检索结果-内蒙古大学图书馆

运筹与模糊学 2023年第3期13卷 1778-1790页

作者：周婷婷贵州大学数学与统计学院贵州贵阳

近年来,随着信息技术和互联网的火速发展,传统医疗模式正在向“互联网 + 医疗健康”转型,在线问诊、网络预约等医疗服务也逐渐普及。为提高患者看病时医生预约成功率,本文采集500条医生在线诊断的相关数据,共选取了11个影响医生预约火... 详细信息

近年来,随着信息技术和互联网的火速发展,传统医疗模式正在向“互联网 + 医疗健康”转型,在线问诊、网络预约等医疗服务也逐渐普及。为提高患者看病时医生预约成功率,本文采集500条医生在线诊断的相关数据,共选取了11个影响医生预约火爆程度的解释变量,即:专家团队、职称、所属科室、挂号支持、图文问诊费用、视话问诊费用、在线问诊评价数、医院就诊评价数、评分、问诊量、关注数,运用定序回归建立医生预约火爆程度模型,探究不同因素对医生预约火爆程度的影响大小。最后研究结果表明:患者一旦预约“图文问诊费用偏低、医院就诊评价数较高、关注数较多”的医生,就会发现该医生的预约量较大,预约火爆程度偏高,预约成功率偏低。

关键词：医生预约火爆程度在线问诊描述性分析定序回归

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基于定序回归的云终端用户行为可信性评估方法的研究

基于定序回归的云终端用户行为可信性评估方法的研究

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作者：杨蕊岚北京工业大学

学位级别：硕士

随着云计算在市场中越来越广泛的应用,类似跨域资源共享的应用模式不断出现,云计算的可信性和安全性问题日益突出。网络具有本身的开放性、动态性与资源的成长性、自治性、多样性,这使得云计算环境的可信性受到随机性、模糊性和不可预... 详细信息

随着云计算在市场中越来越广泛的应用,类似跨域资源共享的应用模式不断出现,云计算的可信性和安全性问题日益突出。网络具有本身的开放性、动态性与资源的成长性、自治性、多样性,这使得云计算环境的可信性受到随机性、模糊性和不可预测性等多种不确定性因素的左右。云计算技术的迅速发展以及云服务的快速普及,一方面极大地降低了网络运营成本,提高了运营效率;另一方面由于云资源的访问可以借助任意可访问网络的设备,这大大增加了合法身份被冒用的机会,带来了诸多安全问题。因此,目前单一的使用基于用户身份的登录认证技术显然已经不能完全满足云终端安全发展的实际需求。用户作为云资源的请求者、提供者和云服务的使用者,其行为是否可信直接关系到云资源是否安全,所以对云终端用户行为进行可信性评估至为重要。通过分析云终端用户行为数据,对用户行为可信性的影响因素进行了深入探讨,接着确立了云终端用户行为可信性评价指标体系。进而通过因子分析降维处理获取少量互不相关的综合指标。最后,用定序回归建模实现了云终端用户行为可信性评估的研究。利用评估结果辅助系统根据用户行为可信度判断是否直接拒绝当前该用户的访问,是否对当前用户进行重点监控再次核查确认其真实身份的可信性,以实现确保云终端用户合法账号未被冒用、非法滥用等目的。实现云服务供应商对终端用户可信性的鉴别能力的提高,降低由全面不信任带来的全面全程监控云终端用户行为的开销,保护云平台的安全。

关键词：用户行为用户行为可信性可信指标定序回归用户行为可信性评估

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线上旅游产品销量的影响因素分析和预测

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运筹与模糊学 2023年第5期13卷 5650-5658页

