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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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116.
为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明:该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。 相似文献
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118.
位置随动系统动态性能自动检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析某型位置随动系统的组成和动态技术指标,提出了位置随动系统动态性能自动检测的设计方案和测试方法,利用信号仿真模块和基于DSP的高速数据采集与处理模块,建立了自动检测的硬件电路和软件结构,确定了测试位置随动系统的动态性能指标、测试方法和软件功能,实现了对某型位置随动系统动态性能的自动检测. 相似文献
119.
We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013 相似文献
120.
先从滤波器和信号的频域特性出发给出了滤波器在频域的采样率匹配原则。第二部分从滤波器预测误差最小的原则出发导出了一组求解最佳采样时间的方程,并给出部分计算结果。第三部分提出了速度平滑处理法,解决了提高采样率引起的速度估计误差增大的矛盾。随后给出了典型航路下,综合各影响因素的模拟跟踪结果,并与“×型”指挥仪的跟踪结果作了分析对比。最后提出了针对不同空中目标的最佳采样率的建议 相似文献