精准扶贫数据分析系统的设计与实现
这是一篇关于多维贫困,特征选择,相关性,分类算法,贫困等级评价的论文, 主要内容为自改革开放以来,在党和政府的正确领导下,我国的经济发展迅速,人民的生活水平日渐提高,在满足物质生活的同时也在追求着精神生活。人们的出行方式,购物方式,支付方式等发生着天翻地覆的变化,由此带来的数据激增引起了相关学者的关注。近些年来,数据挖掘技术在我国火热进行,机器学习算法在竞赛界热火朝天,人工智能的发展研究在科技界如日中天。人们历经忽视数据,关注数据,重视数据,分析数据,利用数据的历程,本论文正是依托实验室项目通过分析数据获得相关需求。这几年,尽管社会大背景发展良好,我们大部分人通过奋斗都过上了不愁吃不愁穿的生活,但是仍旧存在一部分群体处在贫困之中,他们需要政府的帮助,社会的救济来摆脱贫困。由于我国幅员辽阔,人口众多,再加上历史发展原因,我国的贫困人口总数不能清晰给出,贫困人民生活状况无法准确评估。尽管我国扶贫事业不断发展,扶贫体系不断完善,扶贫力度不断加大,但是会出现一些地区年年扶贫年年贫的现象,申请的扶贫资金犹如天女散花的形式到达贫困户手中。为了反贫困事业的顺利进行,习近平总书记提出了“精准扶贫”思想。要想扶贫工作有成效,就要重视精准二字。那么如何精准识别贫困户成为了首要问题,本论文就是利用数据挖掘技术构建贫困等级评价模型来实现贫困户的精准识别。为了完成精准扶贫数据分析系统,本论文深入研究了数据挖掘的主要分析方法,特征选择算法,分类预测技术的过程以及常用的分类算法。经过研究,本论文提出了一种基于REAHCOR特征选择和GBDT的贫困等级评价模型,创新之处在于REAHCOR特征选择算法。同时介绍了JavaEE开发平台,B/S架构和相关框架开发技术。从整体上看,本论文首先介绍了扶贫信息管理的发展现状和贫困分类预测研究现状,然后介绍了相关技术知识,在此基础上对整个系统的需求,可行性进行分析,设计精准扶贫数据分析系统的结构和功能,最后依靠系统拥有的数据加上实验室优质设备实现了该系统并进行了测试,同时验证了贫困等级评价模型的有效性。
移动应用缺陷报告自动生成系统的设计与实现
这是一篇关于移动应用自动化测试,缺陷报告,微服务,分类算法的论文, 主要内容为移动应用开发周期越来越短,应用质量保障需要更高效的测试方式。自动化测试方法较传统人工测试具有速度快、可重复性强、多设备批量执行等优势,能够有效提高测试效率。然而,自动化测试日志可读性低,通常需要人工审查日志分析缺陷。受限于时间,人工分析难以充分挖掘多元日志的缺陷信息,缺乏完整的缺陷上下文,导致开发人员无法快速定位和修复缺陷。本文设计与实现了一个移动应用缺陷报告自动生成系统,以解决自动化测试中日志可读性低与缺陷定位效率低的问题。本系统通过对自动化测试产生的多元日志进行挖掘,构建包含完整上下文信息的缺陷模型,包含操作序列、堆栈信息、缺陷截图等。利用分类算法(决策树、朴素贝叶斯等)对缺陷进行分类和去重。系统为每个缺陷推荐修复方案供开发人员参考。通过前端页面将缺陷数据可视化,生成可读性高和指导性强的缺陷报告。本系统基于Dubbo框架实现微服务架构,通过远程过程调用进行微服务交互,使用Zookeeper作为服务注册与发现中心。本系统服务端基于Spring Boot框架开发,前端基于Angular框架开发,前后端通过Nginx实现负载均衡。本系统使用MongoDB作为数据库进行数据持久化,使用Redis进行数据缓存,利用Docker将服务打包为镜像便于快速部署并使用Jenkins进行持续集成。本系统已经部署并稳定支撑自动化测试平台的缺陷报告生成。本系统的可用性评估实验选取了8款开源移动应用在20台移动设备上分别进行自动化测试并生成缺陷报告。实验结果经过人工验证,报告平均准确率达到93%。本系统使开发人员无需直接面对自动化测试工具产生的海量日志,呈现完整的缺陷上下文信息,提高缺陷分析效率。
