分类分析

摘要： 在当今大数据背景下,管理会计所涉及的内容更加丰富,比传统会计具有更多的功能,因此,国企的工作人员需要不断地提高会计水平,更好地参与企业的经营和建设,助力企业获得更大的发展空间。一、财务会计与管理会计概述(一)财务会计财务会计主要是根据企业的日常经营情况,记录企业的经济活动,并在一定时间内录入记录,以编制标准化的财务报表。对于企业日常运作中的交易活动、费用及成本管理,财务会计需要对不同类型的经济活动进行分类分析,并对所得到的信息进行汇报和整理。

摘要： 本文通过分类分析方法来研究任务态功能性核磁共振成像(task-fMRI)数据。首先通过构建回归模型(GLM)在个体水平上显示显著激活体素;其次通过任务态激活体素和对应任务事件构建数据集并在被试间对比不同分类的结果。结果表明在10折交叉验证(K-Fold)下不同的机器学习分类模型所得到的准确率不同,支持向量机(SVM)(rbf)的准确率最高92%。

摘要： 县域市场具有较大的市场潜力,是极为重要的消费市场,在城镇化进程持续推进,政策红利逐步释放的背景下,渠道下沉成为大势所趋,为润滑油企业的渠道拓展带来了新机遇。渠道下沉大有可为,意味着将拥有更广阔的市场和更多的用户。本文介绍了县域市场基本特点,通过对县域市场进行分类分析,提出了因地制宜分类施策的渠道下沉工作方法,为润滑油企业提升县域市场份额提供参考。

摘要： 家风馆已成为近年来社会关注的热点。以池州地区建设的家风馆为研究对象,首先概述家风馆建设情况,并选取典型重点介绍,而后总结出家风馆建设的三大先决问题。最后以不同的分类方法对家风馆进行比较分析,论述各自优劣,以探寻家风馆建设的恰当途径,为以后的家风馆建设研究提供借鉴帮助。

摘要： 截至7月20日,全国合计新增减税降费及退税缓税缓费超3万亿元,有效发挥了助企纾困、稳住宏观经济大盘的作用。今年以来已有20005亿元增值税留抵退税款退到纳税人账户,超过去年全年退税规模的3倍。上半年新增减税降费5074亿元。今年以来累计办理缓税缓费5533亿元。对于这三个数字,笔者分类分析:一是退税缓税缓费约占六分之五,从长远来说不会减少纳税人负担。

摘要： 为了解决医院医保信息管理中数据结构复杂、关系网难以建立、数据分析不全面、审核难度大等问题,文中设计了医院医保信息管理系统.首先,建立数据仓库将医院医保信息进行整合,其次,设计数据挖掘模块对医院医保信息进行处理,最后应用到医院医保信息管理中去.经实验表明,文中设计的挖掘模块中改进Apriori算法的数据处理速度是Apriofi算法的十倍以上,新型决策树算法的分类准确率可以达到98％以上,在增量学习中耗时是同类算法的40％以下,使医院医保信息管理的速度和准确率大幅提升.

摘要： 本文在探讨"蒙书"概念的基础上,对敦煌文书中的蒙书进行分类整理和统计,共得45种蒙书,543件写卷,并对各类蒙书总体数量和发展趋势进行高度概括分析.敦煌蒙书是中国古代发现数量最为庞大的写本蒙书,极大地丰富了唐代教育史料,在某种程度上改写了唐五代教育史在中国教育史上的地位.本文还就敦煌蒙书对唐五代童蒙教育、社会大众教育的价值和意义进行了讨论,对敦煌蒙书中蕴含的丰富史料和文献学、音韵学、语言文学、社会学等领域的学术价值进行了概括.

摘要： 互联网的兴起带来了海量数据,其中非结构化文本数据占比高达75%~85%,因此对非结构化文本数据的挖掘分析显得尤为重要。基于大数据视角,对文本挖掘分析方法进行了梳理,总结出一套较为完整的海量文本分析流程,以期能有助于对海量文本开展情感分析和客户意见分类分析。

摘要： 基于k-最近邻(kNN)的分类方法是实现各种高性能模式识别技术的基础,然而这些方法很容易受到邻域参数k的影响,在完全不了解数据集特性的情况下想要得出各种数据集的邻域是比较困难的.基于上述问题,介绍了一种新的监督分类方法:扩展自然邻居(ENaN)方法,并证明了该方法在不人为选择邻域参数的情况下提供了一种更好的分类结果.与原有的基于kNN需要先验k的方法不同,ENaN方法在不同的阶段预测不同的k值.因此,无论是在训练阶段还是在测试阶段,ENaN方法都能从动态邻域信息中学习到更多的信息,从而提供更好的分类结果.在不同类型不同规模的真实数据上的分类检测结果均表明了ENaN方法的有效性.

