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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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维修保障是武器装备形成战斗力的关键要素。随着国际形势和美国国内经济、科技等方面的发展变化,美军的维修策略、维修技术以及维修保障信息化等方面也在不断变革。总结了2000年前后至今,美军在维修保障方面的重大变革,对其发展趋势进行了预测,并结合我军装备保障实际,积极探索切实可行的有效对策。 相似文献
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明确了装备体系和核心保障能力的概念内涵。针对核心保障能力的评价问题,从评价参数和评价方法两个方面入手,系统整理了国内外开展关于核心保障能力的问题特点和研究进展,总结了现有研究成果,通过对照比较,指出了现有研究中存在的不足之处。在此基础上,从装备体系核心保障能力评价问题的外军研究成果、基础理论、系统分析和保障仿真技术4个方面,提出了后续的研究建议,对于相关科研人员具有参考和借鉴意义。 相似文献
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