爱化学我们在行动

重庆大学未来化学工程师协会（简称化协）以“传递化学之美，发扬化学之光”为社团宗旨。不只是致力于打造一个可以让每一位对化学感兴趣的重大学子认识化学、了解化学、爱好化学、学习化学的交流平台，从中培养一些化学型专业人才或者未来化学工程师；还更努力地建设一个寓学于娱的学术平台，让所有重大人可以在玩乐中轻松了解和学习化学知识，拓展重大人化学学科的科学视野。同时，重庆大学未来化学工程师协会也十分注重人文关怀，积极营造一个家的氛围，为协会内的成员在大学提供一个“心灵港湾”，扩大协会成员社交平台，丰富大学生的校园生活。

基于用户数据实现天线方位角纠偏的方法

准确的工参是网络优化的基础,本文提出了一种多数据源的工参清洗的机器学习方法,文中利用五种算法对用户数据进行分析,得出小区的预测方位角,可以快速发现天线覆盖异常的问题,为网络智能化运维平台自动更新工参提供强有力的技术支撑。经过国内某地市的试验,结果表明该方法有较高的准确性,能够快速准确地预测天线方位角。

基于聚类判别模型的网约车鉴别研究

网约车作为一种新兴的出行用车方式,既是出租车的补充,又存在一定的差异。网约车在满足人们多样化出行需求的同时,也带来了一系列的社会监管问题。为了能够在通过智能手机软件提供预约用车服务的司机用户中快速锁定网约车,本文提出了一种基于聚类判别的模型,在仅有出租车司机一类用户标签的情况下,对出租车与网约车混合用户的数据集进行类别归属判断。该模型使用手机信令数据作为数据源,在此基础上提取出司机用户的移动行为特征。将已知的出租车司机样本集划分为训练集和验证集,使用K-Means聚类方法对训练集聚类后,剔除异常点,计算训练集中各个有效样本点到各个聚类中心点的距离之和,根据增速情况得到分类阈值。使用该模型对包含出租车和网约车混合司机用户的测试集进行判定后,得出35.3%的司机用户为网约车司机。