检索结果-内蒙古大学图书馆

产业与科技论坛 2023年第13期22卷 54-56页

作者：唐婷黎明巫冬四川职业技术学院计算机工程学院四川省农村信用社联合社

近年来互联网消费信贷的增长令人瞩目,中小商业银行在发展消费贷款业务时一般采用线下地推的方式,随着大数据技术的发展,开发互联网消费贷款信用评分模型是必然的趋势。在大数据环境下,银行业务的数据量呈现爆炸式的增长,其中蕴含的价... 详细信息

近年来互联网消费信贷的增长令人瞩目,中小商业银行在发展消费贷款业务时一般采用线下地推的方式,随着大数据技术的发展,开发互联网消费贷款信用评分模型是必然的趋势。在大数据环境下,银行业务的数据量呈现爆炸式的增长,其中蕴含的价值受到广泛的关注。本文主要利用逻辑回归算法从大数据中挖掘有效的信息,详细介绍消费贷款信用评分模型的开发过程,以及对消费贷款信用评分模型的优化方式。

关键词：消费信贷大数据逻辑回归算法

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大数据环境下的逻辑回归算法分析与研究

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电子技术与软件工程 2022年第17期 178-181页

作者：唐婷黎明四川职业技术学院计算机工程学院四川省遂宁市629000 四川省农村信用社联合社四川省成都市610096

本文主要介绍在大数据环境下的逻辑回归算法的分析与研究,通过案例说明逻辑回归算法在银行消费信贷业务中对用户数据分析的具体应用。通过本文介绍不仅能了解逻辑回归算法的原理,更能利用数据分析算法建立消费贷款信用评分模型,从而实... 详细信息

本文主要介绍在大数据环境下的逻辑回归算法的分析与研究,通过案例说明逻辑回归算法在银行消费信贷业务中对用户数据分析的具体应用。通过本文介绍不仅能了解逻辑回归算法的原理,更能利用数据分析算法建立消费贷款信用评分模型,从而实现对逻辑回归算法的详细分析与研究。

关键词：大数据技术逻辑回归算法消费贷款信用评分模型

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电商大数据推荐系统中逻辑回归算法的应用

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电子技术与软件工程 2021年第18期 154-155页

作者：刘洁重庆市烟草专卖局(公司)信息中心重庆市400023

本文从电商大数据推荐系统目前主要使用的几种算法入手,从逻辑回归算法的判断标准、预测客户的复购行为、分析用户特征、向潜在客户进行精准推送及优化措施等几个方面介绍了逻辑回归算法在电商大数据推荐方向上的应用。

关键词：电商大数据逻辑回归算法推荐算法

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基于逻辑回归算法的交通事故中行人头部损伤因素研究

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中国法医学杂志 2020年第6期35卷 622-627页

作者：袁敏侯林鹏谭正平成都理工大学工程技术学院四川乐山614004 西华大学汽车与交通学院四川成都610039

目的研究交通事故中骑车人头部损伤特征。方法基于逻辑回归算法对影响骑车人头部损伤的因素模型进行训练。结果骑车人头部在以下3种情况损伤几率较大,(1)当只受方向-汽车速度-汽车发动机罩离地高度3种因素影响时:正向碰撞中,汽车速度≥5... 详细信息

目的研究交通事故中骑车人头部损伤特征。方法基于逻辑回归算法对影响骑车人头部损伤的因素模型进行训练。结果骑车人头部在以下3种情况损伤几率较大,(1)当只受方向-汽车速度-汽车发动机罩离地高度3种因素影响时:正向碰撞中,汽车速度≥52.4km/h,发动机罩离地高度≥0.7m;反向碰撞中,汽车速度≥46km/h,发动机罩离地高度≥0.7m。(2)当只受方向-汽车速度-碰撞角度3种因素影响时:正向碰撞中,汽车速度≥53.5km/h,碰撞角≥71.6°;反向碰撞中,汽车速度≥46.9km/h,碰撞角≤68.2°。(3)当只受方向-电动助力车速度-碰撞角度3种因素影响时:正向碰撞中,在碰撞角为90°的情况下,电动助力车速度≥10.7km/h时;反向碰撞中,电动助力车速度≥18.1km/h,碰撞角≤85.8°。结论为减轻交通事故中行人头部损伤程度,国家交通法规的制定及汽车主被动安全性的提高提供理论参考。

