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1.数据预处理数据清洗：识别并处理缺失值，但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析：从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择：使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择：基于项目需求和数据特性，选择合适的机器学习算法。模型训练：使用训练数据集对模型进行

自动移动、聚焦采集清晰的图像。自动拼接图像。自动识别图像中的微粒。识别结果体现到拼接图上，有直观的认识，也方便人工复核。计算微粒的大小。根据客户设置统计不同大小种类的数量。可选手动控制采集图像、查看影像。数据按日期查询、按任务查询、导出数据报表。根据客户设置自动删除过期数据。查询人员操作日志。账户管