基于决策树和ARIMA的销售管理系统的设计与实现
这是一篇关于SpringMVC,销售管理系统,决策树,ARIMA的论文, 主要内容为S公司拥有大量的广告媒介资源,为了能充分整合客户及产品资源,降低产品空置率、提高销售效率和成功率,从而提高盈利,公司决定自行开发一套销售管理系统。这不仅降低了公司的成本,也能根据公司的实际业务流程进行灵活的系统定制化。本文按照需求的调研与分析、系统的概要设计、详细设计与系统实现、系统测试的步骤来叙述,搭建本系统的框架选择了 Spring+SpringMVC+MyBatis。除了客户管理、产品管理、项目管理、合同管理、财务管理模块等核心业务之外,根据业务的扩展性,重点调研了销售漏斗在实际业务中的体现,定制了营销预测管理模块,进行销售漏斗情况的统计,并利用决策树算法,对客户资源池中的客户进行潜在价值预测,将客户分为高、中、低三类,使业务员能对潜在客户及其销售机会进行更好的追踪,把握商机、推进销售进展,发挥其在销售管理系统中的重要作用。此外,还使用ARIMA模型进行了销售额的预测,对公司的销售情况有较大的参考价值,提高了企业的风险识别和应对的能力。在产品模块中也运用了Echarts进行数据图表的展示,页面交互美观、可定制性高。此外,在财务管理模块中完成了较为复杂的财务记账处理,基于权责发生制来处理应收账款、回款、发票、核销等财务操作。目前,本系统已投入使用,提高了业务员的工作效率,有效支持企业的分析与决策,优化企业工作流程、提升响应效率。
面向心电辅助诊断的多标签分类算法研究
这是一篇关于不均衡心电图,残差神经网络,循环神经网络,多标签分类,决策树的论文, 主要内容为21世纪以来,心脏病与高血压威胁着人类的健康,是发病率和死亡率极高的两种疾病。与此同时,机器学习和深度学习等人工智能技术在智慧医疗领域也在迅速发展,利用心电图数据进行心脏疾病诊断的研究取得了一定成果,但在临床应用中存在着诊断类别不全、部分类别准确率较低等问题。本文提出一种基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法,一方面解决了多标签场景下的类别不均衡问题,另一方面提高了诊断类别的全面性和准确性。并将该算法应用于高血压性心脏病的早期诊断以及心电图智能辅助诊断系统当中。主要工作和研究内容分为以下几个部分:1.针对心电图数据,提出一种基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法。该算法结合残差神经网络与门控循环单元网络模型,充分利用心电图的时序依赖关系和局部异常信息特征。同时,针对多标签场景下的多维度类别不均衡问题,提出以改进的Focal Loss作为损失函数,并将多标签互斥关系与目标函数结合,加快模型训练速度。该算法在F1-Score、AUC值与汉明损失等多个指标上均有明显提升。2.由于心脏疾病与高血压在临床上呈现一定关联性,本文将基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法应用于高血压与心电图数据集重构,并设计了一种基于决策树算法的关联性挖掘方法,得出高血压与多种心脏疾病临床表现之间的关联关系,为高血压性心脏病的早期诊断提供依据。3.完成ECG智能辅助诊断系统的搭建,从功能需求、前端后台、模型部署等多方面进行详细设计,并实现各个业务模块。该系统采用Spring boot+MyBatis框架、MySQL数据库,采用Flask框架进行心电辅助诊断模型的部署以供Web系统调用,前端呈现系统通过Vue框架进行构建。
基于原位计算的航天大数据分析系统的设计与实现
这是一篇关于原位计算,计算流体力学,航天大数据,决策树,可视化分析的论文, 主要内容为根据CFD研究社区著名的CFD-2030展望,航天流场网格数量将在2030年前后增长至百亿甚至千亿规模,传统的后处理模式已经无法处理这种大规模的流场数据,如何有效利用单一高精细的CFD模拟数据成为现阶段的挑战,并且对于这种超大规模的高精细CFD模拟数据的实时自动化分析、处理和显示,现有的商业化软件与航天自研软件均缺乏有效的处理手段。针对以上的问题和挑战,本课题展开了基于原位计算的航天大数据分析系统的研究与实现。主要特色包括:(1)基于自研的航天解算器构建了航天原位计算集群基础平台,该集群平台使用高性能计算节点来提供大规模流场数据原位分析的能力;(2)提出了基于拓扑重构的网格划分方法,使得系统具有处理复杂大规模流场网格的能力;(3)实现了基于决策树的原位计算自动化分析功能,提升了航天大数据的分析效率和实时化分析能力;(4)基于并行图像合成方法实现了离线原位计算的流场网格划分与合成,从而支持亿级网格规模的流场数据可视化分析。基于本课题实现的原位计算航天大数据分析系统,已经应用在航天流体力学科研领域,通过实现超大规模网格流场数据的准实时分析和交互式可视化分析能力,极大提升了航天科研人员的生产效率。
