傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)特征提取方法提取數(shù)據(jù)特征后不能完全保有數(shù)據(jù)原有特征,導(dǎo)致方法只能應(yīng)用于低維度數(shù)據(jù)特征提取,方法的可行性差。針對以上問題,研究艦船網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中海量數(shù)據(jù)特征提取方法。設(shè)計(jì)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基本結(jié)構(gòu)的降噪自動(dòng)編碼器,通過編碼器對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)降噪。利用基于主成分分析的數(shù)據(jù)降維算法對數(shù)據(jù)降維,之后根據(jù)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性提取數(shù)據(jù)特征,完成對特征提取方法的研究。設(shè)計(jì)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)特征提取方法的對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明研究的方法能夠提取不同維度數(shù)據(jù)特征,并且應(yīng)用提取數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類時(shí),平均正確率為93.85%,高出傳統(tǒng)方法 22.39%,實(shí)用性更強(qiáng)。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(16)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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