基于树模型的糖尿病分类预测研究

糖尿病是一种发病率较高的慢性疾病,对其进行分类预测研究有助于预防及诊断。以糖尿病分类为研究对象,选取pregnancies、glucose、blood pressure、skin thickness、insulin、BMI、diabetes pedigree function、age等特征变量作为解释变量,分析了决策树C4.5算法、决策树CART、Bagging算法、随机森林算法及Adaboost算法等在糖尿病数据集上的预测精度,得到5种树模型的预测错误率分别为20.96%、17.19%、1.17%、0%、0%,证实了决策树组合模型在糖尿病分类预测中的优越性。选择Adaboost模型进行糖尿病的分类预测,探讨8个特征变量的相对重要性,发现glucose、BMI及diabetes pedigree function这3个变量的重要性较大,故在糖尿病预防及诊断中要多关注这些特征变量的情况。

基于NB-IoT的一种智能环卫装置的设计与实现

随着公共场所卫生设施的改进与公共用纸的普及,为避免免费用纸的浪费,方便环卫工人的日常管理,基于NB-IoT技术设计了一种智能环卫装置。采用STC89C52单片机控制电机,结合多种传感器,实现感应出纸、自动烘干、终端监测等功能,解决了智能管理与环保卫生等实际问题,保证了公共场所免费供纸与环境卫生的有效管理。

具有“层中层”结构的Zr/[Al(Si)N/CrN]涂层制备及其在海水环境中腐蚀磨损特性

采用多弧离子镀技术制备了不同调制比的交替多元多层Zr/CrAlSiN复合涂层,通过交替沉积与间歇性接近不同靶材相结合的方法获得了Zr/[Al(Si)N/CrN]"层中层"结构,并对复合涂层的力学性能、无腐蚀时的摩擦磨损性能、无摩擦磨损时的腐蚀性能及海水环境中的腐蚀磨损性能进行了研究。结果表明:该结构设计对涂层生长缺陷具有明显的抑制和修复作用;随着CrAlSiN层厚度比例增大,调制比为1∶6时Zr/[Al(Si)N/CrN]涂层的综合力学性能最佳;由于CrAlSiN层具有多层Al(Si)N/CrN结构,增加CrAlSiN层厚度比例增加了复合涂层横向界面,从而提升了涂层腐蚀性环境中的阻隔作用,因此CrAlSiN层厚度比例的增加既可以提升无摩擦磨损时涂层的耐腐蚀性能,又可提升涂层摩擦开动后的耐腐蚀性能,并进一步降低涂层腐蚀和磨损的相互促进作用;当调制比为1∶6和1∶8时,Zr/[Al(Si)N/CrN]涂层在海水环境中展现出了较好的抗腐蚀磨损性能。