简介：

简介：摘要：汽轮机是核电厂重要设备，其振动为安全可靠运行的重要参数，而振动本身的复杂性也使其状态监测与故障诊断技术越发重要。诊断技术也开始向着智能的方向发展，而支持向量机为解决小样本的故障分类问题提供了有效手段。本文结合汽轮机常见的振动故障，使用支持向量机方法对故障进行分类和预测，为实现更好的汽轮机故障诊断方法提供了依据，包括数据预处理、故障特征提取、故障分类、故障建模与预测及系统的构建等方面。将支持向量机应用到核电厂汽轮机故障诊断领域，能够有效地提高故障诊断的准确率，对提高经济效益和社会效益都具有十分重要的意义。

简介：摘要：本文选取F-score分类模型和ROC曲线作为指标，针对于题目中特别提出的不能把坏客户归类为好客户，F-score检验还考虑到了坏客户评价的重要性，即召回率和准确率的权重问题，此时召回率权重较大，是本文信用评估模型的评价的重点。对于数据不平衡的情况，ROC曲线不受样本数量的影响，能较为准确地评价两类用户样本数据下的模型的预测能力。

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简介：摘要目的探讨磁共振灌注加权成像(perfusion weighted imaging，PWI)及支持向量机(support vector machine，SVM)在脑泡型包虫病(cerebral alveolar echinococcosis，CAE)和脑转移瘤(brain metastase，BMT)鉴别诊断的效能。材料与方法回顾性收集经病理或临床诊断为CAE与BMT的病例各15例，测量两组病灶实性区、灶周水肿和对侧相对正常实质灌注参数，包括相对脑血容量(relative cerebral blood volume，rCBV)、相对脑血流量(relative cerebral blood flow，rCBF)、平均通过时间(mean transit time，MTT)和达峰时间(time to peak，TTP)，评估各参数诊断CAE与BMT的效能，并基于灌注参数，运用SVM等机器学习方法鉴别两种疾病。结果CAE病灶实性区rCBF，rCBV诊断曲线下面积(area under curve，AUC)为0.739，0.710，BMT病灶实性区rCBF，rCBV诊断AUC为0.960，0.913，CAE与BMT病灶实性区rCBF和rCBV的诊断效率高于MTT和TTP；CAE与BMT病灶实性区rCBF、rCBV、TTP值差异有统计学意义(P＜0.01)。CAE水肿区与BMT水肿区rCBF、rCBV值差异有统计学意义(P＜0.01)；基于病灶实性区灌注参数，运用SVM分类器可提高鉴别准确率。结论PWI可为CAE与BMT的鉴别诊断提供客观依据。SVM分类方法可提高PWI鉴别两种病灶的准确率。

简介：摘要：以四川省攀枝花市为研究区，采用2000年、2010年、2020年的Landsat影像数据，在主成分分析的基础上，运用ALexNet和支持向量机相结合的分类方法，实现研究区域三期土地利用分类,并采用面积转移矩阵，对研究区域的三期的土地利用进行时空变化分析。研究结果表明：1）林地，草地，耕地为攀枝花市主要的土地利用类型，水域和城乡、居民用地所占比例较小，占攀枝花市总面积的6％以下。也说明攀枝花市的城市化进程较慢。3）在攀枝花市土地利用类型的动态变化当中，各地类均存在着这种相互转换的现象。

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简介：【摘要】：“数学学科的核心素养表现为:用数学的眼光观察世界，发展数学抽象、直观想象、空间观念;用数学的思维分析世界，发展逻辑推理、数学运算、创新意识;用数学的语言表达世界，发展数学建模、应用意识、数据分析素养。其关键是抽象、思考并推理和表达。向量是高中数学中重要和基本的概念之一，具有物理背景和几何背景。向量是沟通几何与代数的桥梁，在数学和物理学科中具有广泛的应用。因此，高中教科书注重构建内容的结构体系，注重与实际的联系，注重数形结合，注重与数及其运算进行类比，注重运用向量解决问题，体现几何与代数的融合，提升学生的直观想象素养、数形结合，数学运算素养。

简介：摘要：平面向量的平行与垂直是高中数学新课程向量部分的重要内容，本文旨在对平面向量平行（即共线）相关定理进行推广，得到两个更加具有一般性的结论，并举例说明它们的应用，使问题的解决更简捷。

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简介：摘要：本文针对向量的复习实施题组教学法，帮助学生从现有的知识水平向潜在的知识水平前进，实现更高层次的最近发展区，使学习达到最优化。

