基于集成学习的糖尿病辅助诊断系统的设计与实现

来源 :中南财经政法大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:klammj
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由于云计算的弹性计算、按需付费特点,越来越多的企业和用户将私有数据放置到云存储系统中,以节约数据存储的成本。但云计算的引入,也使用户对数据的安全问题有所担心,比如云服务的内部管理者的可信性问题。为了确保数据安全性,用户通常在上传数据到云端前对其加密,但传统的加密技术降低了密文数据的可用性。研究云存储中的密文搜索问题,提高云端密文数据的可用性具有重要意义。针对数值型数据,等值搜索与范围搜索是云存储所
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随着浅部煤层资源的消耗殆尽,深部煤层开采逐渐走上日程,煤层温度升高、地应力增大及渗透率降低等特点更加显现。较低的渗透率不利于煤层中甲烷解吸、扩散与渗流,严重制约了煤层气开采技术发展。因此,如何增加煤层渗透率已然成为当前煤层气有效开发的重要研究方向。而向煤层注入CO_2驱替增产煤层气作为碳捕集、利用与封存技术(CCUS)中的重要减排技术,不仅能够在相对较短的时间内实现CO_2较大程度上的地质封存达到
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锂离子电池自放电电流的大小是电池检测过程中的一个重要指标。电池组内各节电池自放电电流大小不一致会引发电池间容量、内阻等不一致,从而影响电池组的性能和使用寿命。电池内部过大的自放电电流还可能引发电池自燃或爆炸等灾难性事故。在锂离子电池的出厂分组、从电动汽车上退役后的梯次利用筛选、以及使用阶段的检查维护等场景下,都需要对其自放电电流大小进行检测。目前已有的自放电测量方法普遍耗时较长,一般需要数天甚至上
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火力发电目前占据电力行业的主导地位,而煤的燃烧成本占火力发电成本的75%以上,如何根据传感器参数的变化来及时对机组状态进行调整,进而达到减少煤耗的目的成了火电领域亟待解决的重点问题。本文针对以上问题设计和实现了火力发电实时预测系统,利用大数据技术和深度学习模型对火电机组进行建模,根据部分传感器的参数值实时地预测目标参数未来一段时间的走势,方便火电机组的操作员及时对机组状态进行调控,合理调整煤的燃烧
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确保能源安全、应对气候变化、保护生态环境的问题受到我们越来越多的关注,新能源的使用和开发在国际上已经成为社会的普遍共识和一致行动。风能隶属于新能源且是其中十分重要的一环,它具有蕴含量大且分布广泛的优点,风能发电能够有效的减少化石燃料的燃烧,对我国目前重视的环保节能都拥有十分重要的参考价值。然而风能在很大程度上取决于风力、风向和气象等,以至于风力发电是高度随机、间歇和不稳定的。为了维持风电体系中供需
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电火花修整法(EDD)是一种高效率、高精度和低成本的修整方法,然而其对粗粒度超硬磨料砂轮的修整受到阈值放电间隙等因素的限制,采用传统的电火花修整条件难以获得良好的修整效果。为优化粗粒度砂轮的电火花修整效果和效率,本文提出一种采用混SiO_2粉末的去离子水雾代替传统介质的混粉电火花修整方法,并以纯去离子水雾介质和空气介质作为对比,通过理论分析与试验相结合的方式验证此方法的可行性和优势。主要内容如下:
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