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题名DSM-5囤积障碍诊断在中国是否适用?（英文）
被引量：6
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作者
王振
王渊
赵青
江开达
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机构
Shanghai Mental Health Center
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出处
《上海精神医学》
CSCD
2016年第2期103-105,共3页
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文摘
囤积障碍(hoarding disorder),作为新近被纳入DSM-5强迫症和相关障碍部分的一个独立疾病,与强迫症(obsessive-compulsive disorder,OCD)相比具有明显不同的症状和病因。然而,在中国,人们认可储藏个人财物并认为这是正常的,这种新的诊断方法在中国的效度还有待证明。我们研究了东亚地区有关病理性囤积的可用数据,并发现囤积是比较常见的情况,而且出现的症状也类似于西方国家的报道。我们认为,DSM-5中定义的"囤积障碍"在中国是一种合理的临床实体,虽然临床医生在作出该诊断时必须小心区分病理性囤积与文化上所认可的节俭,前者令患者非常痛苦并且明显妨碍其社会和职业功能,而后者与痛苦或社交障碍都不相关的。
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关键词
囤积障碍
DSM-5
跨文化有效性
病例报告
中国
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Keywords
hoarding disorder
DSM-5
cross-cultural validity
case report
China
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分类号
R749.7
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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题名基于机器学习算法的服装直播销量预测模型
被引量：1
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作者
韩铂
李沛
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机构
上海工程技术大学纺织服装学院
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出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期109-117,共9页
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文摘
为了完善直播销量预测的指标体系,提高直播销量预测的准确率,本文对比多种机器学习算法,分析服装直播销量的影响因素并预测服装直播销量。首先,通过文献分析选取直播销量的影响因素,并使用Spearman相关系数结合显著性进行筛选。其次,通过不同机器学习算法建立服装销量预测模型。选用R 2、MAE、RMSE及MAPE为评价指标,采用5折交叉验证的方法,测试各模型性能。研究结果表明:主播粉丝数、主播近30天场均观看人次、主播近30天场均坑产、产品价格、产品讲解时长、产品近30天历史销量、品牌粉丝数、品牌近30天历史销量、折扣这9个因素之间共线性较弱且与直播销量之间的相关性显著,可作为预测模型中的影响因素;预测算法中K近邻算法和随机森林算法的表现较好,R 2均大于0.98,MAPE均在30.5%以内。预测结果可帮助零售商规划库存,调整生产计划,为产品采购、定价、推广提供数据支持。
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关键词
直播销量预测
机器学习
随机森林
K近邻
SVM支持向量机
五折交叉验证
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Keywords
live-streaming sales forecasting
machine learning
random forest(RF)
K-nearest neighbors(KNN)
support vector machine(SVM)
5-fold cross-validation
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分类号
TS941.1
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
F426.86
[经济管理—产业经济]
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题名改进移动加密流量分类的方法——数据质量分数
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作者
程槟
魏福山
顾纯祥
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机构
河南省网络密码技术重点实验室
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出处
《信息工程大学学报》
2024年第4期459-465,共7页
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基金
国家自然科学基金(61772548)
河南省优秀青年基金(222300420099)。
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文摘
移动互联网的飞速发展使得针对移动加密流量的分类需求激增。深度学习分类方法依赖数据特征,但不同数据的特征量存在差异,均匀分配权重易降低性能。为此,提出一种称为数据质量分数(DQS)的方法来区分数据,并在损失函数中使用不同权重来减少低质量数据对模型参数的干扰,同时提升高质量数据的作用。通过Mirage-2019数据集上的实验验证该方法的有效性,首先对该数据集进行统计分析,确定特征选择;然后构建包含不同神经网络结构的分类模型进行实验,并加入DQS方法进行前后性能对比。5折交叉验证的结果表明,加入DQS方法后,不同网络模型的分类性能均有提升,且训练时间没有明显增加。
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关键词
深度学习
加密流量分类
移动应用程序
数据质量分数
Mirage-2019数据集
损失函数
5折交叉验证
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Keywords
deep learning
encrypted traffic classification
mobile apps
data quality score
Mirage-2019 dataset
loss function
5-fold cross-validation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正
被引量：12
- 4
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作者
滕军
朱焰煌
卢云军
卢伟
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机构
哈尔滨工业大学深圳研究生院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期9-12,47,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50678052)
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文摘
为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。
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关键词
模型修正
支持向量机
多输出回归
均匀试验设计
5-折交叉验证
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Keywords
model updating
support vector machine
multiple-outputs regression
uniform design
5-fold cross validation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于加权二部图的Slope One推荐算法
被引量：3
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作者
王冉
徐怡
胡善忠
何明慧
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学)
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第3期93-98,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61402005)
安徽省自然科学基金项目(1308085QF114)
+3 种基金
安徽省高等学校省级自然科学基金项目(KJ2013A015
KJ2011Z020)
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目
国家留学基金委员会资助项目
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文摘
相对协同过滤算法,Slope One算法在执行速度上更加迅速,并且易于实现.但是算法没有考虑项目之间的推荐关系,故提出了一种基于加权二部图的Slope One推荐算法.利用加权二部图推荐算法计算项目之间的推荐程度,并用计算得到的项目之间的推荐程度对Slope One预测评分过程进行加权处理,由于二部图推荐算法计算得到的项目之间的推荐程度是非对称的,从而使推荐结果更加多样化.在MovieLens数据集上利用5-折交叉验证以及4种评价指标对算法进行验证,实验表明改进后的算法在提高了推荐准确性的同时也提高了推荐的多样性.
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关键词
推荐系统
SLOPE
ONE
加权二部图
5-折交叉验证
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Keywords
recommend system
Slope One
weighted bipartite graph
5-fold cross-validation
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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