作者：滕斯琦南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

随着信息技术的飞速发展,在线旅游成为一种新兴的商业模式,在线旅游网站具有非常丰富的产品信息,包括产品价格、消费者评论、旅行社介绍等,其中每一项指标都会对线上旅游产品的销量产生不同程度的影响。本论文使用八爪鱼采集器对携程旅... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,在线旅游成为一种新兴的商业模式,在线旅游网站具有非常丰富的产品信息,包括产品价格、消费者评论、旅行社介绍等,其中每一项指标都会对线上旅游产品的销量产生不同程度的影响。本论文使用八爪鱼采集器对携程旅行网的在线产品的相关信息进行收集。使用Logit定序回归的方法,筛选出影响历史销量的12个关键因素,包括目的地类型、旅游类型、产品评分、点评数量、产品价格、旅行社评分、精致小团、赠取消险、无购物、攻略完备、立即确认和限时促销。最后,分别使用决策树模型和随机森林模型对产品销量进行了预测,参数调优后随机森林模型的AUC为0.9749。相较于决策树模型(AUC = 0.9190),随机森林模型显示出更高的预测精度,能够更好地区分正例和负例样本,具备更出色的分类性能。

关键词：定序回归随机森林模型决策树模型在线旅游产品

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我国网民鉴别谣言能力影响因素和机理研究

我国网民鉴别谣言能力影响因素和机理研究

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作者：周思涵中南财经政法大学

学位级别：硕士

互联网的飞速发展,谣言传播成本、难度大大降低,虚假信息成为一大社会难题。互联网作为新媒体技术传播信息的主流平台,伴随我国网民规模逐渐庞大,网民对谣言的认知能力和鉴别能力对虚假信息在网络中的传播过程至关重要。因此,本文旨在... 详细信息

互联网的飞速发展,谣言传播成本、难度大大降低,虚假信息成为一大社会难题。互联网作为新媒体技术传播信息的主流平台,伴随我国网民规模逐渐庞大,网民对谣言的认知能力和鉴别能力对虚假信息在网络中的传播过程至关重要。因此,本文旨在研究我国网民鉴别谣言能力的重要影响因素与影响作用。本文的研究主要包括以下内容:首先,根据文献内容确定网民鉴别谣言能力的影响因素维度,包括人口基本特征、性格行为、信息来源、权威倾向和业余偏好;从问卷数据库中挑选与之相关的问题变量,根据四类谣言的鉴别情况衡量网民总的谣言鉴别能力,使用卡方过滤保留与谣言鉴别能力显著相关的问题变量,根据用户回答内容对5个影响因素维度下指标进行量化;使用随机森林和定序回归从非线性与线性两个角度衡量影响因素的综合重要程度,并根据模型结果分析影响作用;使用评分搜索结构学习和ISM模型解释重要影响因素的作用机理。研究得到的主要结论有:职业、性别、年龄段在多类谣言下均有重要影响,教育和家庭年收入仅在社会科学类谣言下有重要影响;性格因素对社会科学和社会舆论类谣言影响作用较大,对国际外交和内涵政府类谣言表现的影响作用较弱,例如开放性对网民鉴别谣言能力有显著正向影响;信息渠道维度因素对鉴别谣言能有重要影响,尤其是对于国际外交类谣言影响作用更为显著,社交圈对鉴别谣言能力有显著的负向影响,官方政务有显著的正向影响;权威倾向维度下,社交圈有显著负向影响,官方政府有显著正向影响,地方/商业媒体和外媒在国际外交和内涵政府均表现出显著负向影响;业余偏好维度下,人文知识对鉴别谣言能力有显著正向影响,娱乐休闲对社会科学和社会舆论有重要影响作用,而政经时事对国际外交和内涵政府有非常重要的影响作用。因此,提升网民对谣言的认知能力、完善网民的认知资本,加强网民教育、提升网民群体的思想开放性,建立多样化且权威的信息渠道,发挥辟谣有效性,加大政治类信息渠道监管力度,引导基于人际网络的信息传播发展,规范化各类兴趣平台、专业职业网站内容等措施对管理网络平台以及遏制谣言肆意传播有重要意义。

关键词：谣言鉴别能力影响因素随机森林定序回归 ISM模型

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消费结构升级会降低社会公平感吗

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现代经济探讨 2021年第5期 28-37页

作者：黄漫宇汪阳昕中南财经政法大学工商管理学院中南财经政法大学服务经济双循环发展研究中心武汉430073

基于2015及2017年“中国综合社会调查”(Chinese General Social Survey,CGSS)等相关数据,使用定序回归模型分析了消费结构升级对社会公平感的影响,结果显示消费结构升级会降低社会公平感,这种影响存在地区和城乡的异质性。通过构建调... 详细信息

