【摘 要】
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大数据挖掘是从大量的随机数据中,挖掘出潜藏在数据库中有用的知识的过程。在挖掘的过程中,若迭代次数过多,会导致其并行效率降低,严重影响了挖掘的性能。为了有效解决上述问题,提出一种大数据挖掘中神经网络学习算法的可靠性方法。采用正交基函数处理网络输入函数和连接权函数,将结构参数和其它参数整合为一个粒子,使用粒子优化算法(PSO)对全局优化处理。通过组建大数据挖掘的神经网络训练模型,展开数据特征提取和聚类
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师科研课题(JAT160675,JAT191046);
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大数据挖掘是从大量的随机数据中,挖掘出潜藏在数据库中有用的知识的过程。在挖掘的过程中,若迭代次数过多,会导致其并行效率降低,严重影响了挖掘的性能。为了有效解决上述问题,提出一种大数据挖掘中神经网络学习算法的可靠性方法。采用正交基函数处理网络输入函数和连接权函数,将结构参数和其它参数整合为一个粒子,使用粒子优化算法(PSO)对全局优化处理。通过组建大数据挖掘的神经网络训练模型,展开数据特征提取和聚类处理,全面提升大数据挖掘过程中的聚类以及特征提取能力。实验结果表明,所提方法的挖掘准确率在94%以上,具有高可靠性的数据挖掘结果。
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