摘要： 经济决定税收,经济增长的速度、结构和质量对税收增长的速度、结构和质量起决定性作用,同时税收的增长还受到政策等因素影响。本文展现了“十三五”渝中区经济发展和税收增长的基本情况,把行业按照增加值、税收的占比高低进行分类分析,并探讨经济发展和税收增长趋势不同步的影响因素,最后针对性提出“十四五”经济发展和税收增长相关建议。

摘要： 企业80%的价值来自20%的客户，这部分客户被称为企业的大客户。大客户在一定程度上决定了一个企业的市场前景和市场占有率的高低，所以大客户忠诚度的培养至关重要，本文通过对大客户的重要性和发生叛离原因的分析，运用分类分析的方法，提出了培养大客户忠诚度的方法措施。认为培养大客户忠诚必须在保证质量服务等的前提下，要加强对大客户进行人性化的管理、不断为客户创造新的更大的价值、时刻关注客户的需求和所想、保持比竞争对手更多的优势、与大客户建立战略合作关系等。

摘要： 半个世纪以来,随着人类礼会的发展,生活质量的不断提高,人们增加了对放射性辐射危害关注。本文时成都市不同类型房屋室内氡浓度水平和伽玛剂量率进行了调查。针对所得测量数据进行分组归类比较,分析了成都市居室氡浓度和伽玛辐射水平及其主要影响因素。根据234组调查数据显示：室内氡浓度范围为8～177Bq/m3,平均值为3914Bq／m3,均方差为22．9Bq／m3,伽玛剂量率范围为75～169nSv／h．平均值为122．1 nSV/h,均方差为16．3nSv／h。对各类型房屋的统计分析发现,不同类型房屋的室内氡浓度和伽玛辐射水平没有显著差异,总体来看城镇建筑的室内氡浓度和伽玛辐射水平要略低于乡村建筑。针对148组样品调查结果进行建筑结构、建筑材料和建筑装饰材料的分类分析,结果表明：建筑结构、建筑材料和建筑装饰材料对室内伽玛辐射影响较小,对室内氡浓度有较大的影响。板房和钢结构建筑室内氡浓度平均值分别达到82．7Bq／m3和58．9Bq/m3;新型墙体建筑材料能够有效的降低室内氡浓度和伽玛辐射水平,分别为36．1±19．6Bq/m3和98．2±6．1 nSV／h,低于采用其它墙体材料的建筑。

摘要： 简要介绍了渗流力学的发展过程,给出了经典渗流力学与现代渗流力学的差别,总结了渗流力学在不同发展阶段的标志特征。对渗流力学的应用进行了分类分析,并对渗流力学的下一步需要重点研究的工作进行了说明。

摘要： 本文从国内医院数据挖掘的研究现状、医院数据的特殊性、医院数据挖掘的应用领域进行了分析与探讨。数据挖掘的关键技术分类分析、聚类分析、关联分析、预测分析和异常检测等在医院数据中有广泛的应用。数据挖掘作为一门新兴技术，为提高医院管理水平提供决策依据、为提高医务人员的诊疗技术、科研能力提供技术支持，医院数据挖掘技术会有广泛的应用前景。

摘要： 通过对比的方法对现行欧盟头盔标准ECE-R22/05和中国头盔标准GB811-2010进行研究,从头盔分类、检测项目设置和同类检测项目方面分析了两个标准的差异,并提出建议,为头盔的设计、生产和检测提供参考.

摘要： 通过对比的方法对现行欧盟头盔标准ECE-R22/05和中国头盔标准GB811-2010进行研究,从头盔分类、检测项目设置和同类检测项目方面分析了两个标准的差异,并提出建议,为头盔的设计、生产和检测提供参考.

摘要： 通过对比的方法对现行欧盟头盔标准ECE-R22/05和中国头盔标准GB811-2010进行研究,从头盔分类、检测项目设置和同类检测项目方面分析了两个标准的差异,并提出建议,为头盔的设计、生产和检测提供参考.