基于2015及2017年“中国综合社会调查”(Chinese General Social Survey,CGSS)等相关数据,使用定序回归模型分析了消费结构升级对社会公平感的影响,结果显示消费结构升级会降低社会公平感,这种影响存在地区和城乡的异质性。通过构建调节的中介效应模型,发现消费结构升级通过降低机会公平感和结果公平感降低社会公平感,而转移支付和教育经费的投入会在这一影响机制中产生负向的调节效应。因此,政府应通过增加教育经费投入和中央转移支付从而降低消费结构升级对社会公平感所产生的负面影响。

关键词：消费结构升级社会公平感定序回归调节的中介效应

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旅游平台产品销量的影响因素分析和预测 ——以携程旅游网为例

旅游平台产品销量的影响因素分析和预测 ——以携程旅游网为例

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作者：方晓莹东北财经大学

学位级别：硕士

当下,随着生活水准的提高,旅行开始进入越来越多的人的生活,无论是为了追求更好的生活品质,还是为了缓解都市生活的压力,或者是为了体验各种生活的美景。现代国民的消费水平越来越高,互联网行业迅速发展,各项技术有效提升,在线支付等条... 详细信息

当下,随着生活水准的提高,旅行开始进入越来越多的人的生活,无论是为了追求更好的生活品质,还是为了缓解都市生活的压力,或者是为了体验各种生活的美景。现代国民的消费水平越来越高,互联网行业迅速发展,各项技术有效提升,在线支付等条件也逐渐成熟,传统的旅游行业也不断开始加入互联网因素,使得在线旅游行业迎来了利好的发展契机,在线旅游平台也正在迅速崛起。作为一种新型的线上商业模式,在线旅游不断受到大众的重视,为消费者提供了更为便捷的途径。在线旅游是一种消费者在网络平台上购买或预定旅游服务产品的消费方式,而在线旅游平台则是指以酒店、民宿、机票和景点门票的购买和预定为基础的综合性服务平台。在当下竞争日益加剧的在线旅游行业中,平台供应商应致力于为游客提供优质的服务,推出符合各类客户需求的产品,从而增加客户留存率。因此,对于影响在线旅游产品销量的因素进行探索和分析就变得尤为重要,从而能够更好地打造出爆款产品来吸引消费者,以及能够为平台供应商在进行客商关系的维护、经营流程的完善、市场定位的明确提供依据。本文是根据携程网中的旅游产品数据进行建模分析,使用八爪鱼采集器收集携程网站上以广州为出发地,旅游目的地为华东、华南、华中、华北、西南、东北和港澳台这7个地区的在线旅游产品信息,其中产品信息包括销量、目的地、旅程类型、旅程天数、产品售价、旅行社等级、产品评分、点评数量、交通方式、产品优惠、服务承诺这1 1个变量。通过研究各变量与销量之间的关系,明确各影响因素的影响程度大小,从而确定要放入预测模型当中的变量。本文一共使用了四种模型,其中在回归分析中使用了定序回归及多元回归,在预测分析中使用了 XGBoost模型和随机森林模型。首先,进行预处理工作,即对收集到的旅游数据进行清洗和变换,从而为后续的建模工作提供可以直接使用的数据。根据处理之后的数据,进行描述性统计分析,将除销量外的10个自变量归类为产品售价、用户评价、旅程信息、产品优惠和服务承诺五类,并以图表的形式展示了这五大类自变量对在线旅游产品的销量所产生的影响。然后,进行定序回归分析,先将因变量销量变成有序变量,分成了低、中、高三类,根据定序回归模型的结果确定了显著影响因变量的11个因子,其中包括目的地、产品评分、点评数量、是否包含会员价、是否包含安心游、是否包含多人立减、是否包含酒店升级、是否包含精致小团、是否包含无自费、是否包含成团保障、是否包含攻略完备,并从产品售价、用户评价、旅程信息、产品优惠和服务承诺这五大方面对定序回归结果进行讨论。接下来,根据定序回归的结果,用显著的11个因子建立多元线性回归模型,通过定量分析来更深入地了解各因子对产品销量的影响,得到调整后的R2为0.4126同时根据模型结果可知,目的地、点评数量、是否包含无自费、是否包含成团保障这4个因子对销量有最为显著的影响。最后,为提高预测准确度,根据定序回归模型选中的关键因子,建立XGBoost模型和随机森林模型(random forest),分别对销量进行预测,并对比模型结果。对参数进行调优之后,得出XGBoost模型的F1 score为0.4579,随机森林模型的F1 score则为0.7233,结果优于XGBoost模型。相比之下,对本文的数据集使用随机森林模型能够更好地对在线旅游产品的销量进行预测。本文通过建立回归模型和预测模型,研究了携程网站中在线旅游产品销量的影响因素,并从中找出了影响销量的关键因子,用这些关键因子套用模型,对产品销量进行了较准确的预测,从而为用户提供能够评估在线旅游产品销量的方法,帮助他们在选择产品时做出更恰当的决策,同时为旅游平台的各供应商提供建设性建议,对旅游产品进行优化,满足客户需求,提升服务质量,对在线旅游市场进行完善。

