诊断模型

海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法，可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联，为中医诊断提供辅助决策支持。

在医疗电子领域，病情确诊往往涉及众多变量，导致分析过程复杂化。为了简化分析，降低变量个数并保留关键信息，可以采用主成分分析方法。主成分分析通过线性变换，将多个相关变量转化为数量更少且互不相关的变量，这些新变量被称为主成分。 二次主成分分析则是在主成分分析基础上进一步优化，通过对主成分进行二次降维，提取更加精炼的诊断信息，从而提高病情确诊的准确性和效率。

乳腺癌智能诊断模型的妙用，说白了就是让机器来帮你分辨肿瘤是良性还是恶性。用了触诊成像结合临床数据，再搭配决策树和投票法，整个流程还挺智能的。哦对，数据少也不用担心，它用SMOTE 算法来补足样本，诊断准确率高达98%，已经能打了。模型的训练数据来自乳腺癌筛查，目标就一个——提高判断效率。比如你把医生的触诊结果喂给它，再丢点患者背景数据，它就能判断良恶性，响应也快。对了，这种方法还挺适合用在小型辅助诊断系统里。要是你对数据挖掘有兴趣，可以看看决策树算法的应用；想深入了解模型背后的算法逻辑，人工神经网络 BP 算法和C4.5的对比蛮有参考价值。甚至你还可以直接下载他们的开源辅助系统或者上手试试乳腺

Statspack 报告的对比挺实用的，尤其是在多实例、大并发环境下定位性能瓶颈时有。23.2 节提到的做法比较靠谱——通过不同时段的Statspack报告横向对比，能看出哪些等待事件在高峰期突然飙升。像db file sequential read和log file sync这种，看着就有 IO 瓶颈的嫌疑，配合CPU time也可以初步判断是不是业务逻辑太重了。蛮推荐搭配动态性能视图来看，比如v$session和v$active_session_history，能看到更实时的数据，效果更好。另外，文末那些相关文章也值得一看，像等待事件的主要等待时间和等待次数，写得还挺细致，适合深入了解每类

随着技术的进步，深度编码器分类模型在轴承故障诊断领域展现出广阔的应用前景。

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

诊断工具与动态性能观察，给人一种良好的印象，希望对你有所帮助。

Statspack 能够记录数据库运行时的各种统计信息，包括等待事件。通过分析 Statspack 报告，可以识别数据库性能瓶颈。 诊断步骤: 识别 Top 5 等待事件: 排除空闲等待事件，关注排名前五的等待事件。 分析 Enqueue 等待: 如果 Top 5 等待事件中出现 Enqueue 等待，则需要进一步分析。 确定 Enqueue 等待资源: 查看 Enqueue 等待的具体资源，例如 ST 表锁。 定位问题 SQL 语句: 分析 Statspack 报告，找到访问 Enqueue 等待资源的 SQL 语句。 通过以上步骤，可以有效地诊断和解决由等待事件引起的数据库性

详述各诊断事件的具体列表，以便深入分析Oracle内部情况。

3．仿真诊断对话框如果模型在运行过程中遇到错误，将停止仿真，并弹出仿真诊断对话框。通过该对话框，可以了解模型出错的位置和原因，如下图所示。