简介：摘 要：随着新一轮新课改的不断推进，空间向量已被广泛地运用于立体几何中，并显示出其强大的施工优势，因此，有关教育工作者应加强对空间向量的研究。本文通过实例探讨了立体几何中的空间向量。

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简介：摘要：伴随着我国教育的不断改革，高考数学试卷的题型发生了很大的变化。通过研究发现，平面向量占有的比重也变得越来越大，其重要性不言而喻。笔者通过结合自身的教学经验在本文主要从“向量在三角函数中的运用”、“向量在几何问题中的运用”以及“向量在函数导数中的运用”这三个方面，阐述了平面向量在高考数学中的运用。

简介：摘要目的比较Logistic回归、BP神经网络及支持向量机3种模型对老年慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者30 d内急性加重再入院风险的预测性能，以期为再入院高风险患者筛查及预防提供科学依据。方法制作COPD患者调查问卷表，包括一般资料调查表、改良英国医学研究委员会呼吸困难量表（mMRC）、日常生活能力评估量表（ADL）、老年抑郁量表、微型营养评定量表（MNA-SF）及COPD评估量表（CAT），采用便利抽样法，选择宁夏地区13所综合医院2019年4月至2020年8月呼吸内科治疗的老年COPD患者作为调查对象，并随访至出院后30 d。探讨患者再入院影响因素，基于影响因素构建Logistic回归模型、BP神经网络模型和支持向量机模型，按照训练集与测试集7∶3的比例分为训练集样本和测试集样本，分别通过查准率、召回率、正确率、F1指数及受试者工作特征曲线下面积（AUC）对模型预测效能进行比较。结果共调查1 120例患者，其中非再入院患者879例，再入院患者241例。单因素分析显示，非再入院患者与再入院患者的年龄、文化程度、吸烟情况、糖尿病和冠心病比例、过去1年因COPD急性加重住院次数、季节因素及长期家庭氧疗、规律用药、康复锻炼比例、病程、ADL、抑郁状况、mMRC、营养状况比较差异均有统计学意义。二元Logistic回归分析显示，文化程度、吸烟情况、冠心病史、过去1年因COPD急性加重住院次数、季节因素、是否长期家庭氧疗、是否规律用药、营养状况是老年COPD患者30 d急性加重再入院的影响因素。训练集显示，Logistic回归模型、BP神经网络模型及支持向量模型的查准率分别为70.95%、76.51%、84.78%，召回率分别为79.55%、86.36%、88.64%，正确率分别为87.81%、90.81%、93.82%，F1指数分别为0.75、0.81、0.87，AUC分别为0.850、0.893、0.921。测试集显示，Logistic回归模型、BP神经网络模型及支持向量模型的查准率分别为78.38%、80.65%、88.57%，召回率分别为70.73%、60.98%、75.61%，正确率分别为85.82%、84.40%、90.07%，F1指数分别为0.74、0.69、0.82，AUC分别为0.814、0.775、0.858。结论与Logistic回归模型和BP神经网络模型相比，支持向量机模型的预测效果更好，可以有效预测老年COPD患者30 d内急性加重再入院风险。

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简介：摘要：目前，社会进步迅速，向量是高中数学的重要知识内容，通常和三角函数、解析几何等知识结合，考查学生综合能力．在高中数学教学中，随着教学内容的升级，知识学习难度增加，应当注重多元解题思路的引入，加强学生解题思维培养，加深数学知识理解和掌握，锻炼学生知识应用能力，解决高中数学实际问题．本文针对高中数学解题中向量数量积的应用进行探究．

简介：摘要：使用向量方法解题存在对应解题步骤，各步骤间联系紧密，存在逻辑顺序，在审题后需仔细核对题目题干，寻求问题突破口，在将几何问题转化为代数问题后，可实现题目的高精度运算，达到预期目的。因此类题型具有复杂特点，在学生做题量得到提升后，学生对解答此类题目将拥有独到的个人见解，不但让图形对应特征得以描述，也让问题解决难度有所降低。

简介：摘要：与以往的相关装置故障诊断方法相比，新的故障诊断方法能够有效提高信息传输的现象，有利于提高诊断的准确度。基于此，本文首先简单介绍了电力计量装置，并详细探究了引起电力计量装置故障的具体原因，比如窃电的不良行为以及电力系统的负面影响等。其次，对其进行了相应的诊断模型分析，比如信息聚类等。最后，提出了相应的智能化诊断技术具体实施对策，可以通过建立智能化诊断知识库以及在线监测相关装置的故障情况来达到改善相关装置发生故障的效果。无论是在研究的理论内容方面，还是在实践价值方面，都能够为其他学者提供一定启发。