基于深度学习的多源数据自动分类算法设计

王艳然; 杨鹏飞

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基于深度学习的多源数据自动分类算法设计

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为了降低由于数据特征差异引起的数据辨识分类结果精确度较低的问题,提出基于深度学习的多源数据自动分类算法设计。首先提取了不同数据域数据的特征,在最小化数据特征损失的基础上,采用深度学习的方法,对多源数据的特征进行分析,将分析结果作为数据分类的依据,实现数据的高精度分类。通过试验对其进行测试,结果表明,所提方法在不影响分类效率的前提下,分类精度可达到95%以上,具有良好的实际应用价值。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2022年第5期|20-21|共3页
作者
王艳然; 杨鹏飞;
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作者单位

郑州职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 数据特征; 多源数据; 自动分类;

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