关键词：定序回归多元回归 XGBoost模型随机森林模型在线旅游产品

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体育锻炼水平与我国居民抑郁程度的关系——基于CGSS2021数据的异质性分析

体育锻炼水平与我国居民抑郁程度的关系——基于CGSS2021数据的异...

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第十三届全国体育科学大会

作者：车利王莹刘大超首都体育学院

研究目的:中国精神卫生调查显示,我国成人抑郁障碍终生患病率为6.8%,其中抑郁症为3.4%,目前我国患抑郁症人数9500万,每年大约有28万人自杀,其中40%患有抑郁症。而体育锻炼对改善居民抑郁程度的研究一直都是国内外学术界研究的重点,但对... 详细信息

研究目的:中国精神卫生调查显示,我国成人抑郁障碍终生患病率为6.8%,其中抑郁症为3.4%,目前我国患抑郁症人数9500万,每年大约有28万人自杀,其中40%患有抑郁症。而体育锻炼对改善居民抑郁程度的研究一直都是国内外学术界研究的重点,但对于两者之间的关系却没有统一的定论。许多研究表明体育锻炼可以有效预防抑郁;体育锻炼通过提高自我效能感,增强情绪来改善抑郁,而且体育锻炼对改善抑郁的有着中等和较大的效果。同时体育锻炼也被作为一种心理干预手段来改善居民身心健康状况,尤其是对抑郁症状效果显著;当然也在心血管疾病、糖尿病等疾病中的作用也越来越明显。另一方面,也有研究指出体育锻炼对改善抑郁的效果不明显,指出体育锻炼只是单纯的在提高情绪时对缓解抑郁有作用,但并没有实质上的改善。体育锻炼的改善效果在不同特征居民的影响存在差异性,如青少年长期参加慢跑可能改善抑郁状态,锻炼干预对抑郁老年人的积极影响高于未抑郁老年人;对不同国家不同居民的影响也是普遍存在的。国内研究认为体育锻炼对抑郁症状的改善效果的认可的,但体育锻炼产生心理效益的机制是一个复杂的问题,应从心理和生理生化以及社会学角度进行多方面多角度的解释。在生物学影响机制的研究方面表明,体育锻炼能促进人体脑内单胺类神经递质等浓度的升高,从而降低抑郁情绪;认为神经递质在神经之间以及神经与肌肉之间起传递信号作用,抑郁的人经常出现胺分泌量减少的情况,如多巴胺等的减少,因此,身体锻炼刺激了神经递质的分泌,进而对心理健康起到促进作用。从心理学角度,认为通过体育锻炼能改变某一心理因素,如通过以持续一定时间的中小强度运动为干预手段认知、自我效能、态度等,从而改善抑郁情绪;其心理学机制可能是通过改善自我效能、注体育锻炼干预大学生抑郁情绪的综合研究意力分散和认知失调等发挥作用。从生物学、心理学角度都表明体育锻炼是一种较好调节心理情绪的方式,也证实有规律、有计划的体育活动能产生一系列对焦虑和抑郁患者的情绪效应,从而积极预防心理疾病的发生。鲜有研究利用全国人群的大样本,从多维度视角探究体育锻炼与抑郁程度之间的关系。