面向物联网和大数据的机器学习研究 |
| |
引用本文: | 谭婕娟.面向物联网和大数据的机器学习研究[J].自动化与仪器仪表,2024(2):195-199. |
| |
作者姓名: | 谭婕娟 |
| |
作者单位: | 西安航空职业技术学院 |
| |
基金项目: | 陕西省“十四五”教育科学规划2022年度课题《“双高”背景下高等职业教育“岗课赛证”课程体系构建研究—以大数据技术专业为例》(SGH22Y1638);;2023年度陕西省教育厅科研计划项目《基于深度学习的医疗耗材需求预测研究》(23JK0503); |
| |
摘 要: | 随着物联网和大数据技术的发展,卷积神经网络在图像分类任务中取得了显著的成果。研究为了解决传统岗课赛证课程存在数据传播有限、特征提取困难等问题,构建了一种面向于物联网和大数据下的岗课赛证教育课程分类的卷神经网络分类识别模型。首先利用物联网与大数据对教育课程分类进行研究,然后将课程分类与卷积神经网络相结合,构建了适用于岗课赛证课程分类的模型,最后通过将训练好的模型应用到实际测试数据上进行训练和测试。结果表明研究构建的岗课赛证课程分类识别模型在课程分类准确性、PR曲线和F1值分别为90.61%、0.89和0.81,实验结果均优于对比方法。这验证了研究提出的岗课赛证课程分类识别模型具有较高的分类识别能力,同时这项研究对于岗课赛证的发展起到了推进作用。
|
关 键 词: | 物联网 大数据 卷神经网络 岗课赛证 课程分类 |
|
|