关键词：逻辑回归算法交通事故头部损伤

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逻辑回归算法在电商大数据推荐系统中的应用研究

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电脑知识与技术 2019年第5X期15卷 291-294页

作者：潘正军赵莲芬王红勤广州大学华软软件学院软件工程系广东广州510990 广州大学华软软件学院网络技术系广东广州510990

针对电商用户大数据的特点,研究了基于品牌偏好预估的推荐算法,比较了关联规则推荐算法和逻辑回归算法在基于品牌流行度的推荐系统中的准确率、召回率和F1性能指标。实验表明,在特征工程比较完善的情况下,逻辑回归算法性能优于基于关联... 详细信息

针对电商用户大数据的特点,研究了基于品牌偏好预估的推荐算法,比较了关联规则推荐算法和逻辑回归算法在基于品牌流行度的推荐系统中的准确率、召回率和F1性能指标。实验表明,在特征工程比较完善的情况下,逻辑回归算法性能优于基于关联规则的推荐算法。

关键词：大数据电商推荐系统逻辑回归算法

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基于逻辑回归算法的信贷风险研究

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科学咨询(科技·管理) 2019年第10期 71-71页

作者：黄源重庆航天职业技术学院

现代银行在对企业进行风险信贷评估时,往往要使用较为成熟的算法并建立相关大数据模型。本文介绍了逻辑回归算法的基本原理与使用方式,并依据数据得到了较为可靠的分析结果。实验证明逻辑回归算法与以往的算法相比,可靠性较高,并可以广... 详细信息

现代银行在对企业进行风险信贷评估时,往往要使用较为成熟的算法并建立相关大数据模型。本文介绍了逻辑回归算法的基本原理与使用方式,并依据数据得到了较为可靠的分析结果。实验证明逻辑回归算法与以往的算法相比,可靠性较高,并可以广泛的应用在金融行业中。

关键词：逻辑回归算法企业风险评估大数据

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城镇燃气管道腐蚀失效逻辑回归预测模型的构建与应用

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腐蚀与防护 2024年第11期45卷 85-93,127页

作者：王明达张榜吴志生李云飞蔡文龙中国石油大学(华东)机电工程学院青岛266580

为打破城镇燃气管道失效传统预测模型在信息采集和计算上的空间限制,利用云环境搭建了管道失效预测模型。首先对人机环管模型进行梳理,运用鱼骨图对影响城镇燃气管道失效的因素进行定性分析,并利用聚类分析方法得到管道失效的主要因素;... 详细信息

为打破城镇燃气管道失效传统预测模型在信息采集和计算上的空间限制,利用云环境搭建了管道失效预测模型。首先对人机环管模型进行梳理,运用鱼骨图对影响城镇燃气管道失效的因素进行定性分析,并利用聚类分析方法得到管道失效的主要因素;然后收集城镇燃气事故数据和管道设计指标,结合广义灰色关联分析法提取影响城镇燃气管道失效的关键因素;最后在云环境中建立基于逻辑回归算法的管道失效预测模型,并通过实际案例验证模型的可行性。结果表明:基于逻辑回归算法的燃气管道失效预测模型准确率达到了89%,证明本模型适用于城镇燃气管道的失效预测。

关键词：安全工程技术科学城镇燃气管道失效风险预测逻辑回归算法

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融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测模型

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计算机应用 2025年第2期45卷 518-525页

作者：王心妍杜嘉程钟李红徐旺旺刘伯宇佘维郑州大学网络空间安全学院郑州450002 国网河南省电力公司信息通信分公司郑州450000 嵩山实验室郑州450046 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450002

针对企业排污难以监测和控制的问题,在考虑数据安全共享和隐私保护的前提下,提出一种融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测(VFL-EEP)模型。首先,在纵向联邦学习(VFL)框架下改进逻辑回归模型,从而在不泄露电力和环保企业排污监测数据... 详细信息