因此,本研究使用2021年中国社会调查(Chinese General Social Survey,CGSS)数据,从个体特征、生活满意度、健康状况、体育锻炼层面考察哪个是降低抑郁症状的最有力因素,探析不同个性特征下体育锻炼降抑郁效应是否存在异质性,对影响体育锻炼降心情抑郁程度的原因进行全面剖析。研究方法:本研究使用2021年中国社会调查(Chinese General Social Survey,CGSS)数据,由中国民大学中国调查与数据中心负责设计与实施,是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目,是具有全国代表性的数据。本研究关注的18岁及以上的居民,因此将18岁及上人群纳入研究对象,对无效变量和缺失变量进行剔除后,最终得到有效样本10037个。研究首先通过描述性统计分析,了解我国居民的抑郁程度和体育锻炼的占比情况;其次通过定序嵌套回归模型,分析个性特征、生活满意度、健康状况、体育锻炼与居民抑郁程度的关系,探究哪种因素是降低抑郁的强有力因素呢?;最后从不同个性特征探析体育锻炼对减低抑郁程度的异质性。研究结果:(1)相比于生活满意度、健康状况,体育锻炼是降低抑郁症状有有力的影响因素,体育锻炼不仅对个体具有心理效应,也能通过有氧运动、无氧运动等体育锻炼手段有效的降低抑郁情绪。(2)体育锻炼的降心情抑郁程度效应存在学历、年龄、性别、婚姻、居住地区的差异性。(3)异质性分析结果表明,体育锻炼对20～39岁居民降抑郁程度的效用最为明显。对低学历和中等学历居民的降抑郁程度效用高于大学学历居民,可能是教育水平越高,其单位时间的工作价值更大,承受的经济压力更大,从而限制其参与体育锻炼时间而影响降抑郁程度效应。体育锻炼对男性、已婚居民的降抑郁程度显著效应高于女性和其他婚姻状况,体育锻炼通过提高自信心、增加社会交往来提高居民幸福感,成为了居民心理转变的调节器。市/县中心居民参加体育锻炼的降抑郁程度影响是最为明显的,乡镇是降抑郁程度最小的,可能源于城乡居民对体育锻炼认知的差异,也可能是锻炼设施完善的差异,造成了体育锻炼降抑郁效应的居住地区差异。研究结论:大力推动全民健身中基层体育设施,丰富居民的休闲娱乐文化生活,激发居民参加体育锻炼来调节居民的身心变化,是促进社会健康发展的重要举措。

关键词：体育锻炼抑郁程度定序回归 CGSS

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长春市普惠金融服务满意度调研报告

长春市普惠金融服务满意度调研报告

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作者：王馨葵新疆财经大学

学位级别：硕士

在我国大力推进普惠金融规划的政策下,人们普遍接受到的金融服务越来越多,对普惠金融的服务质量也有了更高的要求与标准。随着金融机构逐渐完成由卖方市场向买方市场身份的转变,关于普惠金融的发展重点也由供给方的客观标准转向需求方... 详细信息

