基于人工智能技术的大数据分析方法研究进展

基于人工智能技术的大数据分析方法研究进展

论文摘要

人工智能、大数据、云计算、物联网等信息技术为推动集成制造快速发展提供了关键技术手段。近年来,采用人工智能技术进行大数据分析取得了突破性进展。系统总结了基于人工智能技术的大数据分析方法的最新研究进展。从大数据的聚类、关联分析、分类和预测4个主要的数据挖掘任务出发,分析了大数据环境下机器学习的研究现状;针对深度学习这一热点,总结了基于MapReduce、Spark的分布式深度学习实现,以及面向大数据分析的深度学习算法改进相关研究;从群智能、进化算法两方面梳理了基于计算智能的大数据分析相关研究;针对大数据平台,特别对大数据分析和深度学习集成框架进行了归纳,介绍了大数据机器学习系统和算法库;分析了大数据分析中人工智能技术面临的主要挑战,并提出了进一步的研究方向。

论文目录

  • 1 问题的提出
  • 2 基于机器学习的大数据分析
  •   2.1 大数据聚类
  •   2.2 大数据关联分析
  •     2.2.1 Apriori关联规则挖掘
  •     2.2.2 FP-Growth关联规则挖掘
  •     2.2.3 关联规则挖掘的应用
  •   2.3 大数据分类
  •   2.4 大数据预测
  • 3 基于深度学习的大数据分析
  •   3.1 基于MapReduce的深度学习分布式实现
  •   3.2 基于Spark的深度学习分布式实现
  •   3.3 面向大数据分析的深度学习算法的改进
  • 4 基于计算智能的大数据分析
  •   4.1 基于群智能的大数据分析
  •     4.1.1 基于粒子群优化的大数据分析
  •     4.1.2 基于其他群智能算法的大数据分析
  •   4.2 基于进化算法的大数据分析
  • 5 大数据平台
  •   5.1 大数据分析和深度学习集成框架
  •     5.1.1 SparkNet
  •     5.1.2 DeepSpark
  •     5.1.3 Deeplearning4j on Spark/Hadoop
  •     5.1.4 CaffeOnSpark
  •     5.1.5 TensorFlowOnSpark
  •     5.1.6 Spark on PADDLE
  •   5.2 大数据机器学习系统和算法库
  • 6 面临的挑战及进一步的研究方向
  •   6.1 面临的挑战
  •   6.2 进一步的研究方向
  • 7 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王万良,张兆娟,高楠,赵燕伟

    关键词: 大数据,人工智能,机器学习,深度学习,计算智能

    来源: 计算机集成制造系统 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61873240,61572438,61702456)~~

    分类号: TP311.13;TP18

    DOI: 10.13196/j.cims.2019.03.001

    页码: 529-547

    总页数: 19

    文件大小: 956K

    下载量: 4330

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