移动应用缺陷报告自动生成系统的设计与实现
这是一篇关于移动应用自动化测试,缺陷报告,微服务,分类算法的论文, 主要内容为移动应用开发周期越来越短,应用质量保障需要更高效的测试方式。自动化测试方法较传统人工测试具有速度快、可重复性强、多设备批量执行等优势,能够有效提高测试效率。然而,自动化测试日志可读性低,通常需要人工审查日志分析缺陷。受限于时间,人工分析难以充分挖掘多元日志的缺陷信息,缺乏完整的缺陷上下文,导致开发人员无法快速定位和修复缺陷。本文设计与实现了一个移动应用缺陷报告自动生成系统,以解决自动化测试中日志可读性低与缺陷定位效率低的问题。本系统通过对自动化测试产生的多元日志进行挖掘,构建包含完整上下文信息的缺陷模型,包含操作序列、堆栈信息、缺陷截图等。利用分类算法(决策树、朴素贝叶斯等)对缺陷进行分类和去重。系统为每个缺陷推荐修复方案供开发人员参考。通过前端页面将缺陷数据可视化,生成可读性高和指导性强的缺陷报告。本系统基于Dubbo框架实现微服务架构,通过远程过程调用进行微服务交互,使用Zookeeper作为服务注册与发现中心。本系统服务端基于Spring Boot框架开发,前端基于Angular框架开发,前后端通过Nginx实现负载均衡。本系统使用MongoDB作为数据库进行数据持久化,使用Redis进行数据缓存,利用Docker将服务打包为镜像便于快速部署并使用Jenkins进行持续集成。本系统已经部署并稳定支撑自动化测试平台的缺陷报告生成。本系统的可用性评估实验选取了8款开源移动应用在20台移动设备上分别进行自动化测试并生成缺陷报告。实验结果经过人工验证,报告平均准确率达到93%。本系统使开发人员无需直接面对自动化测试工具产生的海量日志,呈现完整的缺陷上下文信息,提高缺陷分析效率。
基于Golden Gate集群的汽车售后文件与配件管理平台研究与设计
这是一篇关于汽车售后服务管理,配件预测模型,分类算法,Golden Gate数据集群,负载均衡,Spring Data JPA的论文, 主要内容为汽车售后服务在成熟的汽车市场里占有很大的比重,其好坏直接影响汽车的销售。根据目前情况,传统的企业重视整车的生产制造,对汽车售后服务方面关注较为薄弱。由此造成售后配件管理系统混乱,需求预测不够准确,供需不能满足用户要求,4S店的配件积压情况严重等问题,这些严重地影响了用户对汽车公司售后服务的满意度。汽车技术发展日新月异,汽车技术文档支持相对混乱[1],伴随文件规模不断扩大、数据量不断增加、用户访问量增多、访问频率增高,导致单一数据库服务器负载加重,数据库稳定性和访问效率降低,当负载过重时会出现数据库故障。此外,一些汽车售后技术文件支持和配件管理系统相对独立,不能协同服务。基于上述背景,本文主要设计一个具有配件销售、技术文件支持、售后信息公开功能的平台。该平台主要从配件销售预测、汽车售后技术文件存储访问和平台框架三个方面展开具体研究和设计。首先,针对配件销售预测,提出了基于多规则分类预测组合算法的配件销售预测模型。其次,针对汽车售后技术文件存储和访问的问题,设计了基于负载均衡的Oracle Golden Gate数据集群的数据共享服务。再次,对平台的框架研究设计,设计了业务逻辑层与数据访问层的Nosql模型。最后,对平台的技术文件支持、配件销售、信息公开主要功能进行需求分析设计,并将上述三方面研究成果应用于平台开发实现中,从而使整个平台达到更优的效果。
Weka平台下电商系统的决策算法研究
