BO-AUC评估方法

分类技术是数据挖掘的核心之一，而分类评估领域尤为关注。基于AUC评估方法在评估分类器性能方面具有重要地位，但传统的B-AUC算法存在评价结果偏差、存储空间浪费和搜索效率低下等问题。针对这些不足，提出了BO-AUC评估方法，通过完全二叉树构造思想，将多类别问题转化为独立二类进行成对计算，有效弥补了传统方法的缺陷。实验结果表明，BO-AUC方法在MBNC实验中展现了显著的评估效果。

相同案例中两个AUC的比较结果展示相反效果，作者推荐使用NetReclassificationImprovement.m和IntegratedDiscriminationImprovement.m进行进一步分析。使用方法：[pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld, predNew, outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com)。详细信息请参考马奥等人的研究：“低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。”重症监护医学41.4（2013）：954-962。

客户端评估方法涉及到衡量客户端的有效性和性能。这种评估通常通过收集客户端使用数据并分析其表现来实现。

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

随着互联网技术的进步和普及，用户每天面临的信息量急剧增加，如何在海量信息中找到真正感兴趣的内容成为一个迫切的问题。推荐系统应运而生，通过过滤和检索技术帮助用户从大量信息中筛选出有价值的内容，有效缓解信息过载问题。详细探讨了一种针对协同过滤推荐系统的评估方法，并进行了详细介绍。

语音增强结果评估框架，包括四种语音质量评估方法：信噪比SNR，分段信噪比segSNR，对数谱失真LSD，PESQ。同时提供生成设定信噪比语音文件的Matlab脚本，适用于各类语音质量评估任务。

BO 产品套件：构建企业级商务智能解决方案 BO 产品套件提供了一整套工具，涵盖商务智能 (BI) 系统的各个方面，从数据整合和管理到分析和可视化。以下是套件中一些关键组件： 数据整合与管理 Data Integrator (DI) XI：强大的 ETL 工具，用于从各种来源提取、转换和加载数据。 BO Enterprise (BOE) XI：BI 系统的基础框架，提供数据管理、安全性和访问控制功能。 分析与报表 Crystal Reports XI：用于创建格式化报表和静态报表的行业标准工具。 Web Intelligence XI：提供自助式查询和分析功能，允许用户探索数据并生成报告。 OLAP Intelligence XI：支持多维数据分析，使用户能够从不同角度深入了解数据。 高级分析与绩效管理 EPM 软件：包括 Dashboard Manager、Performance Manager 和 Set Analysis/Predictive Analysis，支持绩效管理、指标跟踪和预测分析。 BO 产品套件可以帮助企业： 整合来自不同来源的数据 构建企业级数据仓库 开发直观的仪表盘和报表 进行多维分析和数据挖掘 优化绩效管理和制定数据驱动的决策 BO 产品套件适用于希望构建全面 BI 系统的各种规模的企业。

空间插值方法的选择及其模型；探索性分析空间数据，包括均值、方差、协方差、独立性和变异函数的估计；评估内插结果；根据评估结果重新选择合适的内插方法；最终生成内插结果。

针对煤矿设备故障模式先验未知的挑战，提出了一种煤矿设备健康状态评估方法。通过分析滚筒轴座的振动数据建立时间序列，并选取正常运行特征参数作为基础模态集，设计了基于模态的健康状态预测方法。该方法主要依据频率贴近度选择特征参数，并通过训练建立最优模态集。应用于兴隆庄煤矿选煤厂设备监测中，结果表明，该方法能够有效区分设备的正常与故障状态，具有运算量适中的特点。