面向导师的学生学术指导系统的设计与实现
这是一篇关于学术指导系统,文献推荐,图嵌入,决策树的论文, 主要内容为近年来,在国家对教育事业的大力支持下,高等教育的普及程度越来越高,招生规模显著扩大,2021年研究生招生规模较2010年甚至增长了118.77%,导致高校导师所需指导的学生人数增加,学生指导工作压力增大。学生指导工作是影响人才培养质量的重要因素,除学生人数增加导致的学生指导工作压力增大外,当前的学生指导工作亦缺乏过程化管理与记录。如何通过信息化手段提升指导的过程化管理是当前工作的重中之重。然而当前市面上的教学辅助系统多为供高校教务处、团委等部门使用的学生管理系统,均聚焦在学生就业管理、实习管理、心理健康、宿舍管理、选课等学生日常事务的管理。因此,急需一个面向导师的学生学术指导系统来为高校导师的学生指导工作提供过程化管理手段。同时,步入信息化时代以来,互联网中学术文献的数量迎来了爆发性增长,导师和学生面临着日益严重的学术文献信息过载问题,导致导师和学生需要耗费大量时间、精力来获取文献。因此,急需通过个性化推荐方式来解决此问题。基于以上背景,本文采用MVC设计模式,设计并实现了一个B/S架构的面向导师的学生学术指导系统。系统前端基于Vue.js和Element UI实现;后端基于Spring Boot、Spring MVC和My Batis实现;使用My SQL作为主业务数据库。系统实现了个人中心、师门管理、学术指导、学术成果库以及毕业生追踪五个模块,能够有效提升导师进行学术指导工作的效率和效果。此外,针对导师、学生所面临的学术文献信息过载问题,本系统在学术指导模块中提供学术文献推荐功能,实现了不同用户的学术文献个性化推荐。本系统设计了一个召回、排序两阶段的推荐模型实现个性化的学术文献推荐。召回阶段基于EGES图嵌入算法实现,通过计算用户与文献间嵌入向量的相似度对学术文献进行过滤,获得一个规模相对较小的候选文献集;排序阶段基于Light GBM决策树算法实现,通过学习用户历史行为来预测用户对候选文献的点击概率,并将候选文献集中点击概率最高的Top-N篇文献作为最终的推荐结果返回给用户,完成推荐。本文在Cite ULike数据集上对本系统所使用的学术文献推荐模型与主流算法进行对比,实验结果表明本文所使用的学术文献推荐模型具有更好的推荐效果。目前,本系统已完成开发并通过了测试,处于试运行阶段。试运行期间,系统功能稳定,能够满足用户使用。
面向心电辅助诊断的多标签分类算法研究
这是一篇关于不均衡心电图,残差神经网络,循环神经网络,多标签分类,决策树的论文, 主要内容为21世纪以来,心脏病与高血压威胁着人类的健康,是发病率和死亡率极高的两种疾病。与此同时,机器学习和深度学习等人工智能技术在智慧医疗领域也在迅速发展,利用心电图数据进行心脏疾病诊断的研究取得了一定成果,但在临床应用中存在着诊断类别不全、部分类别准确率较低等问题。本文提出一种基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法,一方面解决了多标签场景下的类别不均衡问题,另一方面提高了诊断类别的全面性和准确性。并将该算法应用于高血压性心脏病的早期诊断以及心电图智能辅助诊断系统当中。主要工作和研究内容分为以下几个部分:1.针对心电图数据,提出一种基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法。该算法结合残差神经网络与门控循环单元网络模型,充分利用心电图的时序依赖关系和局部异常信息特征。同时,针对多标签场景下的多维度类别不均衡问题,提出以改进的Focal Loss作为损失函数,并将多标签互斥关系与目标函数结合,加快模型训练速度。该算法在F1-Score、AUC值与汉明损失等多个指标上均有明显提升。2.由于心脏疾病与高血压在临床上呈现一定关联性,本文将基于深度学习的多标签心电辅助诊断算法应用于高血压与心电图数据集重构,并设计了一种基于决策树算法的关联性挖掘方法,得出高血压与多种心脏疾病临床表现之间的关联关系,为高血压性心脏病的早期诊断提供依据。3.完成ECG智能辅助诊断系统的搭建,从功能需求、前端后台、模型部署等多方面进行详细设计,并实现各个业务模块。该系统采用Spring boot+MyBatis框架、MySQL数据库,采用Flask框架进行心电辅助诊断模型的部署以供Web系统调用,前端呈现系统通过Vue框架进行构建。
