大数据分析的神经网络方法
摘要
大数据的分析融合神经网络在多个领域的发展,取得了一定的突破。因此本文通过对于大数据分析,结合科学的神经网络学科知识,有效的解决神经网络和大数据应用中的核心问题。
出处
《中国新通信》
2019年第14期164-164,共1页
China New Telecommunications
二级参考文献52
-
1工信部电信研究院大数据白皮书(2014)[M].北京:工业和信息化部电信研究院,2014.
-
2Intel IT Center.大数据101:非结构化数据分析[M/OL].[2015-07-01 ]. http://www. intel. cn/content/dam/www/public/cn/zh/pdfvs/Big-data-101-Unstructured-data-Analytics.pdf, 2012.
-
3Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionalityof data with neural networks [J], Science, 2006, 313(5786): 504-507.
-
4Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model forinformation storage and organization in the brain. [J],Psychological Review, 1958,65(6) : 386-408.
-
5Rumelhart D E,Hinton G E, Williams R J. Learningrepresentations by back-propagating errors [J]. Nature,1986, 323(6088): 533-536.
-
6Huang G B, Chen L,Siew C K. Universal approximationusing incremental constructive feedforward networks withrandom hidden nodes [J]. IEEE Trans on Neural Networks,2006, 17(4): 879-892.
-
7Vincent P,Larochelle H, Lajoie I,et al. Stacked denoisingautoencoders : Learning useful representations in a deepnetwork with a local denoising criterion [J]. Journal ofMachine Learning Research, 2010,11: 3371-3408.
-
8LeCun Y, Bottou L, Bengio Y. Gradient-based learningapplied to document recognition [J]. Proceedings of theIEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.
-
9Williams R J,Zipser D. Gradient-based learning algorithmsfor recurrent connectionist networks, NU-CCS-90-9 [R].Boston,MA: Northeastern University, 1990.
-
10Robinson A J, Fallside F. The utility driven dynamic errorpropagation network [R]. Cambridge, UK: Department ofEngineering, University of Cambridge, 1987.
共引文献80
-
1谭宇辰,蔡晶晶,倪辰.基于深度学习的Web攻击检测技术研究[J].信息网络安全,2020(S02):122-126.
-
2Yuan Gong,Lu Mao,Changliang Li.Few-shot Learning for Named Entity Recognition Based on BERT and Two-level Model Fusion[J].Data Intelligence,2021,3(4):568-577.
-
3余嘉元.心理软计算的理论和应用[J].心理科学,2016,39(4):770-776. 被引量:2
-
4亢华爱.面向机器学习的通信网络大数据相关性分析算法研究[J].激光杂志,2016,37(8):145-148. 被引量:4
-
5严玥,严实,江赟.RBF-BP网络在火电厂氮氧化物浓度检测的应用[J].传感器与微系统,2016,35(12):149-151.
-
6章毅,郭泉,王建勇.大数据分析的神经网络方法[J].工程科学与技术,2017,49(1):9-18. 被引量:90
-
7刘洋,刘博,王峰.基于Parameter Server框架的大数据挖掘优化算法[J].山东大学学报(工学版),2017,47(4):1-6. 被引量:16
-
8赵彬,张德明,康虔,王新民.新桥矿爆破工艺与参数优化[J].爆破,2017,34(3):85-89. 被引量:2
-
9任华,张玲,叶煜.数字化校园中用户网络行为大数据的分析与监控[J].计算机与数字工程,2017,45(9):1814-1818. 被引量:9
-
10周春燕,李兵元,陈雷.稠油精确计量方法研究与应用[J].中国管理信息化,2017,20(19):197-199. 被引量:1
-
1曹娟,龚隽鹏,张鹏洲.数据到文本生成的神经网络模型研究[J].计算机技术与发展,2019,29(9):7-12. 被引量:2
-
2朱顺乐.基于深度学习的维吾尔语命名实体识别模型[J].计算机工程与设计,2019,40(10):2874-2878. 被引量:6
-
3张峰,赵忠国,李刚,陈刚.基于不同分类器的农用地分类提取[J].新疆农业科学,2019,56(8):1560-1568. 被引量:5
-
4邱津怡,罗俊,李秀,贾伟,倪福川,冯慧.基于卷积神经网络的多尺度葡萄图像识别方法[J].计算机应用,2019,39(10):2930-2936. 被引量:14
-
5荣菡,罗懿,黄镘淳.近红外光谱技术法快速鉴别茶油掺伪[J].安徽农业科学,2019,47(19):204-206. 被引量:2
-
6井元帅.致密砂岩含气储层预测方法优化及应用——以苏53区块为例[J].天然气勘探与开发,2019,42(3):78-85. 被引量:8