2015优秀年杯数学建模竞赛

这些数据中找到可疑的或处方。数据：对于数据缺失项，根据其余各表补充，若无法补充关键要素则费用的账单。此外我们对于每个的取药次数与分布也进行了提取。最大值分别为minAmaxA，那么规范后的A的属性值为

V v-由上述数据点可以看出，点的分布在一定程度上出现在一些区间集聚的特xRtT111313241,2,3...31以及83（31+28+24的区间，设各个日子有gj个记录，即有gj个点，把一个点记为ai 的第i个数据，且其落入mji日子,ji表示这第i个点对应的日子序号。究的那一个的总体密集度分数而在本文的改进算法中，取E表示该的最终合成密度分数，R表示日间系数，表下面定义基于分辨率的孤立因子（ROFR l

点，但是有两个缺点（1）判断孤立点的依据测度RClusterSize（O,r l

体现在算法上，其算法的等效距离要大。于是，在RB的基础上我们提出了WRB算法Else类的稠密度=clustersize/MM当前分

稠密度 1WDct1最后的稠密度权重值即为： 负方向与点O最近的领近点。组nChain，将C的类大小设置为1除C’Mi k

k

|mjimjk|n Mk，以下图为k3/23/21,4n=3 32 种情况，得到E，最终合成密度分数EK*D(1K)*五、模型求解（4以外8科室为例，其他数据见附RB算法8号科室的费用账单号和费用代入，计算孤立因子值，并取符合判断与一般认知，另一方面也较为理想的找出了，落在集群之间的可疑 39154046715082387 638、5286466、5350085对应的可能为可疑骗保 , 50169 085对应的为可疑骗保人WRB对点有进一步细分的作用，并且可以看到较大的点所以由于比例原因，1点与2点离第一变远了，事实上最终1点与2点也确实是被第二给吞噬了，其距离等效图如下。R1321344151627282922。123456789情况下，可只对这20个账单优先予以追查。关部门可以此为参考，展开工作。每次增加0.0005，观察什么时候前十位的发生改变，发现RB的是在步长升0.008517RB算法具有较好的鲁棒性，明WRB算法明显具有更好的鲁棒性。各组WROF10891234151647189911234567892123456786911627345678912053094050607080901123451647891142434567839121345647879712345678911234563789115234567891123495678911212346567282961126345467783929345678911234536789501123465767782923341567897121324567589212134567891123545637189931218318418566789112345967891123945678912123345667891123456782911234567829922364567189181283435863784923456378917132734567789611623456667891123459697985918234356798919126345466789611132232475363738293423113218374657627891234856472839112314312132131425162718393111121314151601718191111121314151