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用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。 相似文献
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针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。 相似文献
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直瞄射击方式是目前坦克采用的主要射击方式。直瞄射击方式受战场通视度及瞄准装置视距的影响,最大射击距离一般在5 km左右。间瞄射击方式不需要直接瞄准目标,不受战场通视度的影响,最大射击距离主要取决于火炮及弹药的性能,一般在10 km以上。未来坦克应具备直瞄射击与间瞄射击一体化能力。通过直瞄/间瞄射击火控技术的对比与分析,提出坦克直瞄/间瞄射击一体化火控方案。一体化火控具有新的技术特色,具有更强的综合作战能力,是未来坦克火控技术发展的一种趋势。 相似文献
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Kenton White 《Defence Studies》2017,17(4):346-358
The use of commercial business management techniques is widespread in all government departments, including the Ministry of Defence. This article examines the use of popular management techniques in the Armed Forces and argues that their application is misplaced. It looks at what the “effs” – “efficiency” and “effectiveness” – mean in the business world and to the Armed Forces. It compares the definitions both in business and the Armed Forces and finds that there are few, if any, situations where the same measurements can be applied. Whilst many management techniques are suited for business, the function of the Armed Forces and its output cannot be measured in the same way, complicated by the different metrics of “efficiency” in peace and in war. This difference may not be clearly understood by some politicians, or indeed by some senior military personnel. Using examples from some of the most popular management techniques such as “Lean” and “Agile” it is possible to see that their use might actually diminish the capabilities of the Armed Forces when it comes to performing their principal role – the use of force to achieve political objectives. 相似文献
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