针对企业排污难以监测和控制的问题,在考虑数据安全共享和隐私保护的前提下,提出一种融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测(VFL-EEP)模型。首先,在纵向联邦学习(VFL)框架下改进逻辑回归模型,从而在不泄露电力和环保企业排污监测数据的前提下,允许将数据的使用和模型的训练相分离;随后,改进逻辑回归算法使该算法能结合Paillier加密技术以保证模型的参数传递安全,从而有效解决VFL中参与方之间通信不安全的问题;最后,在仿真数据上实验,所提模型的排污预测结果与集中式逻辑回归模型的排污预测结果比较表明:所提模型在隐私安全的前提下融合电力数据,准确率、召回率、精确率和F1值分别提升了8.92%、7.62%、3.95%和11.86%,有效实现了隐私保护和模型性能的均衡。

关键词：纵向联邦学习逻辑回归算法隐私集合求交 Paillier同态加密数据共享

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基于空间相量模型的三相电压暂降扰动特征提取与分类

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电力系统保护与控制 2022年第8期50卷 58-65页

作者：辛峰尤向阳葛笑寒马宁河南科技大学应用工程学院河南三门峡472000 华北电力大学河北保定071003

对暂降扰动进行精准类型识别是电能质量评估和治理的前提。现有暂降特征提取多是对单一扰动数据进行识别分类,采用数学变换法进行特征提取时数据维数高且计算量大。针对这些问题,提出了一种基于三相电压空间相量模型的多级暂降扰动可视... 详细信息

对暂降扰动进行精准类型识别是电能质量评估和治理的前提。现有暂降特征提取多是对单一扰动数据进行识别分类,采用数学变换法进行特征提取时数据维数高且计算量大。针对这些问题,提出了一种基于三相电压空间相量模型的多级暂降扰动可视化特征提取及分类方法。首先,将三相电压时域波形数据转换为空间相量模型;其次,使用K-mean算法,将电压降落扰动聚类成平面内可视化的圆或椭圆;最后,利用逻辑回归算法对每一个聚类的圆或椭圆进行特征提取与分类。应用所提方法分别进行了单一扰动和多级扰动识别的仿真实验,结果表明,所提方法能有效识别A、C_(a)、C_(b)、C_(c)、D_(a)、D_(b)和D_(c)等七类电压暂降扰动。该方法降低了数据维度,减少了模型计算量,避免了对动态过渡过程的检测,降低了错误识别的风险,为多级电压暂降扰动的识别与分类提供了一种有效的辅助手段。

关键词：空间相量模型 K-mean聚类逻辑回归算法电压暂降

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术后辅助TACE对原发性肝癌患者远期预后的分析及基于机器学习方法对病人术中出血预测模型的开发与验证

术后辅助TACE对原发性肝癌患者远期预后的分析及基于机器学习方法...

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作者：李金河北医科大学

学位级别：博士

原发性肝癌包括肝细胞癌、肝内胆管细胞癌,以及其它不常见的肿瘤,如混合型纤维板层性肝细胞癌。它是世界范围内最常见的的恶性肿瘤疾病之一,每年的新发病例及死亡病例都在攀升,像其它消化道肿瘤一样,这类肿瘤的特点具有起病隐匿、恶性... 详细信息

