摘要：为了提高棉花杂质含量检测的效率,减少人为干预,介绍CGT-1型原棉杂质智能测试仪的组成、工作原理、技术参数及指标计算,根据GB/T 6499-2012《原棉含杂率试验方法》中的试验方法、试样制备以及对测试数据重复性、再现性和准确性的要求设计试验方案,对巴西棉、中国新疆棉、阿根廷棉3种试样棉和河北省纤检局制作的高、中、低3种含杂标准棉样进行12个单次试验和数据分析。结果表明:CGT-1型测试仪实现了原棉杂质测试的自动化,提高了测试效率,测试数据的重复性、再现性以及准确性满足国家标准要求;但测试前的人工开松原棉和喂棉易影响杂质的实际质(重)量,为确保测试数据的准确性,未来需要开发自动开松原棉和自动喂棉系统。

摘要：针对医疗数据治理中存在的数据分散、异构和质量不高等问题,提出了一种基于集成学习的多源数据融合方法。通过集成多种机器学习算法,对来自不同医疗部门和不同系统的数据进行清洗、整合和分析,实现了数据的高效利用与质量提升。结果表明,集成学习算法在多源数据集上获得了最高的分类性能,准确率达到85.32%,优于其他单一源数据集上的分类方法。研究证明,多源数据融合结合集成学习能够显著提升医疗数据分类模型的性能,为临床决策提供更为精准的支持。