關于數(shù)據(jù)分析論文可以引用的文獻有哪些?文獻是為了通過前人對研究進行的省市調查和分析。還證明這個領域當中還存在一些問題需要解決。合理引用文獻是在承認前人的研究成果之上。同時要澄清自己的研究成果與前人的研究成果的區(qū)別。從而為讀者提供自主研究的線索。下面就匯總了一些關于數(shù)據(jù)分析方面的引用文獻。

　　醫(yī)用輸注泵質量控制數(shù)據(jù)分析研究

　　摘要：對不同品牌的醫(yī)用輸注泵開展質量控制,收集輸注泵質量控制數(shù)據(jù)與設備性能數(shù)據(jù),進行統(tǒng)計分析。制定醫(yī)用輸注泵質量控制檢測計劃,分別從外觀功能、流量準確性、阻塞報警和其他功能4個方面進行質量控制,保證了醫(yī)用輸注泵各項指標和性能均符合國家標準,降低日常故障率,提高其臨床安全使用價值及可靠性,保障臨床醫(yī)療安全,減少醫(yī)療風險及不良事件發(fā)生。

　　數(shù)據(jù)挖掘算法在河口羽狀流數(shù)據(jù)分析中的應用

　　摘要：羽狀流的近場擴散角作為河口動力學的關鍵參數(shù),對河流入海物質的輸運擴散過程有重要影響,而在真實環(huán)境中由于受到復雜因素的影響,羽狀流擴散角存在著顯著的變化。數(shù)據(jù)挖掘技術盡管在地學數(shù)據(jù)的應用上尚處于探索階段,但研究這一問題提供了一種有效途徑。本文基于馬格達萊納河羽狀流近場擴散角及周邊環(huán)境數(shù)據(jù),利用多重數(shù)據(jù)挖掘算法開展數(shù)據(jù)分析和評估,最終建立了羽狀流擴散模型,對其影響因素和時間序列開展研究。結果表明,數(shù)據(jù)挖掘算法能夠有效指示環(huán)境因素的貢獻值而不受量綱、極值的影響,從而為進一步探究河口羽狀流控制因素提供參考。

　　面向非平衡數(shù)據(jù)的癌癥患者生存預測分析

　　摘要：針對癌癥患者生存預測分析時存在的數(shù)據(jù)集非平衡和噪聲樣本等問題，本文提出了一種基于REN算法和SMOT算法的癌癥患者生存預測方法：RENN-SMOTE-SVM，該算法通過RENN算法基于最近鄰規(guī)則減少多數(shù)類中噪聲樣本數(shù)量，再通過SMOTE算法在少數(shù)類樣本之間進行線性插值增加樣本數(shù)量，最終得到平衡數(shù)據(jù)集。以美國癌癥數(shù)據(jù)庫中非平衡乳腺癌患者數(shù)據(jù)集為例，使用RENN-SMOTE-SVM算法和其他5種非平衡分類算法對其生存情況預測分析，實驗結果表明，該算法取得了較高的Accuracy、F1-score和G-mean值，有較為優(yōu)異的分類效果和預測分析結果。

　　推薦閱讀：《數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)》(月刊)創(chuàng)刊于1985年，是中國科學院主管、中國科學院文獻情報中心主辦的計算機信息管理技術方面的學術性刊物，是國內唯一一份被中國圖書館學會和中國科技情報學會共同推薦的專業(yè)技術類核心期刊。

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