基于蓄水池抽样的智能医保动态风险决策及应用

医保风险决策在实际应用中的难点是投保人的患病具有不确定性,为此尝试利用机器学习耦合蓄水池抽样建立动态预测模型,辅助医保公司开展智能风险决策.具体做了三个方面的工作:首先,构建了医保风险决策模型,并从理论上得到了最优决策规则;然后,基于样本量固定的历史数据,搭建了智能医保静态风险决策的框架;最后,为改进静态智能预测对于风险决策指导的滞后性,提出将机器学习耦合蓄水池算法开展智能动态风险决策的思路,在不断更新的数据集上进行动态抽样,建立随时间动态更新的预测模型.以投保病种为糖尿病为例,选用2017年天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病风险预测相关数据.鉴于数据特征变量维度高且类型复杂,因此选用的机器学习算法为随机森林.对样本量相同的训练集以及同一测试集进行实验和对比,结果表明:基于动态预测的决策模型效果优于静态决策模型.     

差转计算的算法与实证

针对大数据对KDD技术的需求,研究因素空间理论在数据科学领域的应用,提出一种新的多因素分类算法.算法以概念内涵和外延之间对合关系为基础,利用集合对称差来构造外延的包含关系,藉此建立内涵属性之间的推理关系,作为三段论数据推理中的大前提。算法从原理上保证了挖掘出的推理规则是一种恒真命题,从根本杜绝了算法存在系统性错误的风险,引进回溯机制,能够在因素不完备的情况下,最大限度的提取有价值的决策知识.在若干数据集上进行了算法的测试,并同BP算法和C5.0算法在测试错误率和耗时两个方面进行了比较,结果表明算法是有效的。     

简易插值模糊推理方法

从函数扩充的角度将模糊推理视为两个论域语言值与语言值之间的对应关系,将一条规则视为一个由前提和结论组成的模糊数据对,将规则集视为一组已知的模糊数据节点集,将它们作为模糊插值节点,给出了一种插值推理函数的建立方法.然后利用扩展原理给出插值推理结果,推理的过程简化为一个求复合函数的过程.无论是对稀疏规则集还是对完备规则集,只要具有有序交叠互补性,该推理方法就能保证还原性,语气单调性,属性介值性和保正规性.     

基于主成分和GBDT对血糖值的预测

为了通过众多的医学指标更准确地预测血糖值,将运用主成分分析耦合GBDT做回归·首先运用主成分分析将39个原指标综合成18个新指标,并对这18个累积贡献率达95%的新指标做变量特征重要性分析,再结合18个新指标运用GBDT做回归.其中有关血糖值的数据来源于天池精准医疗大赛-人工智能辅助糖尿病遗传风险预测.将含有5642个样本值的一组血糖值数据按照7:3的比例分成两组,分别称为训练集和测试集,运用训练集中的数据建立回归模型,得出回归模型的均方根误差为0.0053,再利用测试集中的数据预测血糖值,并与测试集中的真实值作比较,得出均方根误差为0.0063,这说明预测出的血糖值较为准确,能够保障血糖值预测的精度.     

超高维竞争风险模型的特征筛选

在生存分析中,已有一些文献提出处理普通时间事件数据的Cox模型的超高维变量选择方法.然而,对于个体处在多个互斥事件的风险下,即存在竞争风险情形,并不能直接应用这些方法.一个分析竞争风险数据的常用模型就是比例子分布风险(proportional subdistribution hazard,PSH)模型.本文基于确定联合筛选(sure joint screening,SJS)和惩罚近似对数部分似然,对于超高维的PSH模型提出了两阶段变量选择方法,并证明了第一步特征筛选方法的确定筛选性质(sure screening property),即选出的变量集合以概率1渐近地包含实际的显著变量.本文通过Monte Carlo模拟展现了方法的性能和表现,并与确定独立筛选(sure independence screening)方法进行了比较.最后将方法应用到一个关于膀胱癌的公开数据集的分析中.     

基于粗糙集理论的智能数据分析模型

粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.提出了一种基于粗糙集理论的智能数据分析模型,从目标数据集出发,通过数据预处理、数据分类和规则获取,实现对原始数据集的智能分析,并通过实例测试验证了该模型的有效性.     

基于数据挖掘的手机用户换机行为预测研究

首先对用户数据进行特征分析,变量选择,然后又采集了大量与手机性能相关的数据来扩充数据集,最后利用现代数据挖掘手段对用户的换机行为进行预测,讨论并比较了各种方法对换机预测的准确性.通过对用户数据集进行测试实验,表明变量选择与补充能够有效地提高移动用户换机的预测结果,并且Xgboost方法在各种分析工具中的表现更为优越.     

一种基于Rough理论的知识推理冲突消解策略

知识推理中的冲突消解,不仅受到知识粒度的影响,还与所采用的具体方法有关.首先讨论了应用Rough理论对规则的粒度进行客观刻画,在此基础上采用距离概念构造了刻画规则相近性的规则距离公式,并在公式中引入了Rough理论中属性重要性算子,然后在分析传统冲突消解策略的基础上,提出了知识推理过程中规则集进化的概念,最后通过实例说明了此策略在知识推理中的具体应用.     

