大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统设计

在信息时代的快速发展背景下,大数据技术的广泛应用已经渗透各行各业,带来了海量的数据资源。然而,如何从这些数据中挖掘出有用的信息,为企业的决策提供支持,成为一个亟待解决的问题。文章旨在优化大数据平台的数据挖掘算法,并通过系统设计与技术实现,提升电力数据挖掘的准确性。采用算法优化方法包括模型压缩、参数调优和并行计算等,以提升深度学习模型的性能。基于此,文章提出构建高效、可扩展的数据挖掘平台。经过优化后,深度学习模型预测准确率在95%以上。此外,通过并行计算和分布式存储,数据挖掘平台的处理速度提高了2倍,能够处理更大规模的数据集。优化方法的应用显著提升了模型的性能和平台的处理能力,为大数据挖掘提供了技术支持。     

大数据背景下的深度学习技术应用探究

深度学习技术能深层地挖掘大数据的潜在价值,有广阔的应用前景。如何科学、合理运用深度学习技术为企事业单位服务,是当前研究的重点问题。笔者探究了在大数据背景下的深度学习技术,从技术的起源到具体的应用场景进行深入分析,以期为大数据背景下的深度学习技术的合理应用提供有效参考。     

基于大数据技术的移动学习分析系统设计

近几年,移动学习发展迅速,多种网络服务与移动学习充分融合。目前,大数据技术在各领域成为研究热点,越来越多的研究者将大数据分析方法应用到移动学习中。基于此,结合移动学习分析的需求,基于大数据技术设计了移动学习分析系统,为不同的学生建立了学习模型,打造了个性化的学习路径,每个人的学习内容将不再千篇一律,可根据用户的个性化学习动态进行呈现。     

基于深度学习的电力大数据融合与异常检测方法

为了充分利用电力大数据中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,采用深度受限玻尔兹曼机将不同格式的异构数据映射到统一的嵌入式向量空间,实现了异构数据的融合。采用循环神经网络对得到的嵌入式向量数据建立画像,实现了数据中异常事件的检测。实验结果表明,提出的异常检测方法在提出的互信息量度量指标中具有很高的互信息量。此外提出的方法在准确率、误报率和漏报率中的结果也优于其他异常检测方法。     

基于大数据和深度学习的语音识别研究

近年来,现代信息技术进入高速发展的阶段,新的研究成果出现的同时也带来了新的难题和挑战,其中,对人工智能的研究应用到了人们生活和生产的各个方面,给社会生活带来了巨大的改变。在人工智能识别中的语音识别研究一直是重点研究项目,虽然基于人工神经网络引入声学理论的研究,让语音识别智能化的效率和准确率大大提高,但是随着对语音识别需求的增多,仍然出现了一些不足。因此需要基于大数据和深度学习,对语音识别进行改善和深入研究,本文通过探讨语言智能识别的现状,用基于大数据和深度学习的方法,改善语音识别中的语音提取,声音模拟和识别判断等,有效提高语音识别技术的发展。     

基于大数据技术的大学生学习画像构建

在信息社会,各行各业的管理控制转变为以数据、信息为中心.在高等教育领域,高校重视学生信息数据库的建设,通过学生浏览信息的关键词、种类分布和浏览主题等多个维度构建学生画像向量空间模型.本文使用大数据技术构建学生学习画像基础模型框架,研究学生学习画像在个性化学习、问题预警及辅助学校决策等方面的应用,为高校提升学生培养质量提...     

基于大数据平台的企业画像研究综述

随着国民经济的发展,企业的数量不断增加。基于企业运营时产生的海量数据,可以利用大数据技术结合企业画像的理论来对企业进行全面分析,为企业成长、行业发展、政府监管等各方面提供可靠的数据分析。文中首先对当前国内外企业画像构建及其技术进行总结和分析,构建了基于大数据平台的企业画像标签体系模型和建模框架;然后根据企业数据的特点,结合比较热门的用户画像技术,提出了几种处理企业的数据方法;最后提出使用大数据技术处理企业数据时值得讨论的几个问题。     

深度学习在医学影像大数据中的应用研究

医疗过程中产生了以医学影像为主的海量医疗数据,采用大数据技术对医学影像进行采集存储和分析处理能够有效提高医学影像利用效率。本文对医学影像大数据平台构建,深度学习的大数据应用场景进行探讨,指出深度学习能有效提高医学图像处理、医学影像辅助诊断和基于医学影像的预后预测等的水平,具有广泛应用前景。     

基于大数据的高校学生在线学习画像研究

以四川省某高校的网络教学平台为研究对象,对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用python、dycharts、图表秀,对不同任务点(视频)学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处,从而更有针对性地进行改善和提高。     

