检索结果-内蒙古大学图书馆

[目的]进行细菌性痢疾疫情风险数据挖掘并形成关联规则。[方法]传染病疫情资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心,收集1981￣1994年的伤寒副伤寒、斑疹伤寒、甲型肝炎、乙型肝炎、细菌性痢疾、流行性脑脊髓膜炎、百日咳、猩红热和流行性乙型脑炎等法定传染病发病率数据。气象资料由该市气象站提供,内容包括各年相应的13项月气象指标。首先将气象指标和传染病数据离散化为计数资料,分为高、中、低3个水平,由此将源数据库映射为挖掘数据库;设置最小支持度为0.15,最小置信度为0.9,利用Apriori算法进行关联规则挖掘。[结果]共形成70个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着细菌性痢疾与季节、气温、气压、降水量、蒸发量等影响因素之间的关联关系。[结论]本方法有利于将抽象的数理统计理论转变为实用的关联规则来指导疾病预防控制实践。

关键词：细菌性痢疾风险数据挖掘关联规则

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甲型肝炎风险预测中Apriori关联规则应用

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中国公共卫生 2007年第2期23卷 162-163页

作者：关鹏曲波何苗黄德生周宝森中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室沈阳110001 中国卫生统计编辑部中国医科大学附属第一医院计算机室中国医科大学基础医学院数学教研室

目的进行甲型肝炎疫情风险数据挖掘并形成关联规则。方法传染病资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心，收集该市1981—1994年的甲型肝炎发病率数据。气象资料由该市气象站提供，内容包括各年相应的13项月气象指标。首先将气象指标和... 详细信息

目的进行甲型肝炎疫情风险数据挖掘并形成关联规则。方法传染病资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心，收集该市1981—1994年的甲型肝炎发病率数据。气象资料由该市气象站提供，内容包括各年相应的13项月气象指标。首先将气象指标和传染病数据离散化为计数资料．分别为高、中和低水平，将源数据库映射为挖掘数据库；然后设置最小支持度为0．1，最小置信度为0．8，利用Apriofi算法进行关联规则挖掘．最后由公共卫生专家解释及检验所产生的规则。结果共形成203个强关联规则。这些强关联规则中蕴含着甲型肝炎发病与季节、气温、气压、降水量、蒸发量等影响因素之间的关联关系。结论本方法有利于将抽象的数理统计理论转变为实用的关联规则来指导疾病预防控制实践．具有一定的推广应用价值。

关键词：甲型肝炎风险关联规则 Apdon

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分布式网络管理技术的研究

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科技创新导报 2010年第5期7卷 25-26页

作者：刘芳赵磊大连医科大学基础医学院计算机教研室辽宁大连116044

随着网络规模的不断扩大,网络结构的日趋复杂,对网络管理提出了新的需求。传统的集中式网络管理体系结构不能有效地适用于大型网络的管理,而分布式网络管理技术的发展为满足这种需求提供了新思路。本文分析了大量分布式网络管理的技术... 详细信息

随着网络规模的不断扩大,网络结构的日趋复杂,对网络管理提出了新的需求。传统的集中式网络管理体系结构不能有效地适用于大型网络的管理,而分布式网络管理技术的发展为满足这种需求提供了新思路。本文分析了大量分布式网络管理的技术以及研究了分布式网络发展前景的基础上,着重介绍了当前几种分布式网络管理新技术:基于Web、XML、智能代理、主动网络管理。

关键词：分布式网络管理 Web XML 智能代理主动网络

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考试质量分析程序及应用

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上海第二医科大学学报 2002年第1期22卷 78-81页

作者：王成周泽汉刘继纯黄幼峰郁松潘翠琴上海第二医科大学生物医学工程教研室上海200025 上海大学计算机系上海第二医科大学基础医学院教学办公室

目的编写及应用计算机考试质量分析程序。　方法用VisualBasic编写自动统计分析程序 ,并对我校15门基础课程的考试结果进行分析。　结果计算机程序能够对记录在Excel文件中的考试成绩进行分析 ,并将考试成绩的排序、最高分、最低分、平... 详细信息

目的编写及应用计算机考试质量分析程序。　方法用VisualBasic编写自动统计分析程序 ,并对我校15门基础课程的考试结果进行分析。　结果计算机程序能够对记录在Excel文件中的考试成绩进行分析 ,并将考试成绩的排序、最高分、最低分、平均分、分布、标准差以及试卷的信度、各题的难度、区别度等统计结果存入另一个Excel文件中。上述试卷分析表明 :试卷的α信度系数为 0 .73± 0 .11;加权平均难度为 0 .72± 0 .0 9;平均区别度为 0 .2 9± 0 .0 8。结论编写的计算机程序可用于考试质量的统计分析。对于我校基础课程考试 ,可以将平均难度掌握在 0 .7～ 0 .8,信度系数控制在 0 .5或以上 ,平均区别度控制在 0 .2以上或各小题的区别度控制在 0 .14以上。

关键词：考试质量分析计算机程序应用试卷质量分析

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中国人口数量的时间序列分析

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科技信息 2012年第32期 139-140页

作者：杨君哲吴静王娟刘潋李强南京医科大学基础医学院南京医科大学数学与计算机教研室

本文运用时间序列模型(ARIMA模型)对中国人口进行分析与预测,应用Eviews 6.0软件对1949～2007年中国人口数据进行拟合,建立ARIMA模型,运用2008～2010年的人口数据来验证模型,并对2011年的总人口数进行了预测。

关键词：时间序列 ARIMA模型人口数量预测

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