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研究云计算环境下数据融合优化问题,可提高后期数据识别的精度。当前云计算环境下数据分属不同服务器,数据差异化的特征越来越大。当前的融合方法在进行数据融合的过程中,融合前分类区域数量是固定的,使得对差异过多过大的数据很难形成固定数量的分类结果,导致出现融合效果差的问题。提出采用混合累积模式匹配的云数据特征分区融合算法,将路由协议部分进行泛化处理,对网络权值进行训练,为向量的分类操作提供基础。通过SOFM神经网络对采集到的数据信息进行非固定区域划分,采用融合法将同一组数据进行融合。将原始数据经SOFM后分