基于校园大数据的学生画像系统应用研究

随着我国教育事业的蓬勃发展,各高校都在经历着从数字校园到智慧校园的信息化形态升级,开始将大数据技术运用到教学管理、资源优化等工作上,旨在提高教师和行政人员的工作效率,同时也更加全面、具体地开展学生的培养工作,更好地服务于学生。因此,基于校园大数据的学生画像系统应运而生,为精准教学管理、提高教育质量开创了新的方法。本文提出了基于校园大数据的学生画像系统,介绍了该系统的数据来源与实现技术,验证了该系统的实用场景。     

基于深度学习的数据融合方法研究综述

数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。综述了近几年基于深度学习的数据融合方法的相关文献,以此了解深度学习在数据融合中应用所具有的优势。分类阐述常见的数据融合方法,同时指出这些方法的优点和不足。从基于深度学习特征提取的数据融合方法、基于深度学习融合的数据融合方法、基于深度学习全过程的数据融合方法三个方面对基于深度学习的数据融合方法进行分析,并做了对比研究与总结。总结全文并讨论了深度学习在数据融合中应用的难点和未来需要进一步研究的问题。     

大数据下图书馆精准服务的用户画像系统设计与实现

在大数据时代,精准用户是各行各业发展的必然趋势,符合快节奏环境下图书馆发展的新方向。文章首先对用户画像的概念进行了简要描述,并从现有的用户画像发展水平出发,统筹生成大数据下图书馆精准服务总体结构,最后通过数据库、中间层、客户端三个层面,逐步推动精准服务系统的用户画像相关技术实现,以此优化现有智慧图书馆服务体验。     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

基于大数据技术的档案管理系统设计与实现

本文基于Java Web技术构建了一套档案管理系统。重点介绍了系统的组织架构以及网络拓扑结构。在实现档案管理功能的基础上,应用大数据技术进行人事档案管理优化。展示了管理功能的实现并对系统进行测试,LoadRunner测试结果表明系统可有效的应对海量档案的管理。     

融合多源数据的深度学习短时降水预测

针对传统降水预测方法的局限性, 提出了一种融合多源数据的深度学习短时降水预测模型MSF-Net. 在GPM历史降水数据的基础上融合了ERA5气象数据、雷达数据和DEM数据. 利用气象特征提取模块学习多源数据的气象特征, 通过注意力融合预测模块进行特征融合并实现短时降水预测. 将MSF-Net的降水预测结果与多种人工智能方法进行对比, 实验结果表明, MSF-Net模型的风险评分TS和偏差评分Bias最优, 表明其可以在6 h的预测时效内提升数据驱动降水预测的效果.     

基于深度强化学习的VR大数据智能测评方法

为实现对VR(虚拟现实)大数据的精准测评,保证测评结果更贴合实际,提出深度强化学习VR大数据的智能测评方法。首先,集中筛查VR大数据智能测评指标,使用Bartlett球形工具,检验指标的可靠度;然后,引进深度强化学习,对测评中的特征性因子进行智能拟合,保证测评结果的一致性;最后,通过回归模型设定一个测评标准值与回归系数,按照回归计算中的一致性计算公式,对测评结果进行评估,实现VR大数据智能测评结果校正。实验结果表明,所提的测评方法在实际应用中,能够实现对不同VR大数据测评的高度一致性,并且得出的测评结果与实际更相符。     

数据驱动的深度学习教学模式构建与实施

后疫情时期,高校教学形式进入线上+线下融合的时代,融合时代如何促进学习者深度学习发生值得深度研究.分析了线上+线下融合教学环境中深度学习发生的必要性,探讨了教育大数据在促进融合环境中学习者深度学习发展的优势,构建数据驱动的深度学习教学模式,以传播学课程为例叙述了该模式的教学实践过程,并对该模式的实践效果进行了说明.     

基于深度学习技术的智能化无人机视觉系统设计

传统无人机无法实现数据信息的智能化处理,处理结果不精准,给工作的顺利开展造成了影响。为了解决此问题,文章基于深度学习技术研究智能化无人机视觉系统的设计思路。将深度学习技术应用在无人机智能化中的协同神经网络思想,能够优化无人机的飞行控制、目标识别、障碍规避、智能监测等,降低实现难度。     

基于大数据与云计算技术的分布式系统设计与优化

文章探讨了基于大数据与云计算技术的分布式系统设计与优化。在分布式系统架构方面,采用基于云计算的微服务架构,实现系统的水平扩展和高可用性。针对分布式系统中可能出现的硬件与软件故障,引入冗余设计和容错机制,确保系统在发生故障时能够自动恢复并继续提供服务。     

基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法

为了在无线传感器网络中提高数据融合性能,基于深度学习模型,提出一种将层叠自动编码器(SAE)和分簇协议相结合的数据融合算法SAEMDA,该算法在各个簇内构建特征提取分类模型SAEM,通过SAEM对节点数据进行特征提取和分类,之后将同类特征融合并发送给汇聚节点。SAEM的训练既可以采用离线有监督学习也可以采用在线无监督学习。仿真实验表明:和BPFDA,SOFMDA算法相比,SAEMDA在网络能耗大致相当的情况下能将数据融合正确率提高最多7.5%。