基于神经网络自适应搜索的大数据挖掘算法

发布时间：2017-06-21 09:19

  本文关键词：基于神经网络自适应搜索的大数据挖掘算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大数据挖掘是实现数据库访问和数据库的关键信息特征提取的关键,传统的大数据挖掘算法采用粒子群进化方法,当数据特征空间中的干扰因素较多时,数据挖掘性能不好。提出一种基于神经网络自适应搜索的大数据挖掘算法,首先构建了大数据挖掘的神经网络训练模型,通过改进的BP神经网络训练进行数据特征提取和聚类处理,结合自适应搜索迭代方法进行大数据挖掘算法改进,提高数据挖掘过程中的聚类和特征提取性能。仿真结果表明,该大数据挖掘算法具有较高的特征匹配精度,挖掘准确性较高,自适应收敛性能较好,展示了较好的应用价值。
【作者单位】： 湖南铁道职业技术学院铁道运营与管理学院;
【关键词】： 神经网络 自适应搜索 大数据挖掘
【分类号】：TP311.13;TP183
【正文快照】： 1引言 随着大数据信息处理技术的发展,海量的数据信息通过网络数据库进行存储和计算,对网络数据库的优化访问成为未来信息处理技术发展的一个重要方向。对海量网络数据库的数据访问的基础是进行数据挖掘,研究大数据挖掘算法,将在网络数据库访问、目标识别和聚类分析等方面具

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本文编号：468231