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玉笛清風(fēng)的案例列表

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玉笛清風(fēng)

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的藥物分析

人工智能-其他 玉笛清風(fēng)

（1）高頻藥物分析：將195味藥物處方的頻次求均值，為8.5795，因此可以選擇閾值為9,即將頻次大于等于9的藥物作為高頻藥物，共54種藥物。 （2）網(wǎng)絡(luò)圖分析 （3）Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：采用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘藥物之間的潛在關(guān)系。...

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的藥物分析
基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的藥物分析
基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的藥物分析

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價(jià)格預(yù)測(cè)

人工智能-其他 玉笛清風(fēng)

主要基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，分別預(yù)測(cè)水泥價(jià)格和鋼材價(jià)格。 模型構(gòu)建及測(cè)試過(guò)程如下： Step1:分割訓(xùn)練集及測(cè)試集：隨機(jī)采樣，抽取整個(gè)數(shù)據(jù)集的80%作為訓(xùn)練集，剩余20%作為測(cè)試集，并且訓(xùn)練集和測(cè)試集之間沒(méi)有交集。其中，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練；測(cè)試集用于模型（根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練得到）測(cè)試。 Step2:訓(xùn)練集歸一化：自變量和因變量均采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行歸一化，使得數(shù)據(jù)滿足0-1正態(tài)分布，且消除量綱影響，更加有利于模型的準(zhǔn)確率。同時(shí)，分別保留訓(xùn)練集中自變量和因變量的歸一化結(jié)構(gòu)參數(shù)。 Step3:模型訓(xùn)練：采用訓(xùn)練集歸一化后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行“LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型訓(xùn)練，保留模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價(jià)格預(yù)測(cè)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價(jià)格預(yù)測(cè)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價(jià)格預(yù)測(cè)
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