在我国大力推进普惠金融规划的政策下,人们普遍接受到的金融服务越来越多,对普惠金融的服务质量也有了更高的要求与标准。随着金融机构逐渐完成由卖方市场向买方市场身份的转变,关于普惠金融的发展重点也由供给方的客观标准转向需求方的主观评价,客户满意度和普惠金融服务的发展存在着直接影响。普惠金融服务满意度是扩大普惠金融范围与拓展普惠金融深度的关键因素。客户满意度越高,说明对普惠金融服务的认可程度越高,有利于普惠金融的长期发展。在这样的大环境下,站在客户需求方的角度,对影响普惠金融服务满意度的因素进行分析和研究,在提高普惠金融服务质量、丰富普惠金融服务内容、完善普惠金融服务细节等方面有着重要意义。同时,有利于金融机构发现自身在提供服务方面存在的短板和不足,以便于做出更合理的安排,提供具有针对性的服务。本文以长春市作为调研地点,通过调查问卷的形式对普惠金融服务满意度情况进行调研。首先梳理了国内外的相关文献,对普惠金融、客户满意度以及金融服务满意度这三个方面的研究进行了综述,与普惠金融相关的三个理论进行了剖析和解释。然后,在对调研区域的位置分类、人口情况和经济状况进行介绍的基础上,构建了长春市普惠金融服务满意度指标,以调查数据为样本,通过结构方程模型进行因子分析,模型建造、模式验证等实证分析,检验了普惠金融服务满意度影响的因素。同时,通过对被调查人个体的情况进行有序的回归模型,探究个体情况与普惠金融的满意程度之间的关系。最后得出结论,提出建议。研究发现:金融机构网点服务、保险服务、贷款服务和非现金支付服务对长春市普惠金融服务满意度存在显著性影响;而投资理财服务和增值培训服务对满意度的影响并不显著,这说明长春市普惠金融服务满意度可以通过增加金融机构的网点数量、注重网点的地理布局、优化服务设施、提升工作人员综合能力素质、提高非现金支付的技术水平、对金融产品进行创新等多方面入手,提升普惠金融服务满意度;在个人情况方面,受教育情况对普惠金融服务满意度有负的影响,这可能是因为受教育程度越高,客户对普惠金融的产品和服务有了更高的要求和标准;从事职业中,职业为务农、农民工、小微企业负责人的群体对满意度没有显著影响,只有职业为个体户、国企工作人员、行政事业单位工作人员、私企工作人员、学生的群体和满意度有显著关系。可能因为这些职业比其他职业更频繁地接触金融服务且受教育程度较高,评价的标准提升,主观性更强,因此可以通过加大对产品的创新设计和提升服务质量的水准来满足他们的需求。

关键词：普惠金融金融服务结构方程模型定序回归

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医疗安全不良事件统计分析研究

医疗安全不良事件统计分析研究

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作者：周京北京工业大学

学位级别：硕士

随着社会以及科技的进步与发展,百姓对医院的医疗服务质量提出了相比以前更严格的要求,国家相关部门和有关制度对医疗服务安全也提出了更高的要求。但是,由于医疗安全不良事件的发生,严重地影响了医疗服务质量。周知,医疗安全不良事件... 详细信息

随着社会以及科技的进步与发展,百姓对医院的医疗服务质量提出了相比以前更严格的要求,国家相关部门和有关制度对医疗服务安全也提出了更高的要求。但是,由于医疗安全不良事件的发生,严重地影响了医疗服务质量。周知,医疗安全不良事件的发生不仅会对患者及其家属造成身心的进一步伤害,还很容易引起医院的医患纠纷,并造成医院医疗资源的浪费,甚至影响医院的正常运转。保障患者的身心健康,提高医疗服务质量是医疗机构和医务工作者的职则。本学位论文基于“国家卫健委”收集的多家医院上报的医疗安全不良事件的事例的数据,通过数据分析,挖掘医疗制度实践过程中未被发现的问题,及时根据问题来提出相应的改进措施的建议。目的是为保障我国的医疗安全,全面提高医疗服务质量。近些年来,随着互联网技术的发展,大量数据得以不断积累,通过对收集的数据的统计分析与建模,实现数据信息的挖掘,发现诸多问题,帮助医疗机构及医务工作者制订正确策略,做出正确决策。本研究利用统计建模以及有监督的学习算法,从定义的训练集中寻找合适的统计模型预测新的测试集,有监督的算法其中包括决策树算法、随机森林等。利用统计建模知识以及算法知识从更专业的角度来发现医疗安全事件中所存在的问题,从而减少不良事件的发生。论文首先梳理、阐述有关医疗安全不良事件方面的研究背景、研究意义、国内外研究现状及有关数据的来源、类别和性质等,并对监测到的各种医疗安全不良事件现状进行描述性统计分析。其次使用定序回归构建统计模型探查医疗安全不良事件中对因变量有显著影响的自变量。最后用机器学习算法中的决策树算法和随机森林算法验证定序回归的结论并找出对因变量影响较大的自变量。对医疗安全不良事件做深层的统计分析,提醒医疗机构和医务人员对可能发生的不良医疗安全事件做有针对性预防,最大限度地有效控其发生。随着医疗机构的医疗管理系统及其他相关系统的改进,可以不断地为医疗管理部门实现各种医疗决策支持,提供科学性的理论依据等。

