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| 1 | 基于极限学习机的脑卒中患病风险预测模型研究显示文摘针对脑卒中患者的患病风险诊断问题,使用临床医学数据,结合机器学习算法实现高准确率的预测和辅助诊断。将数据经过冗余剔除和缺失值填充,并通过主成份分析将预处理后的高维特征数据融合,采用极限学习机进行预测。通过对1188位对象采用十字交叉验证实验,预测模型的准确率达到97.13%,优于其他预测算法。实验结果说明,此预测模型在脑卒中的患病诊断上有高准确度和可靠性,可为医生的临床诊断提供有力支撑。 | 张志洁 侯睿 | 2022 | 电脑编程技巧与维护2022，，6： | 1 |
| 2 | 预测水泥砒砂岩强度的Markov灰色残差模型显示文摘为了研究Markov-灰色残差GM(1,1)模型预测水泥固化砒砂岩抗压强度的精准度和适用性,先对抗压强度数据进行了一系列的处理,建立灰色GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型,然后基于马尔克夫过程构建Markov-灰色残差GM(1,1)模型,并以此模型来估算水泥固化砒砂岩的抗压强度.结果表明,灰色残差GM(1,1)模型的检验精度得到了很大的提升且各项检验指标基本上都达到了1级,明显优于灰色GM(1,1)模型.马尔克夫过程便于确定残差修正值的正、负号,采用Markov-灰色残差GM(1,1)模型对不同水泥掺量下90 d龄期的水泥固化砒砂岩的抗压强度进行了预测,相对误差由原来的1.77%~4.01%降低至0.60%~2.36%,平均相对误差由2.63%减小至1.25%,模型的预测精度明显提高.该研究可以为水泥固化砒砂岩以及其他水泥基工程材料抗压强度的预测提供一种简易且可靠的新方法. | 刘鑫 申向东 景宇 任杰 吕昕 耿凯强 董国际 郝政凯 | 2022 | 排灌机械工程学报2022，40，10： | 0 |
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