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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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针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。 相似文献
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刘超 《兵团教育学院学报》2015,25(1):48-50,62
《数学教学论》课程是高师院校数学与应用数学专业学生的专业基础课,开设该课程的目的是为学生未来从事中小学数学教育教学打基础.长期以来,该课程的教学偏理论、轻实践,偏重单纯讲授,缺乏师生的研讨互动,学生学习积极性及学习效果差.实践表明,只有以案例为载体,以师生研讨为主要教学手段进行教育理论学习,以及细化说课、观摩见习的实践环节,才能真正实现学生数学教育理论素养与教学实践能力的提升. 相似文献
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用适宜载体将粉体材料固定是提高光催化材料稳定性的关键。采用溶胶-凝胶法,以钛酸丁酯为原料,选取活性炭纤维(ACF)为载体,制备了TiO2/ACF复合光催化材料。利用X射线衍射仪(XRD)、热分析仪(DSC-TG)和扫描电子显微镜(SEM)等测试技术对复合光催化材料的结构进行了表征分析。在紫外光照射下,通过对甲醛气体的光催化降解,考察了煅烧温度、煅烧时间、负载次数和负载时间等不同制备条件对复合光催化材料结构和性能的影响,结果表明:当煅烧温度为400℃,煅烧时间为2h,负载3次,负载时间为6min制备的TiO2/ACF光催化性能最佳。 相似文献
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