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1.
2.
为了客观评价海南垦区胶园耕地的地力,笔者使用K-Means,Two-Step,Kohonen和TwoStep-AS等4种聚类算法,对海南农垦胶园测土调查数据进行大数据分析,根据轮廓系数(Silhouette Coefficient)的大小,确定TwoStep-AS聚类模型对海南农垦橡胶园耕地地力指标进行聚类分析,经过反复迭代,最终将海南农垦橡胶园耕地划分为3种类型,并筛选出5个对海南垦区胶园耕地类型有影响的地力指标,即年平均降雨量、有效土层厚度、全氮、北纬和成土母质。  相似文献   
3.
王雅  陈斌  龙远雄  张涛 《勤云标准版测试》2017,37(11):1234-1237
目的 运用数据挖掘方法,分析乙型肝炎相关性慢加急性(亚急性)肝衰竭(hepatitis B-associated Acute-on-Chronic Liver Failure,HBV-ACLF)辨证及组方规律,进而探讨其证治规律和用药特点。方法 收集湖南中医药大学第一附属医院住院HBV-ACLF患者病例资料,录入数据库,由研究人员对录入数据进行字段提取后,相关数据进行频数分析、关联规则、社会网络等分析。结果 根据对247例患者病例数据分析,其主证型从高到低依次为:湿热瘀黄证、湿热内蕴兼脾虚证、寒湿困脾证;药物频次≥ 12的药物43味,使用频率居于前10位的药物分别为茵陈、赤芍、丹参、白术、甘草、薏苡仁、石菖蒲、黄芩、虎杖、滑石,以清热、凉血解毒、利水渗湿、活血补气药物为主。结论 HBV-ACLF病位主要在肝、脾,证型以湿热瘀黄证、脾虚瘀黄证、寒湿困脾证为主,治疗多以祛湿退黄、化瘀解毒、温阳健脾为法。  相似文献   
4.
目的 基于数据挖掘方法分析何泽云教授治疗慢性肾脏疾病(chronic kidney disease,CKD)的用药规律。方法 收集何泽云教授治疗CKD病例336份,处方1 110张,采用SPSS 17.0及数据挖掘软件clementine 12.0分别对处方进行频次分析和关联规则分析。结果 单味药使用频次由高到低依次是白茅根、山药、黄精、熟地黄、黄芪,使用频率最高的类别是补益类药物(总频率达49.6%);关联规则分析结果显示,支持度较高的药对依次为白茅根-山药、白茅根-麦冬、白茅根-黄精、白茅根-熟地黄、白茅根-黄芪、山药-黄精、山药-熟地黄。结论 何泽云教授以培元固本,健脾补肾为基本治疗大法,辅以固精、滋阴、泄浊之法论治CKD,数据挖掘方法对于中医临床经验总结具有重要实用价值,为中医治疗CKD用药筛选及中药研发提供思路。  相似文献   
5.
韩爽 《农家科技》2014,(11):56-59
徐易容,美丽说创始人兼CEO,1997年毕业于北京大学计算机系,2000年获得美国斯坦福大学计算机硕士学位,同年加入世界著名的IBM阿莫顿研究中心,在硅谷从事数据挖掘研究,2003年回国加入IBM中国软件开发中心(CDL)。徐易容在互联网、数据挖掘、数据管理领域创造了多项新技术,共同发明了5项专利。  相似文献   
6.
近年来随着我国医疗制度的不断改革,在医疗管理工作中,更加注重的是提高医疗管理水平,建立良好的医患关系,而要做到这点,首先要对建立医院客户的信息数据库进行更深入的研究,运用各种科学技术,对客户信息进行挖掘并整理,从而为客户提供具有个性化的服务。因此,建立一个具有医院特色的客户关系管理系统,对收集及整理患者资源,提高医院经济效益具有重要的意义。  相似文献   
7.
随着新型城镇化水平的不断提高,大量耕地将会被占用。为有效遏制水田面积减少趋势,提升耕地质量,保障粮食安全,各地政府开始实施"旱改水"工程改造,即将同等数量的旱地改造为水田的方式间接开发水田。旱改水优先区域选择是实施改造先后顺序的重要评判标准。借助WEKA软件,基于空间数据挖掘的方法来选择"旱改水"优先区:(1)通过属性选择获取相关性较高的9个改造因子,实现数据的预处理;(2)通过K-means聚类分析将研究对象划分成5类簇;(3)通过Apriori关联规则挖掘出分区因子属性之间最强关联关系作为决策挖掘出优先改造的簇,并对结果进行分析。应用于我国广东省,试验证明,空间数据挖掘有效地从庞大数据量中提取信息,耦合空间关系,把数据转化为有用的知识,使用空间数据挖掘的方法选择优先区是可行和科学的。  相似文献   
8.
分析了数据挖掘方法的优缺点及在电力系统中的技术流程与操作方法后,结合生产实际,具体介绍了数据挖掘在本文配电网故障分析中的实际应用。在采取了建立数据互联逻辑、打通信息系统壁垒,开展配网故障全数据多维度分析、明确故障类型和原因,总结提炼分析方法、形成常态化机制等一系列措施后,并针对分析结果采取措施后,取得了有效的成果。  相似文献   
9.
10.
随着经济的发展与互联网技术的不断突破革新,传统的农业与信息技术联系越来越紧密,两者结合发展成为一个值得探索的新方向。结合数据挖掘技术及农业种植生产作出了探究,首先介绍了数据挖掘的相关知识与主要研究方法,然后从农作物种植气候环境、施肥与灌溉、病虫害预防以及产量预测模型四个方面做出了应用分析。数据挖掘新技术的融合,对农作物地种植培育、精准农业实施、模型预测以及产量提升带来了重要的意义。  相似文献   
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