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期刊信息/Journal information
现代科学仪器
中国分析测试协会
现代科学仪器

中国分析测试协会

胡柏顺

双月刊

1003-8892

info@instrumentation.com.cn

010-68422478;68410135

100089

北京海淀区西三环北路27号理化实验楼512室

现代科学仪器/Journal Modern Scientific InstrumentsCSTPCD
查看更多>>本刊是国内唯一的以介绍和评论国内外科学仪器为主的综合性的全国性科技期刊。主要内容：对国内外仪器进行综述和评论；及时介绍现代仪器国际前沿的动态和成果；报导国内仪器研制成果，交流仪器选购、使用和维修的知识和经验。
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    基于数据挖掘的电网企业审计风险预警模型研究

    严元琪吴非
    208-213页
    查看更多>>摘要：为了提高电网企业审计风险管理效果,通过大数据技术挖掘进行电网企业审计风险指标体系构建.首先采用主成分分析法与专家法筛选出电网企业主要的风险因子.其次,引入随机森林算法来构建审计风险预警模型预警,并引入狮群算法来优化参数问题,构建改进的随机森林预警模型.在精确率、召回率测试中,研究模型三种模型表现最好,分别为 0.968与 0.986,优于支持向量机模型与传统随机森林模型.同时,对于13个风险指标进行预警测试,研究模型预警准确率为 96.5%,优于别的模型.由此可见,所提出预警模型整体应用效果更出色,研究内容对电网企业审计风险管理以及智能化发展提供重要的技术支持.

    随机森林主数据挖掘成分分析法审计风险预警模型

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    基于ISMA-BP神经网络的光伏发电储能双向DC-DC变换器控制

    党娟王伟超
    214-218页
    查看更多>>摘要：通过对光伏发电储能双向DC-DC变换器抗干扰问题进行研究,提出一种基于ISMA-BP神经网络的光伏发电储能双向DC-DC变换器控制方法.首先,建立双向DC-DC变换器双闭环模型,采用模糊神经网络优化后的PID控制器对电压外环进行控制.其次,设计多子种群多进化策略黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA),以提高算法全局寻优精度.采用改进的SMA(improved SMA,ISMA)初始化BP神经网络参数,以提升BP神经网络控制稳定性.最后,利用ISMA-BP神经网络实时动态调整PID控制器参数,实现变换器输出电压稳定控制.仿真结果表明,所提双向DC-DC变换器控制方法稳定性较好、抗干扰能力较强.

    光伏发电储能双向DC-DC变换器黏菌优化算法BP神经网络PID控制

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    利用数据挖掘技术构建企业档案信息管理平台的研究

    梁丽宁伍伟珍莫锦雯吕滨汐...
    219-225页
    查看更多>>摘要：由于数据共享和信息操作等问题,当前企业的档案管理工作面临着巨大的压力.为了有效缓解档案管理的压力,研究提出了基于迭代二分法 3 的档案信息管理系统,该系统依托于C#及ADO.NET技术进行程序开发,并利用迭代二分法 3来对企业的档案数据进行筛选.经过白盒测试发现系统结构无问题,仅存在一些冗余代码.在性能测试中,当并发数为 200、400和 600时,平均响应时长分别为 2.23 s、2.64 s和 3.23 s左右;服务器的平均端口流量分别为 18.4 M/s、28.8 M/s和 38.3 M/s;平均丢包率分别为 0.0054%、0.007%和 0.0078%.上述结果表明,基于迭代二分法 3的档案信息管理系统可以满足档案管理工作的需求,提高档案管理的效率.

    数据挖掘档案管理决策树信息管理系统

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    GBDT集成算法在医院财务困境动态预测中的应用研究

    赵小燕
    226-231页
    查看更多>>摘要：传统财务困境动态预测模型在处理医院繁杂数据时准确率较低.为解决此问题,研究提出利用最小绝对收缩和选择算子算法选取财务指标,使用梯度提升决策树集成算法构建医院财务困境动态预测模型.结果表明,该模型的最高准确率为 96%、F值为 86%、G值为 93%,均高于另外六种用于对比的财务困境动态预测模型.且在试验过程中,研究提出模型的运行时间与平均误差分别为 23s、7%,均低于对比模型.实验显示,基于梯度提升决策树集成算法的医院财务困境动态预测模型的预测结果更准确、更可靠,为医院财务管理提供保证,从而提高医院财务的稳定性.

    GBDT集成算法医院财务困境动态预测Lasso

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    民航预先飞行计划依据中新开航线客流预测模型构建

    刘祥彬
    232-238页
    查看更多>>摘要：随着经济发展,为了满足大众的需求,航空公司开辟了全新的航线.然而现有的预测方法无法高要求地满足这些新航线的客流量判断.鉴于此,研究首先对客流量影响因素进行分析和总结,随后选取了支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法作为基础,引入了高斯径向基(Radial Basis function,RBF)核心函数进行优化.实验结果表明,SVR-RBF模型的客流量预测准确率最高为 89.7%、偏差低于 53.4%,与同类型的客流量预测模型相比,SVR-RBF 模型的预测值与真实客流量值相差较小.综上所述,SVR-RBF 模型能更好地预测新开航线的客流量,能够帮助航空公司满足大众市场的需求,为民航事业的发展提供了有效的理论支持.

    新开航线客流预测支持向量回归高斯径向基核心函数

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    基于SSA-BP算法的高校教育管理质量评价模型研究

    王丽佳张文台
    239-244页
    查看更多>>摘要：高校教育管理质量是保证高校教育质量的重要环节,对其进行评估能够为学校教育发展决策与方向提供参考,同时能够监测当前教育方向和决策的具体效益.研究结合麻雀搜索算法改进反向传播神经网络,以提高质量评估的准确性和可靠性,由此提出了一种新型的高校教育管理质量评价模型.实验表明,经过优化后的神经网络在平均绝对误差为 3.4907,均方误差根为 4.4245,平均绝对百分比误差为 0.77%,预测准确率为 99.23%,算法运行时间为 214.13s.模型期望输出值与实际输出值之间准确度误差不过 1.5%,可见此次研究的质量评估模型具有良好的评估能力,对高校教育管理决策提供了一定的依据.

    麻雀搜索算法BP神经网络高校教学质量评价模型

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