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C4.5算法在医疗保险数据挖掘中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着医疗保险制度的日益完善和参保人数的迅速递增,医疗保险管理信息系统积累了大量数据。如何充分利用这些数据,辅助决策者制定出更加合理的医疗保险政策,已成为当前亟待解决的问题。利用决策树C4.5挖掘算法对医疗保险系统数据进行分析,找出影响就医公平的关键因素,辅助决策者进行政策参数的最优化设置。 相似文献
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在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5.0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。 相似文献
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介绍了扩展卡尔曼滤波的原理,针对人工神经网络神经元之间权值的调整过程,建立了权值调整的状态空间模型,并采用扩展卡尔曼滤波对该模型的状态变量进行递推估计.文中仿真以全国历年公路货运周转量为例,分别采用BP算法和扩展卡尔曼滤波算法对神经网络进行训练,2种训练方法预测的结果对比表明扩展卡尔曼滤波训练算法具有更好的准确性和更高的运算效率. 相似文献
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