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题名一种基于C5.0决策树的客户流失预测模型研究
被引量：29
- 1
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作者
张宇
张之明
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机构
西安交通大学经济与金融学院
陕西省邮政公司电子商务局
武警工程大学信息工程系
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2015年第1期89-94,共6页
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文摘
客户流失是企业面临的一项突出问题。防止客户流失、尽力维系与挽留客户已成为企业经营与发展的一项重要课题。本文利用C5.0决策树算法建立了一种客户流失的预测模型,并利用中国邮政短信服务的400多万条实际业务数据,对模型的有效性进行了实证研究。研究结果表明,该模型提供了较高的命中率和覆盖率,具有良好的预警功能,可帮助企业及时发现有可能流失的客户,最大程度减少客户流失。
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关键词
客户流失
预警模型
决策树
数据挖掘
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Keywords
customer churn
alarm model
decision tree
data mining
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分类号
F270
[经济管理—企业管理]
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题名基于阈值和极端随机树的实时跌倒检测方法
被引量：8
- 2
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作者
刘晓光
靳少康
韦子辉
梁铁
王洪瑞
刘秀玲
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机构
河北大学电子信息工程学院
河北省数字医疗工程重点实验室(河北大学)
河北大学质量技术监督学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2761-2766,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1401200)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2020146)
+2 种基金
保定市科技局重点研究项目(1911Q001)
河北省博士后科研项目(B2019005001)
河北省高等学校创新人才百强计划项目(SLRC2017022)。
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文摘
针对基于可穿戴设备的跌倒检测存在的实时性与准确性无法兼得的问题,提出一种阈值和极端随机树融合的实时跌倒检测方法。在该方法中,可穿戴设备只需计算阈值量,无需确保跌倒检测的准确率,从而减少了计算量;同时,上位机利用极端随机树算法确保了跌倒检测的准确率。可穿戴设备通过阈值的方法过滤了大部分日常动作,因此减少了上位机检测的动作数据量。这样一来所提方法既满足了跌倒检测的高准确率,又满足了实时性。另外,为了降低跌倒检测的假阳性率,可穿戴设备融合了姿态角度传感器和压力传感器,上位机中加入了反馈机制。当检测结果出现假阳性时,通过上位机将检测错误的样本加入非跌倒数据集中进行再训练,模型经过这样的不断学习会生成适合个人的报警模型,且这种反馈机制为降低跌倒检测的假阳性率提供了新思路。实验结果表明,在1259个测试样本中,所提方法具有平均99.7%的准确率,最低0.08%的假阳性率。
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关键词
跌倒检测
实时性
可穿戴设备
反馈机制
个人报警模型
阈值
极端随机树
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Keywords
fall detection
real-time
wearable device
feedback mechanism
personal alarm model
threshold
extremely randomized tree
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名报警树模型在液体管道超压报警设置中的应用研究
被引量：1
- 3
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作者
张玉涛
王海清
李秋娟
史威
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机构
中国石油大学(华东)安全科学与工程系
中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司
中国石油管道公司技术服务中心
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期158-162,共5页
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基金
山东省自然科学基金项目(ZR2013EEM030)
中国石油大学(华东)拔尖人才工程项目(SD2013211153)
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文摘
针对管道超压报警数量多、危害大的情况,提出一种全新的报警分析方法——报警树模型。该模型既可以离线应用,如合理化审查,也可以在线应用,如响应报警泛滥。通过分析信号流和工艺流的故障传播路径寻找各报警间的逻辑关系,以完成报警树模型的初期编制;运用风险矩阵定位重大危险源,结合报警优先级确定关键报警;通过计算工艺流程上的信号延迟,即管道超压过程中的水击波传播时间,为抑制时间提供合理依据。最后,运用报警树模型分析液体管道超压过程,并提供完整的报警抑制方案以减少报警数量。
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关键词
安全工程
报警树模型
管道超压
报警泛滥
报警抑制
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Keywords
safety engineering
alarm tree model
pipeline over-pressure
alarm flood
alarm suppression
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分类号
X937
[环境科学与工程—安全科学]
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题名多粒度光网络故障定位
被引量：1
- 4
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作者
崔贺
焦磊
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机构
西安邮电学院通信与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第12期3961-3964,4034,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60872058)
国家863高技术研究发展计划基金项目(2009AA01Z213)
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文摘
为解决多种粒度光通道所带来的光交换系统中新的故障定位问题,通过对具有多粒度交换能力的光节点进行分析,依据业务请求所建立的光路在节点内以及节点之间的传输路径,提出了信道模型。将二叉树算法应用于该模型中,从而可对不同部件所产生的告警信息进行处理,实现故障的定位。实例仿真计算结果表明,该算法对于故障点的定位精度高、时间短,并且对网络的拓扑没有特殊要求。
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关键词
多粒度光网络
故障定位
信道模型
告警
二叉树算法
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Keywords
multi-granularity optical network
fault localization
channel model
alarm
binary tree algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析
被引量：4
- 5
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作者
田景奇
冯树臣
孙同敏
杨如意
胡勇
赵俊杰
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机构
国电电力发展股份有限公司
国家能源投资集团有限责任公司
国电内蒙古东胜热电有限公司
华北电力大学能源与动力工程学院
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出处
《能源科技》
2022年第4期36-41,共6页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(51736005)
国家能源集团科技创新项目(GJNY-20-09-1)
国电电力发展股份有限公司科技创新项目(GDDL-20-17)。
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文摘
针对燃煤火力发电站,基于智能发电平台ICS,搭建智能报警模块,开发基于斜率变化算法、设备健康度打分算法、基于大数据学习的期望值偏离算法、神经网络算法、逻辑故障树和专家知识库诊断、物理机理模型的智能报警应用,提升机组提前发现缺陷和预警故障能力,提高火力发电的主动安全性。结果表明:开发智能报警应用的算法至少包括3大类8种模型,3大类模型包括专家经验模型、纯数据分析模型、物理机理模型。在国电内蒙古东胜热电有限公司1号机组ICS中,应用了6300多例参数变化率异常预警,1000多条基于大数据分析和神经网络算法自学习出来的各工况下标准参数和期望区间,300种典型的逻辑故障树。基于3大类、8种模型的复合型智能报警和预警系统功能强大,能带来安全水平提升和可观的经济收益。
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关键词
ICS
智能诊断与报警
逻辑故障树
深度神经网络学习算法
物理机理模型
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Keywords
ICS
intelligent diagnosis and alarm
logical fault tree
deep neural network learning algorithm
physical mechanism model
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分类号
TM62
[电气工程—电力系统及自动化]
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