这是一篇关于数据挖掘,决策树,C4.5算法,WEKA,分类算法的论文, 主要内容为当今社会伴随信息产业和技术的迅猛发展,互联网技术和应用已经成为信息传递的最主要手段和平台,而随着数据库应用的规模、范围和深度不断扩大,数据挖掘工作变得尤为重要。数据挖掘集合了机器学习、模式识别、统计、数据库等技术,广泛运用在电子商务系统、银行信用系统、保险行业、电信业务系统、医疗系统等方方面面。而决策树分类算法是数据挖掘算法体系中比较常用也较为经典的算法。决策树分类算法体系有很多种算法,包括比较经典的ID3、C4.5、CART算法等,当前形势下,对算法效率的提升,是一个很重要的研究课题。本文在学习决策树分类C4.5算法的基础上,以C4.5V1算法为研究重点,在此基础上,展开进一步的研究和创新。首先,充分学习分析了数据挖掘平台WEKA的功能和系统框架,在该平台下对各经典算法进行数据演练和性能评估,遵照决策树分类算法性能的评价标准,对各算法性能进行比较和分析。其次,对C4.5算法进行深入研究,并且设计出算法系统的模块组成部分,实现了代码,集成到Weka平台下。使用网上公开的用于数据挖掘的数据集进行测试,与经典的C4.5进行性能上的对比,验证了C4.5V1算法很好地集成到Weka平台下,且性能明显优于经典算法。不足的是,建模时间复杂度却增大了。接着,本文在C4.5V1算法的基础上,提出了改进的C4.5V2算法和C4.5V3算法,分别从算法的分类准确率和算法的建模时间两个方面进行了改进。C4.5V2算法通过引入属性间冗余度的概念,削弱了其他属性对当前属性的分类影响程度,从而提高了算法的分类准确率。但与此同时,C4.5V2算法在建模时间上有了更多的消耗,它的准确率的提高是以牺牲建模时间为代价的。改进的C4.5V3算法很好地解决这一问题,通过将公式中大量的对数运算简化成四则运算,简化了算法体系的计算过程,从而极大地压缩了算法的建模时间。最后,将改进后的C4.5V2、C4.5V3算法实现代码化,集成到WEKA平台下,进行算法性能测试,同时,应用到电商系统的数据集中,分别使用C4.5算法以及改进的各个版本,在分类准确率和算法建模时间两个方面作详细对比,实验证明提出的改进算法分别在准确率和时间复杂度上有所改进。
基于云平台的电子病案系统研究与实现
这是一篇关于云平台,电子病案,分类算法,特征选择的论文, 主要内容为随着计算机技术在医疗领域应用的不断扩展,医院信息的电子化管理愈加完善。电子病案系统可以将患者的病案信息、用药信息及收费信息等信息进行全方位的记录,其中病案信息对医生的诊断具有非常重要的临床意义。但是,本地运行现有的电子病案系统,需要院方采购昂贵的物理设备和高速的带宽网络,需要专业运维人员提供本地运维服务;另一方面,电子病案系统还停留在对病案的记录和查询服务,没有进一步的数据分析工作。这些都给医院对电子病案系统的使用带来了不便。因此,如何在有效降低本地部署应用所产生的成本和运维风险的情况下,保证电子病案系统提供有效的访问服务,对患者数据进行有效分析,成为我们目前重点研究的问题。论文首先从数据预处理、特征选择和分类算法三个方面研究了疾病诊断辅助决策模型,简化了特定病种的检测项目和患者诊断流程,通过实验验证了该模型的有效性;其次,在云平台提供的高可扩充性存储解决方案的基础上,设计了数据存储和数据交互服务,包括为满足数据的一致性,对数据库进行主从结构和读写分离结构的设计,以及为提高访问效率,使用连接池技术和Mybatis插件对传统数据交互方式进行改进;最后,以数据操作服务和疾病诊断辅助决策模型为基础,分析了功能性需求和系统架构,设计和实现了基于云平台的电子病案系统,并就系统的快速有效部署进行了简要介绍。相比于传统的电子病案系统,本系统的优势主要在于将云平台环境作为系统的运行环境,节省了本地的资源开销、规避了运维风险;在云平台提供的数据存储基础上,对数据库结构进行重新设计,有效提高了访问速度及数据存储和数据访问的安全性、稳定性;采用了特征选择和分类算法对病案数据进行深入分析,优化了疾病的检测项目,对患者数据做常见病的检测分析,帮助医生在第一时间获取到患者有效的分析数据。
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