关键词：医疗安全不良事件上报定序回归决策树算法随机森林算法

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环境与感知不确定性的碰撞事故分析

环境与感知不确定性的碰撞事故分析

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作者：田伟电子科技大学

学位级别：硕士

人工智能算法在自动驾驶领域的深度应用,极大的增强了智能车对复杂场景的感知能力。但由于智能车所面临的驾驶场景复杂性与人工智能算法的不确定性,使得人工智能算法给智能车的驾驶安全带来了新的挑战。对于智能车在驾驶过程中由于复杂... 详细信息

人工智能算法在自动驾驶领域的深度应用,极大的增强了智能车对复杂场景的感知能力。但由于智能车所面临的驾驶场景复杂性与人工智能算法的不确定性,使得人工智能算法给智能车的驾驶安全带来了新的挑战。对于智能车在驾驶过程中由于复杂驾驶环境和人工智能算法不确定性可能引发的风险进行有效分析,降低智能车在行驶过程发生事故的概率,提高智能驾驶的行车安全性,最终才能实现安全智能驾驶。因此本文的主要研究内容如下:(1)不同驾驶环境和交通事故严重程度之间存在密切联系,为了尽量降低高风险复杂场景所引起的交通事故严重性,本文提出一种研究驾驶环境和事故严重程度关系的方法。本文基于Kaggle开源的法国交通事故数据集,首先通过数据清洗进行特征处理,并提出了一种多种特征选择方式融合的方法进行特征筛选,得到对事故严重程度有重要影响的环境特征子集,组成典型事故数据集。然后基于定序回归方法构建了事故风险模型,基于模型分析环境特征对事故严重程度的显著性、相关性以及影响系数,得出与事故严重程度密切相关的几种高危场景,最后针对每种高危场景提出了对应的策略和建议。(2)针对恶劣天气高风险复杂场景下智能车极易出现感知错误而引起严重交通事故的情况,本文首先从神经网络角度对感知不确定性进行了探讨,然后对多起智能车交通事故进行分析,发现准确的场景模型可以进行一个精准的可行驶区域划分,有效避免感知错误的问题,但语义分割依旧具备着神经网络的不确定性风险,因此本文针对可行驶区域分割不确定性问题,对交通场景语义分割的不确定性进行研究,分析了现有语义分割不确定性提取算法效率不高的缺点,提出了一种结合贝叶斯深度学习的分割不确定性评估算法,采用MC-Dropout技术对语义分割算法进行不确定性采样。在Bayesian Segnet关键层嵌入了MC-Dropout采样方法,减少了单次采样的网络臃肿程度,并且引入了金字塔采样结构,提高了单次采样的不确定性提取效果。实验结果表明,该方法与Bayesian Segnet相比,分割不确定性提取效果更好,且效率更高。(3)在完成理论分析和算法设计之后,本文将语义分割不确定性评估算法应用于可行驶区域划分的不确定性评估问题,主要考量智能车的可行驶区域。本文第四章提出的算法对于每个像素点均给出了其不确定性结果,缺乏可行驶区域分割的整体不确定性评估结果,在工程应用上不利于决策系统结合局部信息和整体信息进行综合决策,因此本文提出了不确定性度指标,针对可行驶区域进行高风险像素点统计,然后以高风险像素点占比作为可行驶区域分割结果的整体不确定性评估。最后本文搭建了仿真环境,并在仿真环境下对不同天气环境下的可行驶区域分割结果不确定性评估算法和不确定性度指标进行了测试,结果表明本文设计的像素级不确定性评估算法可以有效的对分割结果的可靠性进行评判,同时本文提出的不确定性度在对可行驶区域分割结果的整体不确定性评估上也有着明显的区分度。

关键词：智能车特征工程定序回归贝叶斯深度学习蒙特卡罗采样

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