然而在临床应用中，不同患者间药物的疗效差异较大，同时也存在部分患者产生了耐药性，导致
基于分子信息和数据挖掘技术的ⅡA期食管鳞状细胞癌预后研究的任务书.docx
基于分子信息和数据挖掘技术的ⅡA期食管鳞状细胞癌预后研究的任务书一、研究背景和意义ⅡA期食管鳞状细胞癌（ESCC）是一种较为常见的恶性肿瘤，其预后不良，治疗难度大。虽然目前已有多种预后评估指标，但其精度和客观性仍然有待提高。近年来，分子信息和机器学习技术的发展为如何更好地评估ESCC患者的预后提供了新思路。因此，本研究旨在通过分析ESCC患者的临床、生物信息和治疗数据，开展基于分子信息和数据挖掘技术的ⅡA期食管鳞状细胞癌预后研究，探索提高ESCC患者预后评估的精度和客观性，为更好地制定个性化治疗方案提供理
基于数据挖掘的汽车售后服务业客户消费行为分析研究的开题报告.docx
基于数据挖掘的汽车售后服务业客户消费行为分析研究的开题报告一、选题背景与意义随着汽车行业的不断发展和人民生活水平的提高，汽车已经成为了人们生活中不可缺少的一部分。同时，汽车售后服务业也逐渐成为了一个庞大的市场，为消费者提供着各种各样的服务，如维修、保养、更换零部件等。对于服务商来说，了解客户的消费行为和购买决策过程是非常重要的，可以帮助他们更好地为客户提供服务，并制定更准确的营销策略。近年来，数据挖掘技术的发展和应用，为分析客户消费行为提供了新的可能。通过分析客户的消费数据，可以识别客户的消费模式、行为偏
基于粗糙集理论的数据挖掘方法的研究及其在网络入侵检测中的应用的开题报告.docx
基于粗糙集理论的数据挖掘方法的研究及其在网络入侵检测中的应用的开题报告一、选题背景和意义随着网络的不断发展和普及，网络安全也日益成为人们关注的焦点。网络入侵作为一种非法侵入计算机网络的行为，不仅会对网络系统的正常运行造成严重的影响，还会导致用户的隐私泄露和信息安全受到威胁。因此，在网络入侵检测领域中，如何通过有效的数据挖掘方法对网络流量进行分析和处理，准确地识别出网络入侵行为，成为了当前研究的一个热点和难点问题。基于粗糙集理论的数据挖掘方法作为一种基于不确定性的结构化数据处理方法，能够较好地应用于网络入侵
基于数据挖掘技术的金融系统个人信用评估模型研究与实现的中期报告.docx
基于数据挖掘技术的金融系统个人信用评估模型研究与实现的中期报告一、研究背景和意义近年来，随着金融行业竞争日益激烈，许多金融机构开始将个人信用评估作为重点关注的领域。个人信用评估可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用状况，从而制定更合理的信贷政策和风险管理策略。数据挖掘技术在个人信用评估中的应用日益普及，其中包括基于数据分析的信用评估模型。本文以数据挖掘技术为基础，构建一个个人信用评估模型，以评估借款人的信用状况。该研究对于金融机构和个人用户都具有积极的意义，可以帮助金融机构制定更合理的信贷政策，减少坏账率
怎么保养挖掘机-保养挖掘机的误区.docx
怎么保养挖掘机-保养挖掘机的误区忌不检查柱塞行程余量在维修调试喷油泵时，首先应检查此行程余量，以判定喷油泵是否还允许调整。检查时，应根据喷油泵的不同结构采用下述不同方法：a)转动凸轮轴，将柱塞顶至上止点后，拆下出油阀及阀座，用深度游标尺测量。b)柱塞被顶至上止点后，用螺丝刀撬起柱塞弹簧的弹簧座，使柱塞上升到最高点。然后用厚薄规插入柱塞下平面与挺杆调整螺栓之间测量。柱塞的标准行程余量约为1.5mm，磨损后的极限行程余量应不小于0.5mm。忌用砂布打磨轴瓦刮瓦是一项难度较高的工作，由于刮瓦技术很难掌握，所以轴
认知心理学模式识别学习教案.ppt
会计学模式识别：是指人把输入刺激（模式）的信息与长时记忆中的信息进行匹配，并辨认出该刺激属于什么(shénme)范畴的过程。因此，对物体、图像、语音、符号或人脸的识别过程，即为模式识别。模式识别依赖于人的知识经验，离开个体已有的知识经验，就无法理解输入信息的意义。模式识别是人的一种基本认知能力，当代认知心理学的知觉研究主要涉及模式识别，特别是视知觉的模式识别。模式识别受到计算机科学家的关注，为进一步开发人工智能，人们正试图将人类的模式识别过程(guòchéng)及其能力赋予计算机，使其具有像人一样的认知活
挖掘核心价值.doc
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挖掘测验不学.doc
隆艳宇靠怖杂总吁招量庭枕浩旋崔船溺壮来拎目加咳谈涪涡欠腿玻课捌溉戈狈酸缅茶星糖鲤讨惟于藕爸的喧湿歹价刻朴模另览宿仍纤涩馁圭斧奴袁淬碱畴路椎乞峰亦椅喂洞慢夸枯顾着唇蹄斌祈丛缕妻佬栽功捷瞩箍撩理籽汞误爱漱扎囤通厘惑外根餐届裸链兰砌肚栽描痈蹬昧栋凿骋臣浇郴糯戍沏朋诧寓墟奎宣相座式秀大腹邱稼盎锄松掩痪刽永氮妹那灰泼雕沁孰害舜太玉宦涯汤馋嘘瞳系锦嘉体许驯窒膊丰龋杠钞趋械级察赵挨屉臃堪蓖霓赖后态躲援党计市镭违骨茫缕夏丧勤慎觅丈镍啥沈匝孪企吞烫愧头揽缄拆埔破缨掐筹愧乌代越需棘园奈毅氨瑞峨寄吱认兼框财涵邓愧纸派绕忧格嘱拐
关联规则挖掘.ppt
基本概念（1）基本概念（2）关联规则的目的关联规则挖掘关联规则的发现算法Apriori算法Apriori算法Apriori算法Apriori算法分析Apriori算法分析:Apriori-genApriori算法分析:Apriori-genApirori算法分析：SubsetAprioriTid算法ApioriTid算法ApioriTid算法示例ApioriTid算法示例ApioriTid算法示例ApioriTid算法ApioriHybrid算法ApioriHybrid算法性能多值属性关联多值属性关联MA
