融合深度学习的烟草品牌识别模型

为提升烟草品牌识别的效率和准确性,本文设计了基于目标检测和多分类模块的烟草品牌识别方案。首先采用Faster-RCNN目标检测模型优化主干网络,然后使用ResNeXt多分类模型对烟盒进行具体品牌的分类识别。实验的结果表明,本方案在烟草品牌识别方面具有较高的准确率,可以为烟草品牌管理者提供良好的品牌识别服务。

基于数据仓库、数据挖掘技术的医院现代化管理

随着医疗改革的深化，医院将面临日趋激烈的竞争形势，在信息技术高度发达的今天，医院也已广泛开展信息化建设工作。然而大多数医院的信息化建设仍然是几个独立的业务系统的应用，系统间集成化水平不高，数据不共享，造成“信息孤岛”，虽然积累了大量数据，但缺乏有效手段发现数据中隐藏的重要决篆信息，使管理决策缺乏科学依据容易造成决策失误。本文针对这种情况，提出结合医院实际特点，应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成，并利用数据挖掘技术在其上进行数据分析，挖掘潜在有用的知识，从而进一步改善医院服务质量，提高效益，降低成本，并指导管理者做出科学决策分析，提高医院核心竞争力。

基于统计步长PSO算法的烟草配送线路优化方案研究

烟草配送线路优化问题是烟草行业物流层面的重点问题之一。微粒群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种利用群体智能的随机全局优化方法,广泛应用于路径寻优、函数优化等领域。为了提高PSO算法的全局搜索能力,本文在标准PSO算法的基础上,定义了一种基于统计步长的微粒群算法:针对PSO算法易出现局部极值问题,引入惯性权重因子进行改进;针对PSO算法中加速步长为常量值而不符合实际情况的问题,定义了基于统计的加速步长进化方程。实践证明,本文研究的算法应用于烟草配送线路优化方案中,可以大大节约运输里程及运输成本。