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对疾病相关风险项的分析是数据挖掘理论在医疗领域应用的一个重要内容,可以帮助医生分析疾病成因,从而有效地开展防治工作.医学领域的疾病数据有其自身的特征,例如其高度不平衡性的特点往往使得大量珍贵的信息蕴藏于支持度小的属性项中,直接采用经典的基于支持度的关联规则挖掘算法易造成重要信息的丢失.因此,文中结合医疗领域的知识,基于医学领域常用的统计标准——相对危险度,提出了一种挖掘疾病高风险项集的算法(Mining Algorithm for high Relative Risk Itemsets,MARRI),以及与之相匹配的两种规则剪枝方法,即作用叠加剪枝和样本数剪枝,并在儿童先心病数据集上对算法进行验证.实验结果表明,该算法具有挖掘低支持度项集信息的能力,挖掘出的疾病关联因素更有价值. 相似文献
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通道时延不对称会影响线路电流差动保护的时间同步精度,并降低保护动作的可靠性.因此有必要对拒动和误动的影响机理进行深入研究,以提高线路保护的整体可靠性.文章根据线路电流差动保护的基本原理和时间同步方式,分析了通道不对称时延导致保护拒动和误动的原因;给出了通道不对称时延诱导的拒动和误动概率模型,并设计了相应算法;以5种线路保护场景作为算例,验证了算法的可行性和有效性,定量研究了在通道不对称时延概率分布函数相同条件下,拒动和误动概率的不同特征.研究成果对继电保护通道的优化配置和保护策略选择具有一定的参考价值. 相似文献
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通过建立光伏、热电、储能装置等微系统模型,在传统能量控制策略基础上,考虑智能响应特性、需求响应策略等智能需求,提出一种能量优化控制策略,以提升微电网效益,降低系统总耗能成本。仿真试验验证了该优化策略的有效性和实用性。 相似文献