本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)搜索的大數(shù)據(jù)挖掘算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大數(shù)據(jù)挖掘是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫訪問和數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵信息特征提取的關(guān)鍵,傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)挖掘算法采用粒子群進(jìn)化方法,當(dāng)數(shù)據(jù)特征空間中的干擾因素較多時(shí),數(shù)據(jù)挖掘性能不好。提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)搜索的大數(shù)據(jù)挖掘算法,首先構(gòu)建了大數(shù)據(jù)挖掘的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型,通過改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取和聚類處理,結(jié)合自適應(yīng)搜索迭代方法進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘算法改進(jìn),提高數(shù)據(jù)挖掘過程中的聚類和特征提取性能。仿真結(jié)果表明,該大數(shù)據(jù)挖掘算法具有較高的特征匹配精度,挖掘準(zhǔn)確性較高,自適應(yīng)收斂性能較好,展示了較好的應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院鐵道運(yùn)營(yíng)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)搜索 大數(shù)據(jù)挖掘
【分類號(hào)】：TP311.13;TP183
【正文快照】： 1引言 隨著大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)信息通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算,對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化訪問成為未來信息處理技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方向。對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)訪問的基礎(chǔ)是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,研究大數(shù)據(jù)挖掘算法,將在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫訪問、目標(biāo)識(shí)別和聚類分析等方面具

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