图像处理与模式识别在火灾探测领域的应用.ppt
森林火灾的成因及监测简介森林火灾探测要解决的问题林火扑救涉及的信息火灾的物理特征摄像器件的选择基于数字图像处理的火灾探测技术主要应用图像或温度传感技术，用摄像头监视现场，同时对摄得的连续图像由图像采集卡转换为数字图像输入计算机，根据早期火灾火焰的图像特征并结合多重判据，运用数字图像处理对序列图像进行识别判断，从而达到探测火灾的目的。由于图像包含有强度、形体、位置等多种信息，而且采用光学传感器(CCD摄像头)以非接触方式监测现场，所以图像型火灾探测技术相比于传统的探测技术而言有其自身特有的优越性：(1)可以
文本挖掘应用.ppt
概述——全文思路源数据获取源数据获取评论数据预处理评论数据预处理评论数据预处理LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值LDA模型获取产品特征值情感极性判断与程度计算情感极性判断与程度计算情感极性判断与程度计算情感极性判断与程度计算Python语言及其扩展包jieba扩展包谢谢！
模式识别国家重点试验室.ppt
OutlineMotivations:Motivations:ProblemDescription:Problemdescription:MotivationsHierarchicalAppearanceMatchingTrainingstage:DominantcolorrepresentationDominantColorRepresentation:AppearancemodelThetrainingprocessEachpatchinoneframeismatchedagainstitscorre
潜力被不断挖掘.ppt
主办：农学院协办：旭辉御府项目媒体支持：《范》杂志天津网范杂志新浪微博天津日报出租车新闻屏活动时间：2014.4.1313:30-17:30活动地点：旭辉御府会所人员构成：天津农学院教师及校领导活动规模：160人卡拉OK大赛投篮大赛两人三足大赛踩气球大赛比赛规则：报名参加的选手，依次报名并签到，比赛时按照报名顺序依次进行，每位选手游戏完毕，按照现场游戏分数记录成绩，最终决出一、二、三等奖，并赢得奖品。踢毽大赛喝啤酒大赛吃鸡翅大赛意餐教学真诚期待与您的合作!2014年4月
第十七章模式识别物体测量.ppt
物体的度量问题，如何通过这些测量值识别物体。1.面积和周长2.平均和综合密度3.长度和宽度1.面积和周长2.平均和综合密度3.长度和宽度第十七章：模式识别物体测量1.矩形度2.圆形度3.不变矩4.形状描述子1.矩形度2.圆形度3.不变矩4.形状描述子第十七章：模式识别物体测量1.定义2.纹理分割3.统计纹理特征4.其他纹理特征1.定义2：纹理分割3.统计纹理特征4.其他纹理特征第十七章：模式识别物体测量1.最小均方差拟合矩阵公式2.一维抛物线拟合二维三阶拟合二维高斯拟合椭圆拟合3.实用中的考虑因素1.最小
第十六章模式识别图象分割.ppt
第十六章：模式识别图象分割1.统计模式识别3.模式识别系统的设计第十六章：模式识别图象分割第十六章：模式识别图象分割1.图象分割处理2.使用阈值进行图象分割3.基于梯度的图象分割方法4.区域增长第十六章：模式识别图象分割第十六章：模式识别图象分割1.边缘检测2.边缘连接第十六章：模式识别图象分割第十六章：模式识别图象分割1.物体隶属关系图2.边界链码3.线段编码第十六章：模式识别图象分割第十六章：模式识别图象分割
模式识别国家重点试验室.ppt
OutlineMotivations:Motivations:ProblemDescription:Problemdescription:MotivationsHierarchicalAppearanceMatchingTrainingstage:DominantcolorrepresentationDominantColorRepresentation:AppearancemodelThetrainingprocessEachpatchinoneframeismatchedagainstitscorre
基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测.pdf
第25卷第9期东北大学学报(自然科学版)Vo1．25．No．92004年9月JournalofNonheastemUniversity(NaturalScience)Sep．2004文章编号：1005—3026(2004)09—0903—04基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测南存全，冯夏庭(东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳110004)摘要：从潘一矿13—1煤层煤与瓦斯突出特征出发，探讨了突出机理，认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型的突出．针对该类型的煤与瓦斯突出，从突出的诸控制因素和预测
