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盛魁
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- 所属机构:亳州职业技术学院信息工程系
- 所在地区:安徽省 亳州市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:安徽省高校省级自然科学研究项目
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- 2013年
- 中医医案是中国老中医的智慧的结晶,为了挖掘出中医医案中隐藏的大量的临证经验及用药规律,本文采用了数据挖掘技术对中医医案进行结构化研究,使用了改进的贝叶斯网络算法对其医案进行分析,发现其中的规律,为中医医案的发展做出了一定的改进。
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- 盛魁董辉马健
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- 针对药品零售大数据信息,提出一种基于遗传模拟退火算法的关联规则挖掘改进算法。首先以遗传算法为主体,模拟退火算法作为其辅助,在遗传算法选择操作、交叉运算和变异运算中融入模拟退火算法,实现对算法的设计;然后运用Python语言实现了算法,并通过对药品零售大数据关联规则挖掘,发现药品零售大数据之间的关联,有效地量化了药品之间的相关程度;最后对改进算法进行有效性和可行性测试。仿真实验表明,相比遗传算法,该算法的挖掘速快,挖掘质量高,有效地提高品零售大数据关联规则挖掘的性能。
- 盛魁马健马健卞显福
- 关键词：关联规则药品零售大数据遗传模拟退火算法
- W-RBF神经网络模型在中药材价格预测中的应用被引量：5
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- 中药材作为一种特殊的农产品,其价格态变化过程呈现出高度复杂的非线性特征,增加了中药材价格预测的难度.通过研究影响中药材价格的主要因素,并在分析传统价格预测方法的基础上,针对中药材价格变化具有随机性、突变性和非线性的特点,通过小波和RBF神经网络结合构建一个中药材价格预测模型(W-RBF).采用W-RBF神经网络模型对白芍价格进行预测,并将预测结果与RBF神经网络模型预测结果做了比较.实验结果说明,W-RBF神经网络模型预测准确率明显提高,比RBF神经网络模型更具优越性.
- 盛魁
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- 针对大数据环境下的复杂物联网信息数据知识等问题,首先对聚类算法过程及结果的有效性和类别特征进行分析;其次采用从数据集的表达入手,构建多维高斯核密度估计方法用以分析数据集本身特性,同时指导聚类的分类类别和分类聚点的选取,进而提高了聚类效率和准确度;然后建立了概率密度占比和类别区分度2个指标,结合聚类有效性分析方法探讨聚类分类结果的类别特征;最后通过物联网环境下的随机数据集仿真实验验证了方法是合理的和有效的。
- 盛魁马健
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- 董辉盛魁马健姚宏亮
- 关键词：射频识别防碰撞
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- 2013年
- 针对药品销售的高度随机性和非线性,应用RBF神经网络建立药品销售预测模型,并将其与多元线性回归、支持向量机和BP神经网络预测模型的预测效果进行比较。研究结果表明,利用RBF神经网络预测模型预测药品销售的误差小,可以更准确地对药品销售进行预测。
- 盛魁
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- 2018年
- 随着"互联网+"的时代的来临,高职创业教育受到广大高职院校高度重视。本文以实证研究为基本手段,客观评价目前高职院校创业教育与专业教育的融合存在的问题,科学分析影响和导致问题出现的原因,提出高职院校创创业教育与专业教育的融合的途径和解决措施,将创业教育的理论教学、实践模拟等环节纳入到专业教育过程中,实现了创业教育的良性发展,进而为社会培养创新创业人才。
- 马健盛魁董辉闫磊
- 关键词：创新教育高职教育
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- 谢斌盛魁陈震
- 关键词：多目标优化机械系统
