基于数据融合的ABC-SVM社区疾病预测方法

针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.     

社会支持网络对大学生多元化就业的影响:助力还是阻力?

面临新经济时代产业转型发展、持续扩大的高校毕业生就业人数和错综复杂的就业社会支持网络,新形势下的大学生就业多元化特征不断凸显且就业问题日益复杂严峻.那么,如何在社会支持网络作用下有效提升和完善当前大学生的多元化就业水平,正成为一个具有重要研究意义的科学命题.在新形势下大学生就业基本现状和影响大学生就业的社会支持网络特征分析基础上,进一步从匹配效应、介入效应和渗透效应3个方面,对新形势下社会支持网络对大学生多元化就业的影响进行了分析研究,并由此提出了社会支持网络作用下提升新时期大学生多元化就业的对策建议.     

基于信息元的教学资源组织系统设计与实现 *

以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组.     

工作流技术在ASP公共服务平台中的应用研究*

根据项目特点,建立了适合ASP平台的基于协调理论和反馈机制的扩展活动网络模型,采用XML模式的XPDL规范实现过程定义;然后通过DOM解析XML数据文档和J2EE的技术支持实现了系统的轻量级工作流引擎.详细介绍了系统实现中解决的两个关键问题:事务型操作的处理和并发控制,并提出了基于优先级的锁绑定机制.     

一种支持高效检索的双重索引策略*

从信息检索角度出发,提出一种高效的索引,在结构索引中集成了倒排文档,可同时查询XML结构部分和关键词.双重索引策略很好地解决了基于路径表达查询效率低的问题.     

基于时间序列模式表示的异常检测算法*

提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV).时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力.在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果.在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低.该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长.     

C JDBC：可扩展的数据库集群中间件

多层软件结构中已经成功地应用了集群,但在后台数据库上还缺乏这种工具,所以当数据库层出现瓶颈时,就得在硬件上花费高额的费用.开源数据库集群中间件--C-JDBC解决了上述问题.它通过JDBC接口引进了一个虚拟数据库,只要基于拥有JDBC驱动的数据库上面的应用程序,程序无须任何改动就能运行.C-JDBC具有灵活的体系结构,支持大型复杂的数据库集群体系结构,为数据库集群提供的高性能、强容错能力、易用的平台.     

支持向量机及其在径流预测中的应用

给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。     

排烟高位收水冷却塔设计

本文介绍了排烟高位收水冷却塔探索过程.结合庐江神皖合肥庐江发电厂工程介绍了排烟高位收水冷却塔的斜支柱布置、玻璃钢烟道筒壁支持体系、中央竖井及烟道支架结构及排烟高位收水冷却塔防腐设计.