基于驱动分析的LSTM干旱预测模型研究

干旱是世界上影响面最广、造成损失最大的自然现象之一.论文利用1961-2020年黄河流域河南段的逐月气象数据,计算不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),在Copula熵的基础上根据Hampel准则选择干旱驱动因子,构建多变量长短时记忆(LSTM)神经网络预测模型.结果表明:以驱动分析选择出的水汽压、湿度、温度及降水量作为输入变量集的多变量LSTM模型预测精度较高;预测精度随着SPEI时间尺度的增大而提高,尤其对长期干旱有较好的预测效果;黄河流域河南段的东部地区有发生轻、中度干旱的风险,为相关部门制定防旱措施提供依据.     

基于云推理模型的武器装备研制风险评估研究

武器装备研制过程充满了不确定性和风险,因此对武器装备研制风险进行研究对于实现武器装备研制目标具有重要的意义.界定了武器装备研制风险相关概念,介绍了云推理理论,构建了武器装备研制风险的云推理评估模型,实现了定性变量与定量变量相互映射,最后,通过实例对模型进行了验证.     

基于元胞自动机的“右行左超车”规则作用与影响分析

研究“右行左超车”规则在高速公路不同交通负荷下对通行能力及安全性的影响。引入超车欲望值及状态改变率的概念,基于交通流元胞自动机模型,建立了“右行左超车”规则下的单向双车道和三车道换道规则及相应的超车规则。选取5个评价参数,针对两车道模型,将“右行左超车”规则与无规则下的换道超车对交通效率与安全表现的影响进行对照试验。试验结果表明：在安全表现方面,低负荷状态下“右行左超车”规则较无规则情形要差,而在高负荷状态下,该规则较无规则情形好;在通行能力方面二者差别不大;试验结果还表明：无论是有规则还是无规则,提高车道的最大与最小限速不仅可以提升道路的通行能力,而且可以提升安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。     

Remark on the Maximum of the Absolute Value of an Analytic Function on the Boundary

Let Λ^α be the analytic Holder class in the unit disk . For f ∈ Λ^α and , let M_f (I) = max _I |f|. Assume that I and J are arcs such that |J| = 2|I| and J and I have the same midpoint. Then

On the Action of the Dual Group on the Cohomology of Perverse Sheaves on the Affine Grassmannian

It was proved by Ginzburg, Mirkovic and Vilonen that the G(O)-equivariant perverse sheaves on the affine Grassmannian of a connected reductive group G form a tensor category equivalent to the tensor category of finite dimensional representations of the dual group G . In this paper we construct explicitly the action of G on the global cohomology of a perverse sheaf.     

A note on the extension of the null-additive set function on the algebra of subsets

In this work, we point out that the proof of Theorem 2 in [E. Pap, Extension of null-additive set functions on algebra of subsets, Novi Sad J. Math. 31 (2) (2001) 9–13] is incorrect and give a correct proof. Moreover, we also get a corresponding theorem on extension of the weakly null-additive set function.     

原丝性能对碳纤维强度影响的灰色关联分析

运用灰色系统方法，对原丝性能与碳纤维强度之间的关系进行了灰色关联分析。结果表明，原丝弹性与原丝强度对碳纤维强度影响较大，而原丝纤度与原丝伸度对碳纤维强度影响较小。     

Continuous valuations on the space of Lipschitz functions on the sphere

We study real-valued valuations on the space of Lipschitz functions over the Euclidean unit sphere $S^{n?1}$. After introducing an appropriate notion of convergence, we show that continuous valuations are bounded on sets which are bounded with respect to the Lipschitz norm. This fact, in combination with measure theoretical arguments, will yield an integral representation for continuous and rotation invariant valuations on the space of Lipschitz functions over the 1-dimensional sphere.     

A Sharp Inequality on the Exponentiation of Functions on the Sphere

In this paper we show a new inequality that generalizes to the unit sphere the Lebedev-Milin inequality of the exponentiation of functions on the unit circle. It may also be regarded as the counterpart on the sphere of the second inequality in the Szegö limit theorem on the Toeplitz determinants on the circle. On the other hand, this inequality is also a variant of several classical inequalities of Moser-Trudinger type on the sphere. The inequality incorporates the deviation of the center of mass from the origin into the optimal inequality of Aubin for functions with mass centered at the origin, and improves Onofri's inequality with the contribution of the shifting of the mass center explicitly expressed. © 2021 Wiley Periodicals LLC.     

Report on the activities of the working group on discrete mathematics

In the past decade there have been significant developments in computer technology and solution techniques for analysing business and industrial decision problems. In recent years good modelling systems have become available to ease the burden of model communication. Currently the single most important barrier to increased use of structured approaches to decision modelling is the acquisition of the necessary skills to initially develop models of complex decision systems. This paper examines the modelling process with reference to linear programming. Two related production planning problems are presented and their associated models developed. The relationship between the two problems is such that student modellers are forced to become involved in the important details of the problems and, by examining the nature of solution spaces in constrained optimisation, students are able to rapidly gain confidence and skills in modelling.