基于若干机器学习算法的电商平台用户价值研究——以电子书用户画像数据为例
这是一篇关于用户价值,决策树,Boosting算法,GBDT＿LR模型的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,互联网技术已经渗透进了人们的日常生活。电子商务作为互联网衍生出的重要分支,打破了传统商务在服务时间、服务空间上的壁垒,实现了交易方式从线下到线上的转变。用户价值对于推动电商发展起着重要作用,但电商平台需要预先支付成本,才能将用户价值转化为客观利润,当平台的获客成本高于用户价值时就会造成亏损,因此根据用户价值的高低预先规划成本是非常重要的。针对这一现象,本文使用用户画像数据对电商平台电子书类目下用户价值进行研究,基于机器学习算法构建用户价值预测模型,并探究用户价值的影响因素,促进电商企业长足发展。在用户价值相关研究中,电商领域的用户价值研究大多数是基于用户消费过程中产生的订单数据来进行,而本文针对某电商平台中电子书类目下的用户采集了用户画像数据进行研究分析。首先对用户画像数据进行预处理和探索性分析,通过描述性统计和可视化结果对特征进行初筛。其次使用Spearman相关系数法、假设检验法、最大相关-最小冗余法、学习向量量化法、递归特征消除法对特征进行进一步的筛选,综合各种方法的结果后选出平台积分、最近三个月客单价、注册时长、是否有孩子、是否曾经为会员、学历、用户级别、用户忠诚度、促销敏感度、评价敏感度这十个特征。针对用户价值预测问题,本文首先使用SMOTE算法对收集到的不平衡数据进行平衡化处理,其次使用Ada Boost算法、GBDT算法和XGBoost算法分别构建用户价值预测模型,对比模型结果发现GBDT模型效果最优,预测准确率为96.92%,AUC值为0.9895。接着进一步优化GBDT模型,将GBDT训练过程中基分类器生成的新特征组合作为逻辑回归模型的输入,建立GBDT＿LR模型;对不同价值类别的训练集样本分别拟合回归模型,依据GBDT模型的分类结果,将测试集样本输入对应回归模型中,根据阈值对结果进行二次分类,建立GDBT＿LM模型。上述五种模型结果比较后显示改进后的GBDT＿LR模型效果最好,预测准确度为97.19%,AUC值为0.9896,模型分类效果较GBDT模型略有提升。针对电商平台对于低价值用户如何向高价值用户转化的问题,本文建立逻辑回归模型来研究用户价值的影响因素,联系前文探索性分析与特征重要性来分析特征的具体影响。结果说明平台积分的提升最能帮助用户价值由低价值向高价值的转化,其次是用户忠诚度、最近三个月客单价、是否曾经为会员等特征,根据结果为电商平台提供用户价值转化建议,促进用户价值与平台效益的提升。本文最后对研究进行了总结与展望。解释最优模型的结果,得出相关结论,为此电商平台电子书专区提供预测和提升用户价值的建议。针对论文中存在的不足之处提出改进策略,对未来工作进行展望。
面向学生成绩分析的数据挖掘系统设计与实现
这是一篇关于学生成绩分析,关联规则,决策树,Weka的论文, 主要内容为随着信息化的有效推进,教育信息化在各大中小学的应用也日渐深入。在此背景下,各大学校通过引入教务管理系统、学生工作管理系统、协同办公系统等来提升学校的各项管理水平。随着这些系统的运行,产生了很多的业务数据,比如,教务管理系统在实际使用过程中积累了大量的学生成绩数据,这些成绩数据是学生学习效果的反映,也是老师教学能力的检验,如何通过这些成绩数据挖掘出成绩背后的潜在联系和规律,以期为学校教育教学以及学生个人发展提供有价值的建议,是本文研究的出发点。本文在综述当前理论研究现状的过程中,发现现有的研究没有做到学生成绩的全面分析、挖掘和综合管理,学生成绩的有效利用方面不足。因此,面向学生成绩分析的数据挖掘系统融合统计学、数据挖掘方法实现对成绩数据的指标量化和全面管理,通过各项统计指标清晰展现学生成绩的总体水平和个体差异,运用关联规则和决策树对成绩数据进行挖掘,从而发现成绩背后的潜在规律和关系。系统在实现上,采用Java EE技术规范,通过开源的Struts、Spring和Hibernate开发框架实现系统的开发,运用开源Weka作为数据挖掘引擎,构建了基于MVC的开发解决方案。当然,本文的重点并没有放在这些技术的具体实现上,而是着重于关联规则和决策树在学生成绩的分析、设计和实现上。系统开发完成,在正式部署运行之前,需要对功能和性能进行测试,测试结果表明,学生成绩挖掘系统可以实现教学质量的精细化管理,通过各个指标实现对总体成绩的多维度展示,通过关联规则和决策树挖掘可以分析个别学生的学习水平、影响学习不佳的因素等,真正实现成绩数据的全面利用和有效管理。