原发性肝癌包括肝细胞癌、肝内胆管细胞癌,以及其它不常见的肿瘤,如混合型纤维板层性肝细胞癌。它是世界范围内最常见的的恶性肿瘤疾病之一,每年的新发病例及死亡病例都在攀升,像其它消化道肿瘤一样,这类肿瘤的特点具有起病隐匿、恶性程度高、侵袭转移快、生存期短,给社会和个人家庭都造成了经济负担及心理压力。肝切除术是目前所知原发性肝癌唯一可能治愈的治疗方法。尽管外科技术进步了,但这些手术在实施过程中出现大量失血的概率依然存在,而这是导致患者围手术期并发症及死亡率升高的重要因素。目前越来越多的人工智能(AI)技术在医学领域应用,其中以机器学习算法最为突出。它通过利用大数据快速准确的诊断疾病或预测疾病治疗效果等被临床医生广泛应用。在本研究中,收集了大量与原发性肝癌患者术前、术中及术后辅助治疗相关的临床数据等一般基线资料并对患者进行长时间随访,研究了肝细胞癌根治术后行经肝动脉化疗栓塞术(TACE)患者的无疾病生存期等预后情况,进而利用机器学习多种模型算法同时依靠临床数据来预测原发性肝癌患者术中大出血情况,最后对其中较为可靠的模型算法进一步研究并验证其可靠性,为个体化治疗提供证据支持。第一部分经肝动脉介入治疗在预防肝细胞癌术后复发中的作用目的:本部分收集了河北医科大学第四医院肝胆外科近年来对单纯行肝细胞癌根治术患者和根治术加TACE辅助治疗患者的临床资料,研究两组患者术后无复发时间、复发相关影响因素及辅助治疗的毒副反应,分析肝细胞癌患者术后行介入治疗的条件、必要性及应用价值,为患者的综合治疗提供更多的思路,也为规范肝细胞癌患者术后的辅助治疗提供更多有价值的参考依据。方法:回顾性分析2018年5月-2020年5月行肝细胞癌根治性手术的285例患者资料,患者被分为研究组(手术+TACE)135例和观察组(单纯手术)123例。主要终点是无复发生存期(RFS);次要终点是安全性。采用多变量COX风险回归模型确定肝细胞癌根治术后辅助TACE治疗对患者预后的影响。结果:两组患者3年无复发生存率结果显示具有统计学差异。结果提示:单纯手术组(观察组)无复发生存期中位数为13个月,手术+介入组(研究组)无复发生存期中位数为20个月。单纯手术组(观察组)复发率为67.5%(83/123),手术+介入组(研究组)复发率为51.%(69/135),P<0.05。单因素分析中具有统计学意义(P<0.05)的六项因素:年龄、吸烟、BCLC分级、主病灶直径大小、卫星结节、有无TACE,纳入COX风险回归模型进行多因素分析,结果显示年龄、吸烟、主病灶直径大小、卫星结节、有无TACE,为肝细胞癌患者术后复发的独立危险因素(P<0.05)。手术后辅助TACE的患者对治疗过程及药物反应耐受性良好,被认为与此治疗相关的最显著毒副反应是恶心呕吐(45.%)和短暂的肝损伤。小结:肝细胞癌根治术后辅助介入治疗,可有效的降低术后复发率,延长患者无复发生存时间。年龄、吸烟、主病灶直径大小、卫星结节、有无TACE均为影响肝细胞癌患者术后复发的独立因素。术后辅助介入治疗方式是安全有效的。第二部分基于机器学习算法的原发性肝癌患者术中大量出血预测模型的研究比较目的:目前手术治疗仍然是原发性肝癌患者治疗的唯一根治性选择。由于肝脏器官的特殊性,在肝脏手术过程中失血成为手术过程中的主要限制因素。但目前缺乏此类患者术中出血情况分析的预测模型。本研究旨在以五种机器学习算法尝试模型的建立:Logist回归算法、K-近邻算法、决策树算法、随机森林算法、朴素贝叶斯算法,目的是从中选出一种最为有效、可靠的算法来建立原发性肝癌患者术中大量出血的预测模型。方法:收集河北医科大学第四医院肝胆外科2016年5月-2020年5月行原发性肝癌根治性手术的465例患者资料,其中人口统计学参数包括性别、年龄等;实验室参数包括血红蛋白、血小板计数、丙氨酸转氨酶、总胆红素、直接胆红素、非结合胆红素、甲胎蛋白、癌胚抗原等;肿瘤特征包括病理分型、病灶数量等;并存病包括乙肝、肝硬化、腹水等共30项指标。根据出血情况分为两组,并按照7:3的比例分为训练集和测试集,之后比较Logist回归算法(LR)、K-近邻算法(KNN)、决策树算法(Tree)、随机森林算法(RF)、朴素贝叶斯算法(NB)五种不同模型的效能。结果:研究共收集30种变量,将认为其中与术中大出血相关的25种标量纳入单因素分析,单因素分析结果中P<0.2纳入多因素分析,将P<0.05的纳入机器模型,发现其中的四个变量可作为预测原发肝癌患者术中大量出血的因素。这个四个变量为:腹水(OR值22.839,P值0.05)、饮酒史(OR 值 2.950,P 值0.015)、TNM分期(OR值2.441,P值<0.001)、ALBI评分(OR值2.361,P

关键词：原发性肝癌肝细胞癌机器学习术中出血逻辑回归算法 TACE 无复发生存期

来源：评论

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