基于自适应学习算法的档案信息自动化整合系统设计

档案信息整合过程中，受到自动化整合模型的影响，使得系统整合耗费时间较长。因此，提出基于自适应学习算法的档案信息自动化整合系统设计。硬件方面，设计采集器和存储器，为软件设计提供支撑。利用粗糙集技术获取待整合档案信息，形成样本集并对该集合进行筛选。利用自适应学习算法，构建自适应学习整合模型。对组合逻辑延时分析后，完成档案信息高效率自动化整合。相同测试环境下，与传统整合系统相比，设计系统将档案信息整合耗费时间分别降低171 s、199 s，极大提升了系统性能。