基于决策树的农业保险精准扶贫研究—以湖南省14地市为例

2007年实施补贴政策以来,国政策性农业保险获得了井喷式的发展，在其实施过程中逐渐积累了大量的数据。另一方面，我国当前扶贫开发工作已经进入了“啃硬骨头，攻坚拔寨的冲刺期”农业保险在国家精准扶贫战略中大有可为。在大数据思维下如何充分利用农业保险积累的这些数据来助力精准扶贫，成为当今可能的研究热点。作者研究发现运用大数据技术中的决策树分类的ID3算法对近年来湖南省农业保险的保费补贴范围进行决策分析，通过计算信息增益确定扶贫情况数据中可以明显降低政府保费补贴上下渡动较大的因——据此将决策树算法用于创建保费补贴范围决策的决策树模型，并对其准确性及扩展性进行说明可较为精准地估测湖南省各地区农业保险保费补贴范围为农业保险支持精准扶贫提供有力证据。本文系国家社会科学基金项目“基于精准扶贫视角下特色农业保险补贴机制研究”（编号：15BJY091）的研究成果

2D/3D级联卷积在分割CT肺动脉上的应用研究

医学影像分割是计算机辅助诊断的重要组成部分。针对CT影像的三维特性,提出了一种基于2D/3D级联卷积的Unet网络结构用来分割肺动脉。该结构相比基于传统2D卷积的方法,关联了第三维度信息,提高了分割准确度和泛化能力,相比基于传统3D卷积的方法提高了准确度和执行效率。实验对多套肺动脉增强CT数据集做了验证,分割准确率达到85.7%,高于传统2D和3D Unet网络,同时执行效率较3D Unet提高近30%,在CT影像分割上做到了效率和准确度的兼顾。国家自然科学基金(编号:61001144,61102137,61327001,61671399)~