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大数据分析中的计算智能研究现状与展望
引用本文:郭平,王可,罗阿理,薛明志.大数据分析中的计算智能研究现状与展望[J].软件学报,2015,26(11):3010-3025.
作者姓名:郭平  王可  罗阿理  薛明志
作者单位:北京理工大学 计算机学院, 北京 100081;北京师范大学 图形图像与模式识别实验室, 北京 100875,北京理工大学 计算机学院, 北京 100081,中国科学院 国家天文台 光学天文重点实验室, 北京 100012,商丘师范学院 数学与信息科学学院, 河南 商丘 476000
基金项目:国家自然科学基金(61375045); 国家自然科学基金委员会-中国科学院天文联合基金(U1531242); 北京市自然科学基金(4142030); 河南省基础与前沿技术研究计划(122300410275)
摘    要:随着产业界和科学界数据量的爆炸式增长,大数据技术和应用吸引了众多的关注.如何分析大数据,充分挖掘大数据的潜在价值,成为需要深入探讨的科学问题.计算智能是科学研究和工程实践中解决复杂问题的有效手段,是人工智能和信息科学的重要研究方向,应用计算智能方法进行大数据分析具有巨大的潜力.对大数据分析中的计算智能方法进行综述,结合大数据的特征,讨论了大数据分析中计算智能研究存在的问题和进一步的研究方向,阐述了数据源共享问题,并建议利用以天文学为代表的数据密集型基础科研领域的数据开展大数据分析研究.

关 键 词:大数据  计算智能  大数据分析  天文大数据
收稿时间:2015/5/29 0:00:00
修稿时间:2015/8/26 0:00:00

Computational Intelligence for Big Data Analysis: Current Status and Future Prospect
GUO Ping,WANG Ke,LUO A-Li and XUE Ming-Zhi.Computational Intelligence for Big Data Analysis: Current Status and Future Prospect[J].Journal of Software,2015,26(11):3010-3025.
Authors:GUO Ping  WANG Ke  LUO A-Li and XUE Ming-Zhi
Affiliation:School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China,School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China,Key Laboratory of Optical Astronomy, National Astronomical Observatories, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, China and School of Mathematics and Information Sciences, Shangqiu Normal University, Shangqiu 476000, China
Abstract:Big data and its real-world applications have attracted a lot of attention with the explosive growth of data volumes not only in the academic but also in industrial. Big data analysis aimed at mining the potential value of big data has become a popular research topic. Computational intelligence (CI) which is an important research direction of artificial intelligence and information science has been shown to be promising to solve complex problems in scientific research and engineering. CI techniques are expected to provide powerful tools for addressing challenges in big data analytics. This paper surveys the related CI techniques, analyzes the grand challenges brought forth by big data from big data analysis perspectives, and discusses the possible research directions in the future of the big data era. Further, it proposes to conduct the research of big data analysis on scientific big data such as astronomy big data.
Keywords:big data  computational intelligence  big data analysis  astronomy big data
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