摘要： 通过对比的方法对现行欧盟头盔标准ECE-R22/05和中国头盔标准GB811-2010进行研究,从头盔分类、检测项目设置和同类检测项目方面分析了两个标准的差异,并提出建议,为头盔的设计、生产和检测提供参考.

摘要： 本文提出了基于AFS(Axiomatie fuzzy set)理论的加权模糊分类算法，与其他算法比较：该算法主要通过模糊概念及其逻辑运算求出训练样本的模糊描述，从而得出每类特征的模糊集，然后用这些具有确切语义的模糊集来确定每个测试样本归属的类。该算法规避了其它模糊分类算法涉及的复杂优化、参数设置以及收敛性等问题。通过在著名数据集-Iris、Wine上的测试表明该算法适用于各种数据类型并且实用、高效。

摘要： 本文提出了基于AFS(Axiomatie fuzzy set)理论的加权模糊分类算法，与其他算法比较：该算法主要通过模糊概念及其逻辑运算求出训练样本的模糊描述，从而得出每类特征的模糊集，然后用这些具有确切语义的模糊集来确定每个测试样本归属的类。该算法规避了其它模糊分类算法涉及的复杂优化、参数设置以及收敛性等问题。通过在著名数据集-Iris、Wine上的测试表明该算法适用于各种数据类型并且实用、高效。

摘要： 本发明公开了方法和系统，其包括用于将分类矩阵中两个或更多个分类区域交叠处的单元位置再分配为非分类区域的配置。另外，公开了系统和方法，其包括用于数学地创建可以用更准确地与粒子的测量值对应的值来表征的分类区域的配置。方法和系统的其它实施例包括用于获取对应于粒子可测量参数的数据的配置，以及用于识别分类矩阵中数据中的至少一些所对应的位置的配置。这种方法和系统还包括用于将与被识别的单元位置或位于分类矩阵中已知位置处的目标空间相对应的数据中的任一个平移预定数量的预定坐标路径，直至得到粒子可被分类到某粒子种类或拒绝类的结论为止的配置。

摘要： 本发明涉及一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法，该方法的具体步骤包括：脑机接口系统采集运动想象脑电信号；进行格式转换和数据预处理；用特征提取算法分别提取不同时间段和频率段的脑电信号特征；将特征提取后的脑电信号征和其对应的标记按照合适比例分为训练集和测试集；根据训练集采用二分类算法得到预测分类模型；采用预测分类模型计算测试集的测试集分类结果，分别得出不同时间段和频率段结果的正确率；并与实际结果进行两两比较，构造判断矩阵；对判断矩阵进行一致性检验；确定不同时间段或者不同频率段判断矩阵的权重；用权重对不同时间段或者频率段训练结果加权得到最后结果及其对应的可信度。

摘要： 本发明公开了一种基于图片内容分析的相片集分类系统及分类方法，其中，分类系统包括：图片接收模块、图像预处理模块、人物检测模块、分类结果输出模块，前述图像预处理模块包括：缩小图片尺寸子模块、获取图片属性子模块、旋转图片子模块、提取颜色直方图子模块、过滤子模块；前述人物检测模块包括：形变部件模型子模块、特征金字塔子模块、窗口扫描子模块、判断子模块、返回子模块。本发明的分类系统通过图像预处理模块实现了快速分类、通过人物检测模块实现了精准自动分类；本发明的分类方法能够直接识别图片内容，即使是没有预先进行内容标注的用户图片，也可以进行自动分类，大幅度提高了相片集分类的自动化程度和效率。

摘要： 本发明涉基于消费者行为数据分析和分类技术的在线广告分类推送方法及其系统，与现有技术相比解决了无法挖掘出潜在客户进行网络在线广告推送的缺陷。本发明包括以下步骤：数据收集和预处理，从在线移动终端上收集消费者的行为数据并建立数据池，对数据池中的数据进行预处理操作，为后续数据分析和建模提供数据支持；针对消费者的行为数据进行建模，建立一种面向消费者行为数据的主题模型，挖掘出消费者与在线广告类别、购买时间段之间的联系；针对消费者进行有效分类，针对不同的消费者类别在线推送对应类型的广告。本发明通过收集各种移动终端上消费者的行为数据，分析和建模消费者的行为，挖掘不同消费者的消费习惯，实现消费者有效分类。

