简介:数据流的概念会随着时间的变化而变化,例如天气预报和网络监控。这种随时改变概念的现象叫做概念漂移。如果不处理好概念漂移不仅降低聚类的质量,并且还会导致错误的聚类结果。现有的概念漂移算法大多都依据分类算法,根据分类算法中的错误率来判断概念漂移。然而,在随时变化的数据流中很难发现类标签。在聚类检测概念漂移中,很多聚类算法都是再概念漂移检测之前,所以当发生概念漂移的时候还要重新聚类。我们提出了一种基于密度网格的数据流聚类和概念漂移检测算法,这个框架采用了一种策略动态地改变滑动窗口。由于用到了密度网格技术,它提升了DCDA检测算法的效率,并且利用可变滑动窗口替换了固定滑动窗口以适应数据流的变化。实验结果证明我们的框架在准确率和时间效率上好于DCDA。
简介:摘要在世界各国,大多数国家都会将房屋住宅分成公屋或私屋,公屋就是指国家出资金建设的具有保障性的住房,而私屋就是指不具备政府投资或者优惠的商品房。保障性住房项目的主要面向人群就是工资收入非常低的家庭,利用保障性住房项目的建设,为低收入家庭提供稳定的居住环境,这对于我国城市化建设有着非常重要的意义,而且也关乎我国的民生。在进行保障性住房项目的施工过程中,建设管理以及成本测算工作非常关键,只有通过这两种手段,才能够确保保障性住房项目的顺利开展,使低收入人群能够解决居住问题,带动社会和谐发展。下文通过对某保障性住房项目的实际情况进行分析,对建设管理与成本测算进行研究,并加以叙述。
简介:相对准确地科学估算中国宏观杠杆率(债务余额/GDP),对于客观评估去杠杆进展和成效、把握去杠杆力度和节奏、积极稳妥有效推进去杠杆具有重要意义。关于中国宏观杠杆率的测算容易出现五大问题,即数据源误取、多计债务项、漏计债务项、归类错误和重复计算。这些问题既影响对宏观杠杆率绝对水平的准确测算,更导致难以及时捕捉去杠杆进程中的重大边际性变化,从而导致对去杠杆进展、成效和不足等关键事项的判断出现重大偏差。本文以2017年6月末中国宏观杠杆率的测算为例,详细论述宏观杠杆率测算中容易出现的错误、原因及影响,提出了完善总杠杆率和各部门杠杆率测算的政策建议。