基于多源数据的智慧养老服务供需匹配研究

针对智慧养老服务中供需双方评价信息的表达存在不确定性和模糊性以及供需不匹配的问题,提出了一种基于多源数据的模块化双边匹配决策方法。该方法无需将信息统一,减少了信息处理损失。考虑老年群体存在需求差异的情况,利用两步聚类法对其进行分类;针对智慧养老服务评价属性异质性特点,采用概率语言术语、直觉模糊数处理定性评价信息,用精确数处理定量评价信息;通过改进离差最大化法计算属性权重;运用折衷解决方法得到双边效用满意度,构建双边匹配模型。最后通过上海市老年群体智慧养老供需匹配仿真实验对方法的可行性和合理性进行验证。结果表明,所提方法识别出了5类老年群体,可以为不同特征的老年群体匹配不同的智慧养老服务。

300例射血分数保留心力衰竭患者的中医证候分布规律

目的基于射血分数保留心力衰竭(heart failure with preserved ejection fraction,HFpEF)基本证候要素的病证结合诊断标准分析HFpEF的证候特征及分布规律。方法纳入300例符合标准的HFpEF患者,收集证候诊断所需信息及相关临床资料,统计单个证素、证素组合的频数分布,并采用两步聚类法探讨主要证型的划分。结果(1)300例HFpEF患者单个证素的出现频率依次为:气虚(97.0%)、血瘀(92.7%)、水饮(79.7%)、痰浊(55.0%)、阴虚(44.7%)、阳虚(36.3%)。(2)同时具有4证素和5证素的患者最多,分别占39.0%和30.3%。(3)患者以虚实夹杂证(94.0%)为主,纯虚证(3.0%)和纯实证(3.0%)较少。(4)300例患者共出现15种证素组合,通过两步聚类可分为8类,每类患者均有气虚、血瘀。结论HFpEF的病机关键为气虚、血瘀、水饮,气虚是始动因素,气虚血瘀为基本证候,可分为气虚血瘀、气阴两虚血瘀、阳气亏虚血瘀和阴阳两虚血瘀4种证型。

学习者在线动态学习成绩的Logistic曲线增长规律及其聚类研究

基于信息化教学中的动态学习数据,采用Logistic曲线拟合学习者的综合在线学习成绩随学习时长的增长规律,可将无穷维函数空间转化为有限维的参数空间,并借助于经典的K-Means聚类算法实现学习者的综合在线学习成绩增长规律的聚类。研究结果表明:学习者可被分为主流学习者和非主流学习者两大类别;主流学习者占全部学习者的96.92%,且可被进一步细分为高效学习者、中效学习者、低效学习者,占全部学习者的比例分别为16.41%、61.02%和19.49%;非主流学习者可被分为长期缓增型学习者和短期陡增型学习者,占全部学习者的比例均为1.54%。此外,不同类别学习者之间的期末考试平均成绩存在显著差异,主流学习者中高效学习者、中效学习者和低效学习者的期末考试平均成绩逐渐递减,但均高于非主流学习者的期末考试平均成绩;在非主流学习者中,短期陡增型学习者的期末考试平均成绩高于长期缓增型学习者的期末考试平均成绩。

基于筋骨假人和意图标注的躯干肌电预测结果校正

在人机交互领域,预测躯干肌电信号极具应用潜力。但手部操作、平衡条件等因素会导致躯干肌肉控制模式转换,破坏躯干基于运动信号和肌电信号间的映射关系,因此很难实现高精度躯干肌电预测。为实现对应意图的躯干肌电预测,在设定弯伸腰任务内,测量一组部分椎旁肌肌电信号及运动信号,通过对多维椎旁肌肌电信号的多次两步聚类编码,将其转化为聚类编码号组成的动作向量,作为BiLSTM-CRF算法的输入,实现躯干肌肉动作的分时段标注,进而利用筋骨假人分别校正躯干肌电预测结果。预测校正结果可反映个体特征、躯干和手部动作意图。

河南省基层医疗卫生机构人员职业满意度二阶聚类分析

目的调查河南省基层医疗卫生机构人员的职业满意度,了解不同员工群体的职业满意度差异特点,为河南省基层医疗卫生机构管理提供参考及建议。方法借助整群抽样,调查河南省13个县区级疾控中心、60个社区卫生服务中心与乡镇卫生院的工作人员,回收1273份有效问卷,对其进行频数分析和二阶聚类分析。结果河南省基层医疗卫生机构人员总体职业满意度不高,处于中等水平,员工队伍内部存在4类不同特征的群体,4类群体的职业满意度和职业关注点存在差异。结论河南省基层医疗卫生机构人员职业满意度亟待提高,应针对共性问题,并结合4类不同员工群体的个性化特征,优化人员配置,畅通发展通道,落实激励政策,物质激励和精神激励并重,构建社会支持网络,综合提升其职业满意度。

