基于优化深度置信网络的多源异构数据清洗算法研究

程大勇

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基于优化深度置信网络的多源异构数据清洗算法研究

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针对海量工业大数据的多源异构性特征,提出一种基于优化深度置信网络的大数据清洗算法.在Hadoop框架下,利用曼哈顿距离描述高维空间内多源异构数据之间的关系,构建深度置信网络模型,基于隐含层中的RBM结构训练样本数据;同时,利用能量函数联合概率优化神经网络模型,实现数据属性的约简,并剔除冗余、错误及不完整的干扰数据.

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2021年第6期|59-6369|共6页
作者
程大勇;
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作者单位

安徽工业职业技术学院安徽铜陵 244000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP310;
关键词
多源异构数据; Hadoop框架; 曼哈顿距离; 深度置信网络; 属性约简;

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