發(fā)布時間：2021-03-03 01:49

　　隨著通信技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的快速普及,各行業(yè)中的電子化數(shù)據(jù)越來越多,數(shù)據(jù)收集也越發(fā)簡單,我們迎來了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的發(fā)展亦推動了消費(fèi)形式的多樣性發(fā)展,但是大數(shù)據(jù)在為人們創(chuàng)造巨大使用價值的同時,也給以淘寶網(wǎng)為代表的各大電商企業(yè)帶來了一些新的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速擴(kuò)張,傳統(tǒng)的離線算法無法實現(xiàn)一次性收集全部的信息,將會耗費(fèi)大量的時間和空間。在線學(xué)習(xí)技術(shù)則可以很好的解決這一問題,成為大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點。本文主要研究面向大數(shù)據(jù)的在線RBF的學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用。論文的主要工作有以下三個內(nèi)容:（1）在對徑向基函數(shù)研究的基礎(chǔ)上,采用高斯函數(shù)作為核函數(shù),利用數(shù)學(xué)中的分塊矩陣定理對徑向基函數(shù)進(jìn)行處理,從在線處理大數(shù)據(jù)的角度思考,利用增量學(xué)習(xí)算法原理推導(dǎo)出徑向基函數(shù)（RBF）增量學(xué)習(xí)算法模型,為大數(shù)據(jù)的增量算法提供一種新思路,并利用實際算例加以檢驗。實驗表明,相對于傳統(tǒng)的一次性建模的方法,本文提出的增量式RBF算法能在保證不影響建模精度的前提下明顯地縮短處理大數(shù)據(jù)的時間。（2）在本文研究的RBF增量式學(xué)習(xí)算法的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),利用固定滑動窗口原理,通過利用數(shù)學(xué)中的分塊矩陣定理對徑向基函數(shù)... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

淘寶網(wǎng)大數(shù)據(jù)工具時間軸IBM大數(shù)據(jù)行業(yè)研究者指出，大數(shù)據(jù)定義主要有兩層框架

也是在這個階段，人們開始在各個領(lǐng)域的知識信息管理中使用一些基本工具以及相關(guān)技術(shù)來實現(xiàn)企業(yè)的科學(xué)管理。剛開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點調(diào)研內(nèi)容Algorithms）以及識別（Identification）等方面[14]。隨著相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)漸得到突破。在這個階段，通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的研究使得大數(shù)據(jù)技術(shù)得到更好的之前，計算機(jī)信息處理技術(shù)通常是應(yīng)用于獲取數(shù)據(jù)信息，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行一定的，并將有針對性的數(shù)據(jù)存儲起來，從而方便各軟件平臺數(shù)據(jù)信息的輸入。隨著信速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)信息不斷生成，所需的數(shù)據(jù)存儲空間越來越大，因此，只有提的存儲技術(shù)，保證數(shù)據(jù)信息的安全性和穩(wěn)定性，才能提高計算機(jī)信息處理的效率數(shù)據(jù)在我國開始逐漸普及起來，人們也意識到了大數(shù)據(jù)的重要性，在“十二五”甚至門設(shè)立了研究大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)。與此同時，行業(yè)內(nèi)也在不遺余力的推動大數(shù)據(jù)，社會各界給予大數(shù)據(jù)的關(guān)注在某種程度上亦推動了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。2017 年 12 主席在中共中央政治局第二次會議時提出“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略加快建設(shè)數(shù)字中，這也代表著我國對大數(shù)據(jù)的重視上升到了一個新的高度。

將上述方程的各個參數(shù)取值分別如下：t 0.01，1p -1.1,2p 0.4, q 1.6, w 1.8。當(dāng)確定了各個參數(shù)后，再通過如下采樣規(guī)則：2 1 1x (t ) ( x (t 1), x (t 1), t (t ))，2y (t ) x (本集 1( ), ( )Ntx t y t ， N 為樣本容量，利用樣本對 組成窗式樣本集，選窗口 N=4,核函數(shù)采用高斯函數(shù)： 2exp( / )i i x x x x ， =0.01（可調(diào)），用在線函數(shù)的學(xué)習(xí)算法對此混沌信號進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，利用滑動窗口的思想，即樣本呈現(xiàn)窗式本實驗的窗口長度為 4，當(dāng)時刻 t 的逐一遞進(jìn)時，向窗口中添加一個新的樣本，與此同固定窗口中的一個舊的樣本，從而保持窗口長度保持不變，逐一訓(xùn)練樣本集，直至樣的數(shù)據(jù)全部訓(xùn)練結(jié)束，此時窗口式在線 RBF 學(xué)習(xí)結(jié)束。 (1)()(()()()cos())(1)()()32211221112xtxtpxtpxtxtqwttxtxtxtt

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]徑向基函數(shù)逼近中的若干理論、方法及其應(yīng)用[D]. 馬利敏.復(fù)旦大學(xué) 2009



本文編號：3060364