基于深度置信网络数据库混合挖掘模型仿真

基于深度置信网络数据库混合挖掘模型仿真

论文摘要

由于目前对海量数据处理没有相应完善的方法,采用传统的方法对深度置信网络数据库进行混合挖掘时,难以确定网络中数据库评价标准的权重,挖掘过程存在误差大,精度低和不稳定性等问题。为解决上述问题,提出一种基于深度置信网络数据库的混合挖掘方法。该方法首先对数据库采用联合滤波算法进行干扰滤波处理,并对信息传输通道采用多普勒进行扩展以提高数据挖掘精度;然后假设随机变量源自数据库中各数据,并对这些数据按比例进行混合形成超级总体,对该总体采用正态分布逼近,得出数据库混合挖掘模型;最后通过贝叶斯判断理论推导出和规则,利用和规则对挖掘模型的后验概率进行融合,进而实现对深度置信网络数据库的混合挖掘。仿真结果证明,所提方法对数据库混合挖掘的效率、精确度和稳定性较高、且具有较低的挖掘误差率,可为数据库管理工作提供很大帮助。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 深度置信网络数据混合挖掘
  •   2.1 数据库干扰滤波处理
  •   2.2 深度置信网络数据库混合挖掘模型
  •   2.3 数据库混合挖掘模型分析
  • 3 实验结果及分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张永超

    关键词: 深度置信网络,数据库挖掘,数据挖掘,挖掘模型

    来源: 计算机仿真 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 吉林化工学院

    分类号: TP311.13

    页码: 313-316+360

    总页数: 5

    文件大小: 840K

    下载量: 26

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