自动诊断
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Python KNN算法实战乳腺癌自动诊断分析
乳腺癌的 KNN 分类实战挺适合入门+进阶一块儿来搞定的。你只需要一份结构清晰的 CSV 数据,用 Python 撸一套完整的流程,从数据预到模型优化,一条龙。重点是用scikit-learn的KNeighborsClassifier,逻辑清晰、上手也快。
医疗场景的数据都挺敏感,前期清洗和标准化是关键。像把ID这些字段先drop()掉,用StandardScaler搞个归一化,不然 KNN 受尺度影响太大,预测结果容易飘。
训练用train_test_split分一下训练集和测试集,测试精度别太低就行,一般准确率、F1 分数这些指标要盯紧。尤其分类不均衡时,光看 accuracy 就没意义。
数据挖掘
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2025-06-22
数据分析实战SVM算法应用于病例自动诊断分析
利用Python,采用支持向量机(SVM)算法对病例数据进行分类建模分析,包括数据读取、理解、准备、模型训练、应用和评估。该过程最终实现了病例的自动诊断分析。
数据挖掘
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2024-07-15
粗糙集理论在步战车故障诊断中的知识自动获取应用
历史故障数据的决策表,挺适合用来做知识库自动构建的。用粗糙集理论来做属性约简,过滤掉那些没用的冗余信息,规则提取还挺高效。整个过程不用手动敲规则,算法帮你搞定,省心不少。
知识库结构也比较清晰:一个条件表、一个表、再加一个事实表,都扔进Access2003里。条件属性、决策属性怎么存,你都能一眼看明白。数据量不大时,查询和响应也快。
历史数据来源?一般就是以前的维修记录、检修日志那类东西。挖掘过程主要用粗糙集约简算法,比如按属性重要性自动删掉冗余项。属性值也能约简,数据越干净,规则越靠谱。
类似思路的应用还挺多,像飞机故障诊断、航空发动机专家系统这些项目也都有用粗糙集做约简,效果还不错。
如果
数据挖掘
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2025-06-29
智能诊断、故障诊断与数据挖掘研究论文集
智能诊断的相关论文集对这个领域的研究进行了深入探讨。里面包括了智能诊断、故障诊断和数据挖掘三个核心方向。你可以了解如何用计算机科学、人工智能以及机器学习来检测设备故障和预测潜在问题,挺有实际价值的。如果你在工作中需要设备维护或故障诊断,这些论文会给你带来不少启发。比如,**智能诊断**通过神经网络和模式识别技术实时监测设备状态,发现潜在问题。而**故障诊断**则通过设备数据,帮你快速定位故障原因。再加上**数据挖掘**,能够从海量数据中提取有用的模式,提前预防问题。整体来看,这些论文能你更好地理解这些技术的应用,提升诊断准确性和工作效率。如果你在相关领域工作,这些资料就像是一个不错的资源库,值
数据挖掘
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2025-07-01
造纸过程能耗异常诊断研究
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。
数据挖掘
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2024-05-13
诊断工具与动态性能观察
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。
Oracle
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2024-09-26
AWR报告Oracle性能诊断工具
AWR 报告,作为 Oracle 数据库的一个重要工具,用于诊断性能问题,尤其是宕机相关的故障。通过 AWR 报告,你可以找到系统性能瓶颈,理解不同的资源使用情况。嗯,报告里会列出各种有用的数据,比如 I/O、CPU、内存等的使用情况,适合做故障排查。对于数据库管理员来说,掌握 AWR 报告的解读方法,真的是挺重要的。
举个例子,假设你的数据库突然崩溃,查看 AWR 报告能你发现是不是因为 CPU 资源过载导致的。其实,AWR 报告里还包含了多历史数据,可以你追踪性能趋势。建议定期生成 AWR 报告,别等到系统宕机才去查。
如果你对 Oracle 数据库比较感兴趣,能从这些相关文章中获取一些实
Oracle
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2025-06-24
基于 Statspack 的 Oracle 等待事件诊断
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
Oracle
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2024-05-31
诊断与解决模型设置技巧CST
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
Oracle
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2025-06-13
Oracle故障诊断与分析方法
Oracle 的故障诊断资料里,我还蛮推荐这份方法的。内容覆盖得挺全,从日志、进程、参数到性能视图,基本把 DBA 常用的排查套路都串了一遍。讲的也不啰嗦,适合你快速查阅和复盘。对着案例看,思路清晰,是 Job 任务卡住那段,写得挺实用的。
Oracle
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2025-06-23