基于网购用户的购买行为预测分析
这是一篇关于特征变量构造,主成分分析,逻辑回归,决策树,神经网络的论文, 主要内容为自1996年11月的第一次网络购物开始,随着互联网的快速发展与普及,网购已经成为我国消费者日常生活中不可或缺的一部分。由此产生了巨大的网购市场和大量的网购用户群体,也促进了电商企业的快速发展,当下电商企业或者平台之间的竞争已呈现出愈演愈烈的态势。电商在尽量提供更加精准周到的服务,争取更多的市场份额的同时,也意识到争取潜在客户的重要性。在此背景下,如何对用户的购买行为做出准确的预测引起了广泛的关注,迅速成为电商平台最关心的问题之一。本文对阿里巴巴真实历史数据进行分析,构造和购买行为相关的特征,采用机器学习中的分类方法建立了网购用户购买行为的预测模型,并以模型为基础,分析出了影响用户购买行为的关键因素,对用户的购买行为进行了精确预测。(1)数据预处理与数据描述性统计分析。通过数据预处理将数据进行了初步的描述性统计,分析了用户在线行为时间以及找到了最受用户喜欢的商品。(2)特征变量构造与降维。本文从基于用户维度、基于商品维度和基于艾宾浩斯遗忘曲线维度三个维度出发,构造了新的特征变量,提供了有效的特征信息。对于存在相关性的特征变量,运用主成分分析的方法,选取独立因子降低了数据维度,从而产生新的数据集。(3)运用逻辑回归的方法,在模型的基础上找到影响网购用户购买行为的最关键因素是用户两天内的收藏行为。只要用户在两天内发出了收藏行为,那么用户最后购买此商品的概率会增加3.12%。基于此可以为电商企业后台提供有效直观的信息,对于用户加购的商品可以适当调整营销方案,增加购买行为的发生。(4)划分训练集和测试集,运用决策树(CHAID树和CART树)分类模型、BP神经网络分类模型、XGBoost分类模型对数据集进行训练学习,用混淆矩阵比较不同模型的训练数据集的预测结果和真实结果的准确率。对比分析评价指标F1,综合考虑后得出结果是CHAID模型的分类效果最好,F1值为79.067更适用于本文。(5)基于预测结果的相关建议。根据模型预测结果,为电商企业提出合理的营销建议,具有一定的商业价值。
面向边端雾节点信任检测与认证方法研究
这是一篇关于雾计算,信任检测,身份认证,决策树,硬件指纹的论文, 主要内容为随着物联网技术的快速发展,终端设备和传感器产生了海量的数据。雾计算层作为云边端三层体系架构的中间层,通过分布在网络边缘的雾节点为终端设备提供低延迟和高带宽的数据计算和存储服务。由于数据通常是在多个雾节点之间共享和传输,单个雾节点的安全性和可信性可能会影响到整个雾计算系统。为保障边缘计算中雾节点的安全与可信,本文提出了面向边端雾节点信任检测与认证方法,本文的主要研究内容如下:(1)针对雾计算分布式部署和雾节点协同计算的特征,本文设计了一种基于决策树的雾节点信任检测方法。首先,对雾节点进行交互式的主观信任计算、基于最优路径的间接信任计算和面向容错性和稳定性的能力信任计算。其次,使用信息增益比来选择最佳分裂属性构建决策树,为提高检测模型的泛化能力,通过损失函数对决策树进行剪枝。最后,通过仿真实验论证了该信任检测方法的准确率。(2)面向边缘移动雾节点计算资源受限的特征,本文设计了一种双因素的雾节点身份认证方法。该方法将会话密钥作为一个认证因子,将激励通过加法器产生的计算误差作为另一个认证因子。其次,为提高认证的安全性,通过混淆隐藏激励和响应之间的映射关系。最后,通过对比实验验证了本文所设计的认证方法能够有效的降低计算和通信开销。(3)设计并实现了信任检测与身份认证原型系统,主要包括后台管理、信任检测、身份认证等模块。通过后台管理员对信任检测功能进行测试,选择适当的正则系数对决策树剪枝,能够有效提高检测的准确率。通过服务器端对身份认证功能进行检测,能够保障雾计算的安全性与可靠性。
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