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《郑州铁路职业技术学院学报》2019,(3)
针对某大型百货商场会员画像描绘中的聚类问题进行研究,阐述RFM模型构建用户聚类的建模方法和实现的过程。采用最近消费时间、某段时间间隔内消费次数、消费总金额为模型的三个指标,利用Python软件的K-means算法完成聚类实验。实验结果证明K-means算法很好地实现了聚类性能,同时表明所提出的RFM模型建模方法对会员画像描绘是有效的,从而为商场制定有针对性的会员营销策略提供数据支撑。 相似文献
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区间综合监控系统(QJK)作为铁路列控领域的关键装备,负责保证列车的行车安全和高效运营。为实现对QJK工程数据的校验,保证数据的正确性和可靠性,提出一种基于Python的QJK工程数据校验方法。结合QJK工程数据的特性和驱采配线表的编制规则以及归纳的名称类型,设计了自动校验工具。利用python脚本语言和Wing IDE 6.0集成开发环境实现自动校验工具的开发。该工具可实现驱采配线表CAD文件与维护终端数据配置文件的校验,并准确、有效地指出数据的缺失、冗余和不一致,目前已应用于多个QJK项目的测试环节。应用结果表明,自动校验工具可为QJK数据安全性和正确性提供有力保障。 相似文献
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Tribon M3船体快速建模开发 总被引:1,自引:1,他引:0
Tribon是造船业广为使用的重要软件。主要讲述了TribonM3系统快速建模开发的原理、过程及其在船体建模中的应用,对相关人员进行二次开发有启示作用。 相似文献
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Tribon M3系统快速绘图开发 总被引:2,自引:0,他引:2
Tribon是造船系统广泛使用的重要软件。文章主要讲述了Tribon M3系统快速绘图开发的原理、过程及其在船体绘图中的应用,对相关人员自行二次开发、提高软件使用效率有启发作用,实用性、针对性强。 相似文献
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随着大数据的发展,对于车辆的监控除了车辆信息、备案转发情况等业务功能需求外,还有对于车辆实时数据分析和统计的需求。为了解决该问题,提出了一种通过Java和Python整合技术,使业务平台和算法平台相结合的融合模型方案,通过命令行在Java代码中调用Python脚本,并对外提供程序接口(API)供业务平台调用,该方案使业务平台和算法平台之间实现了集成,同时均作为独立服务部署,相互解耦,更好地监控车辆信息、实时数据、故障信息和运行情况。系统设计与实现符合大数据时代汽车行业数字化转型需求,提出了汽车监控系统技术优化方案,并对融合模型的技术设计进行了详细阐述。该融合模型在车辆监控系统中的应用对于汽车行业智能化发展具有重要价值。 相似文献
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为了实现应急预案与应急演练脚本双向应用,形成反馈机制,提出一种基于预案解析的公路突发事件应急演练动态脚本生成方法。以应急演练脚本为研究对象,首先,通过应急预案数字化解析,提取并确定应急演练脚本关键要素;其次,构建静态应急演练脚本集,并进行结构化处理,形成应急演练数据与演练逻辑库;然后,构建相似度匹配方法,根据拟演练突发事件关键信息指标与属性值,匹配应急演练程序、具体处置方案、风险防范点;最后,关联演练突发事件状态,有序匹配演练脚本集,形成公路突发事件应急演练动态脚本生成方法,包含事件类型与级别、应急响应程序、现场处置方案、应急处置风险防范点四部分内容。以某一交通事故为例,使用该方法进行应急演练脚本动态生成的验证,结果表明该方法具备合理可行性。 相似文献
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刘继征 《辽宁省交通高等专科学校学报》2005,7(1):55-57
除了Web服务器,Web客户也面临着越来越多的安全风险。本文归纳了Web客户的安全问题,并提出了保障Web客户安全的一些建议,采纳这些建议,Web客户的安全性将得到有效提高。 相似文献
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为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障.以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率.结果表... 相似文献
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针对桥梁减隔震设计中地震波需求较多的问题,采用Python语言开发了与公路桥梁抗震规范匹配的人工地震波模拟程序,从计算原理、参数取值、计算流程、程序实现方面进行介绍,并进行验证。地震波产生的原理为三角级数迭加法,按实现过程分类,可分为两步法和一步法。两步法指先合成平稳地震波,然后乘以强度包络函数得到非平稳地震波;一步法指利用相位差谱形状与地震波包络线形状相似的性质直接生成非平稳地震波。两种方法都利用了强度包络函数,差异在于相位角的取值不同,两种方法对反应谱的拟合精度均可达到90%以上。两座实际桥梁的计算结果表明:合成的人工地震波用于时程分析所得到的墩底内力和墩顶位移与反应谱法分析得到的结果偏差较小,符合规范要求,人工地震波程序可用于实际工程中。 相似文献