浅析激光合金化过程成形机理的研究进展

激光合金化技术由于其操作简单且效率高,在金属表面改性中具有很好的应用价值和发展前景。为了更好地分析与研究该技术,本文分别从温度场、热力场及工艺参数三个方面,全面分析激光合金化的过程和成形机理,逐步形成激光合金化过程实现精确可控的技术指导思路,并对近年来对金属激光合金化成形过程的分析与总结,为激光合金化的发展提供了有益的参考。

基于机器学习的信用卡逾期预测研究

银行等信贷机构希望利用客户的信用卡数据构建模型对目标客户的逾期行为进行预测,将预测为“未逾期”的客户作为重点发展客户。针对传统机器学习模型预测为“未逾期”客户的可信度不高问题,文章构建了基于PR曲线的随机森林模型。在数据预处理时,使用独热编码对类别数据进行量化处理,并使用SMOTE方法对样本数据作平衡化处理。然后,基于PR曲线选择最优特征数以及使得分最大的最佳阈值0.182,构建随机森林模型,并通过网格搜索法进行超参数调优。实证结果表明:文章所提出模型的召回率为0.854、可信度为0.918,相对传统机器学习模型的预测效果有显著提升,更有利于银行对客户进行批量评估以及筛选优质客户。

多元统计分析在桂林市经济综合评价中的应用

文章选取地区生产总值等8项反映经济状况的指标为评价指标体系,利用多元统计分析中的因子分析和聚类分析,对桂林市16区县2015年的经济发展状况进行综合比较和评价。通过因子分析得出桂林市各区县经济发展水平的综合排名,说明各地区经济发展存在比较明显的差异。通过对16区县进行聚类,进一步分析各地区经济发展存在差异的原因。这既为各区县制订符合本地区利益的发展计划提供理论依据,又为桂林市政府进行重点帮扶提供参考。

项目反应理论在大规模考试试题分析中的应用

本文讨论了如何利用项目反应理论中的二参数Logistic模型对大规模考试中的二级评分项目和多级评分项目进行分析,并以广西学业水平考试试题数据进行实例分析。通过本文的研究得出,将传统的描述性分析与项目反应理论结合进行试题分析,更能充分的挖掘出试题测验结果信息,既有助于了解学生对知识点的掌握情况,也为命题老师提高命题质量提供有效的参考。

基于数据挖掘技术的南宁市财政收入预测分析

影响财政收入的因素有很多,文章基于南宁市1997年至2016年的财政收入以及其相关影响因素的数据,利用Adaptive-Lasso变量选择方法识别影响财政收入的关键因素,在此基础上,建立改进的灰色神经网络预测模型,从而得到2017年及2018年南宁市财政收入的预测值,预测效果较为理想。

案例教学在时间序列分析课程中的应用

为了培养适应大数据时代的数据分析人才,文章首先说明了时间序列分析课程的特点,然后分析了时间序列分析课程教学存在的问题,最后论述了案例教学在时间序列分析课程中的应用。

Volterra型积分方程的Galerkin Legendre Jacobi数值积分法

研究Volterra型积分方程的Galerkin Legendre Jacobi数值积分方法.首先,利用Jacobi Galerkin数值积分对方程中的积分项进行离散,从而我们得到一个等价方程.其次,对该等价模型构造Legendre Galerkin方程,且在积分项部分用Chebyshev插值计算.然后,该方法还被推广到非线性Volterra积分方程的计算.最后,对计算区间较大的模型,基于上述方法,构造了两级多区域格式且将其应用于含有一个间断点的Volterra型积分方程的计算.此外,还将其推广到第三类Volterra积分方程.通过数值算例验证该方法的高阶精度与有效性.