【摘 要】
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基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的5V特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以"数据驱动+模型驱动"范式转变为代表的核心问题。为解决大数据分析
【机 构】
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上海理工大学管理学院,四川大学计算机学院
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基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的5V特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以"数据驱动+模型驱动"范式转变为代表的核心问题。为解决大数据分析核心问题,引入神经网络,采用性能优越的卷积神经网络设计对比实验,运用两个公开数据集对其进行训练,并在输出层分别使用L2-SVM和Softmax激活函数。在手写数字识别和彩色图像识别中,L2-SVM的识别错误率分别为0.87%和11.9%。实验结果表明,基于L2-SVM的神经网络大数据分析方法可以获得更高的识别精度。
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