摘要： 公开了方法和系统，其包括用于将分类矩阵中两个或更多个分类区域交叠处的单元位置再分配为非分类区域的配置。另外，公开了系统和方法，其包括用于数学地创建可以用更准确地与粒子的测量值对应的值来表征的分类区域的配置。方法和系统的其它实施例包括用于获取对应于粒子可测量参数的数据的配置，以及用于识别分类矩阵中数据中的至少一些所对应的位置的配置。这种方法和系统还包括用于将与被识别的单元位置或位于分类矩阵中已知位置处的目标空间相对应的数据中的任一个平移预定数量的预定坐标路径，直至得到粒子可被分类到某粒子种类或拒绝类的结论为止的配置。

摘要： 本发明公开了一种五分类血细胞分析仪用白细胞分类试剂盒，属于细胞检测技术领域。本发明的试剂盒由溶血剂和染色液组成，溶血剂包括：能够迅速溶解红细胞，且使白细胞的细胞膜部分损伤的表面活性剂；能够与白细胞内阴离子结合，使白细胞产生形态差异的一种阳离子有机物；能够将溶血剂pH值调整在6.5～8.5范围内的缓冲剂；染色液包括聚次甲基染料、甲醇和乙二醇。本发明的五分类血细胞分析仪用白细胞分类试剂套装容易加工生产，检测结果准确，性能稳定，成本比原装进口试剂更加低廉，改变了国内进口仪器只能使用昂贵进口试剂的现状，降低对进口试剂的依赖。

摘要： 本发明致力于解决的问题是：提供能够高精度地分析粒子状或者分子状的分析物的分类分析方法、分类分析装置以及分类分析用记录介质。本发明的解决方案是：相应于检体的粒子的贯通孔(12)的通过，以由纳米孔设备(8)检出了的粒子通过检出信号的数据组为基础，预先求出对与规定的分析物的通过对应的脉冲状信号的波形形态的特征进行表示的特征量，将预先求出了的特征量作为用于机械学习的学习数据，从被分析数据的脉冲状信号得到的特征量作为变数，通过执行由机械学习的分类分析程序，能够进行关于该被分析数据中规定的分析物的分类分析。

摘要： 本发明提供：从计测数据集合适当地识别不合适数据，例如，由先进传感设备的计测结果的可靠性提高有贡献的识别方法、对于计测数据能够进行高精度的分类分析的分类分析方法、识别装置、分类分析装置、识别用记录介质及分类分析用记录介质。预先求出表示脉冲状信号的波形形态的特征的特征量，将预先求出了的特征量作为用于机械学习的学习数据，将从通过基于PU分类手法的分类器以高精度除去了识别的不合适数据的被分析数据得到的特征量作为变数，通过执行分类分析程序，能够进行关于分析物的分类分析。通过除去了以高精度地识别的不合适数据的被分析数据，能够以高精度地执行关于分析物的分类分析。

摘要： 本发明致力于解决的问题是：提供能够高精度地分析粒子状或者分子状的分析物的分类分析方法、分类分析装置以及分类分析用记录介质。本发明的解决方案是：相应于检体的粒子的贯通孔(12)的通过，以由纳米孔设备(8)检出了的粒子通过检出信号的数据组为基础，预先求出对与规定的分析物的通过对应的脉冲状信号的波形形态的特征进行表示的特征量，将预先求出了的特征量作为用于机械学习的学习数据，从被分析数据的脉冲状信号得到的特征量作为变数，通过执行由机械学习的分类分析程序，能够进行关于该被分析数据中规定的分析物的分类分析。

摘要： 【课题】本发明提供：从计测数据集合适当地识别不合适数据，例如，由先进传感设备的计测结果的可靠性提高有贡献的识别方法、对于计测数据能够进行高精度的分类分析的分类分析方法、识别装置、分类分析装置、识别用记录介质及分类分析用记录介质。【解决手段】预先求出表示脉冲状信号的波形形态的特征的特征量，将预先求出了的特征量作为用于机械学习的学习数据，将从通过基于PU分类手法的分类器以高精度除去了识别的不合适数据的被分析数据得到的特征量作为变数，通过执行分类分析程序，能够进行关于分析物的分类分析。通过除去了以高精度地识别的不合适数据的被分析数据，能够以高精度地执行关于分析物的分类分析。【选择图】图4。