长春市公园绿地供需服务水平与可达性分析

为保证居民平等、均衡地共享公园绿地资源,推动长春市科学建设绿色宜居森林城,基于手机信令、POI等大数据,根据不同等级公园的服务半径,采用高斯两步移动搜索法和K-means聚类方法计算公园绿地的供需服务指标与可达性,并对研究单元进行划分。结果表明,长春市以三环为界,其内部公园绿地服务水平整体较低;各类公园绿地可达性均呈现一定的圈层结构,核心老城区在社区级和区级公园层面可达性较弱;综合可达性高值区主要分布在南部和东北部;高需求低供给人均未达标的区域以建成区东西两侧为主,可优先考虑公园绿地的补充。研究结果可为长春市公园绿地规划布局调整提供相关参考。

基于地理空间分析的城镇绿地空间供需评价和布局优化

基于地理空间模型,采用改进两步移动搜索法对包头市达茂旗百灵庙镇城镇绿地空间进行供需评价。在此基础上,借助K-均值聚类算法和粒子群优化算法构建空间选址优化模型,优化了该镇的绿地空间布局。研究结果表明:包头市达茂旗百灵庙镇有39个小区绿地评价值低于规划标准,通过空间选址优化模型对研究区19个可行性地块进行搜寻,最终确定6个地块建设公园绿地,使得31个小区的绿地供给得到改善。研究提出的地理空间分析模型,可以为绿地资源选址与布局的相关决策提供参考,促进绿地空间资源均等化。

电磁环境与人口热力及建筑密度的关联规则挖掘

城市电磁环境强度的逐渐升高对人体健康和电子系统正常工作构成潜在威胁,为实现对电磁环境状况的快速判别,提出一种电磁环境与人口热力及建筑密度的关联规则挖掘方法.首先通过两步聚类分别将电磁环境、人口热力、建筑密度数据离散为三种等级,再基于动态阈值FP增长(Frequent Pattern Growth)算法进行规则挖掘,最后筛选出有效的关联规则.将所提出方法应用于北京城区道路采样的28424组数据,实验结果表明:人口热力为中、低等级的区域或建筑密度低的区域,电磁环境强度通常低于1.52 V/m;建筑密度高的区域,电磁环境强度通常在1.52~3.50 V/m;而电磁环境强度高于3.50 V/m的情况主要出现在人口热力高的区域.本文的研究工作为城市电磁环境的快速估计与监测预警提供了新思路和参考.

基于聚类分析与双向差分的生猪交易异常检测

为了科学监管生猪交易过程中出现的异常交易情况,有效解决生猪屠宰卫生安全问题,综合现有对生猪屠宰及交易的研究,结合长沙市生猪市场实际情况,选取指标,提出结合二阶聚类与双向差分方法的异常交易检测法.首先,选取聚类特征,使用二阶聚类方法确定聚类数目及各用户所处类别;其次,提出时间维度上的纵向差分与各用户维度上的横向差分方法,在科学设定阈值的基础上,找到生猪交易过程中的交易异常点,从而规范市场交易.

基于聚类分析的新型职业农民数字素养评估研究

通过问卷调查对新型职业农民的数字素养水平进行研究,构建新型职业农民的数字素养能力评价指标体系,应用二阶聚类方法对研究人群进行分层聚类。归类的结果显示,新型职业农民数字素养分为高能力、一般能力和低能力三个层次,数字素养提升最重要的指标是数字治理,其次是数字化应用;利用卡方分析发现,三种新型职业农民的数字素养在性别上无显著差异;而低年龄段人群数字素养显著高于高年龄段的人群;高学历人群的数字素养显著高于低学历的人群。最后提出要完善农村地区的数字治理法律和法规,提升个人法治意识;加强数字化应用与数字创新培训,落实农业数字化技术员岗位;通过校企政多方联动,提升新型职业农民的学历水平。

我国各省对外经贸水平PCA-聚类分析

对2021年我国31个省的对外经贸水平进行综合分析,运用因子分析法将评价指标概括为“3类进出口总额”因子及“外商投资企业投资成本信息”因子,对排序结果进行综合分析,发现广东省、江苏省、上海市在对外经贸水平上起到引领的作用;海南省凭借地域优势,在吸引外商投资中占有一定的优势;其余27个地区,包括大多数内陆城市及西部城市,受地缘等因素对外经贸水平欠佳,应结合地方特色,创新优化对外经贸发展路径,不断提高对外贸易水平。

基于聚类–判别分析的风电场概率等值建模研究

基于机组同调性的影响因素,提出一种新的鼠笼型风电场动态等值建模方法。该方法通过采集不同工况和短路故障类型组合下风力发电机的转速向量,利用two-step法对风电机组聚合分类,并根据Fisher判别分析进行聚类结果的显著性检验。在综合考虑风电场全年风资源统计信息和系统侧不同类型故障发生比例的基础上,以概率最大的机群划分结果,建立风电场概率等值模型。使用DIgSILENT Power Factory平台进行风电场机电暂态仿真,并与传统等值模型和详细模型对比。仿真结果表明,该文提出以转速向量作为分群判据是合理的,所建立的风电场概率等值模型能较全面表征风电场全年的运行外特性,具有重要的工程应用价值。

