發(fā)布時間：2018-01-08 07:15

  本文關(guān)鍵詞：面向物流的亂序數(shù)據(jù)處理方法研究　出處：《南京郵電大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用的普及,整個物流系統(tǒng)正在逐步實現(xiàn)電子信息化,物流數(shù)據(jù)處理也正逐漸被社會所認(rèn)知。數(shù)據(jù)處理的主要目的是從原始亂序數(shù)據(jù)流中提取出用戶感興趣的信息,完成一系列的預(yù)測輸出給用戶。本文通過分析亂序數(shù)據(jù)流,建立三級數(shù)據(jù)處理架構(gòu),設(shè)定匹配模板,從而對亂序數(shù)據(jù)流進行動態(tài)處理與輸出。本文主要貢獻包括:(1)針對物流領(lǐng)域中的亂序數(shù)據(jù)之間處理時間相對較長問題,提出了一種動態(tài)調(diào)整的改進型BP算法。算法中運用了動態(tài)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)調(diào)整機制,根據(jù)環(huán)境要求自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu),優(yōu)化迭代訓(xùn)練過程。并通過動態(tài)的調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的動量因子、閾學(xué)習(xí)指數(shù)、權(quán)學(xué)習(xí)指數(shù)這三個因子來加快學(xué)習(xí)的響應(yīng)速度,從而縮短訓(xùn)練時間,加快收斂速度。(2)針對物流領(lǐng)域中亂序數(shù)據(jù)流難以在短時間內(nèi)獲取有價值的信息的問題,提出了一種基于改進型BP的模板匹配算法。算法通過動態(tài)設(shè)定的匹配模板,根據(jù)亂序數(shù)據(jù)流到達(dá)網(wǎng)絡(luò)輸入層的時間順序,提取出用戶所需信息;并在學(xué)習(xí)匹配過程中優(yōu)化神經(jīng)元選取機制、自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),來加快學(xué)習(xí)響應(yīng)速度,以此減少匹配時間。(3)針對石化領(lǐng)域的物流供應(yīng)鏈中難以從傳感器的海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息的難題,提出了一種基于改進型BP的三級數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。算法根據(jù)到達(dá)輸入層的時間并行處理實時數(shù)據(jù)。與此同時,為了提高算法的響應(yīng)時間,從而縮短預(yù)測時間,我們在學(xué)習(xí)過程中運用多維學(xué)習(xí)因子優(yōu)化機制。
[Abstract]:This paper presents a modified BP algorithm based on improved BP .

【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F252;TP183

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7 胡t焧，

本文編號：1396114