基于融合改进K-means聚类算法的数据检测技术

针对现有医疗财务数据分析系统平台老旧,采用传统K-means算法进行数据处理时性能较差的问题,文中设计了一种财务异常数据检测算法。对于传统K-means算法存在的分类效果不佳、运行效率偏低等不足,该算法结合密度峰值法对样本点的局部密度和高密度距离进行计算,进而优化簇中心的选择。同时融合PCA降维算法减少了数据的冗余信息,进一步提高了运行效率。通过引入LOF离群检测算法对分簇后的数据进行检测,从而得到异常数据结果。实验测试中,所提算法在人工数据集上的平均ARI指标为0.844,真实数据集的准确率则达到了79.2%,在所有对比算法中均为最优,表明该算法具有良好的性能,可以对财务异常数据进行准确地检测。

CRB600H高延性冷轧带肋钢筋研究与发展现状浅析

结合目前CRB600H的相关研究与应用现状,从标准发展、工艺性能、存在问题三个方面对高延性冷轧带肋钢筋应用技术进行介绍和解析.虽然CRB600H高强钢筋在建筑行业的应用越来越多,并取得了一定的经济、社会效益,但依然存在生产工艺需进一步改进、相关研究较为局限、市场空间开拓不足等问题.本文对CRB600H高延性冷轧带肋钢筋的发展现状及存在问题进行说明分析,以期对其在我国建筑工程中的推广应用提供更清晰的认识与指向.