应用大数据技术的反窃电分析

目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题。为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据。实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全。

模型毒物急性毒性尿液核磁共振氢谱标记物的二阶段聚类分析

采用现代核磁共振技术,通过分析给药肝、肾损伤模型化合物异硫氰酸α-萘酯(灌胃150 mg/kg体重)和二溴乙胺氢溴酸盐(腹腔注射250 mg/kg体重)24 h内W istar大鼠尿液的1H NMR谱,由尿液中内源性代谢物浓度变化研究了肝、肾模型毒物在大鼠体内的急性毒性。首次利用模式识别技术中的二阶段聚类分析方法解析大鼠尿液1H NMR谱确定了模型化合物尿液1H NMR标记物。结果表明,应用核磁共振和二阶段聚类分析相结合的方法,可提供模型化合物毒性比较清楚的认识。该方法也可用于金属化合物、中药及其它药物的毒性分类和预测研究以及建议各类靶向毒性的NMR标记物。

数据挖掘技术在生物信息学基因变异规律研究中的应用

目的 聚类分析中适宜类别数的确定和结果的验证一直是难以解决的问题 ,而在生物信息学研究中这一矛盾尤为突出 ,本文试图将数据挖掘技术引入这一领域 ,以期能有所帮助。方法 以甲型流感病毒的H3序列为例 ,按照数据挖掘的思想将其拆分为训练集和验证集 ,然后使用两阶段聚类法和自组织图进行聚类分析 ,利用验证集对聚类结果进行验证 ,并进行各类的特征描述。结果 两阶段聚类法可自动搜索适宜的类别数 ,两种聚类方法结果相互验证 ,以及验证集的结果验证都证实了聚类结果的准确性。结论 数据挖掘方法体系中的智能聚类技术可以满足基因序列数据聚类问题的需求 ,其相关技术可较好的解决类别数判定、结果验证等问题 。

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以乘客真实出行记录为基础,从"消费行为"视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模数据集处理需求,采用SPSS Modeler软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1个月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示:将乘客分为5类时,聚类效果最佳;通过连续5个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.

两阶段聚类分析在烤烟外观质量评价中的应用

应用两阶段聚类法对云南省大理州14个主栽烤烟品种C3F和C3L 2个等级的中部烟叶外观质量进行聚类分析,并应用多元方差分析对聚类效果进行了检验。结果表明,产地和品种对烤烟外观质量的影响较小,并将100个烤烟样品外观质量分为3个类型;明确了各类型烟叶外观质量的重要性状、变异特点和类型间的分类特性;其聚类分析结果与烤烟外观质量的实际表现相吻合,因而两阶段聚类分类结果客观、合理、准确、可靠。

突发公共卫生事件中社交媒体用户应急信息搜寻行为画像研究

[目的/意义]应急信息搜寻作为公众应急信息利用、舆论发声及应急决策的基础,对应急管理和应急信息服务至关重要。[方法/过程]以COVID-19为例,综合文献调研法、深度访谈法总结出社交媒体应急信息搜寻行为模式,使用问卷调查采集数据,综合利用均值分析、聚类分析等方法,构建了社交媒体用户应急信息搜寻行为画像。[结果/结论]研究发现并构建了3种类型的用户画像:潜水关注型、搜寻困难型和积极无障碍型。潜水关注型用户受灾风险低、风险感知程度低,应急信息搜寻行为表现较为被动;搜寻困难型用户受灾风险高、风险感知程度高且对应急信息搜寻障碍感知明显;积极无障碍型用户受灾风险较低、风险感知程度较高,对搜寻障碍感知弱,应急信息搜寻行为表现积极。基于此提出了应急信息服务策略和措施。

基于两步分群法的双馈机组风电场等值建模

为了在保证风机等值精度的基础上降低风电场仿真模型的复杂度,考虑到实际风电场内尾流效应及风机控制方式不同的情况,借鉴层次分析法的思想提出了两步分群法。该方法综合考虑了风机初始运行点以及动态特性。首先考虑风电机组间尾流效应计算输入风速,根据机组桨距角动作情况进行初次分群,通过转子电流受扰曲线识别动态特性相近的风机实现再次分群。然后在保证风电机组功率输出特性和电压差恒定的基础上,进行风机和集电线路参数等值,得到风电场多机等值模型。最后通过仿真验证了所述方法的合理性。

基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像研究

用户画像技术作为实现精准营销及服务的有效工具,在很多领域已经得到广泛验证和应用,也为高校图书馆的精准服务提供了新的思路。文章以某高校图书馆的读者信息和行为数据为例,引入并改进客户细分领域中的RFM模型,对读者群体进行聚类细分,同时建立了具有不同行为特征的图书馆读者群体的用户画像。最后,提出了基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像构建方法,以期为高校图书馆用户描述和精准服务提供参考。