基于大数据分析的网络资源缺失信息碎片智能识别方法

摘要：

针对传统网络资源缺失信息碎片识别方法中识别准确度较低、完成时间较长、能量消耗较大等问题,提出一种基于大数据分析的网络资源缺失信息碎片识别方法.通过对网络资源信息分析,利用非线性时间序列对网络资源不完整信息进行相空间重建,引入关联维数对网络资源不完整信息特征提取;考虑到不完整信息特征中缺失信息碎片对信息类别的贡献度,利用信息熵来衡量缺失信息碎片之间的差异,利用以BP神经网络为基础的集成分类器对缺失信息碎片分类,完成缺失信息碎片识别.结果表明,所提方法识别准确度较高、完成时间较短、能量消耗较小.

关键词：大数据分析、网络资源、缺失信息、智能识别

所属期刊栏目：50

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：2015年河南省医学教育研究项目:依托网络专题教育社区的医学超声诊断技术教学模式改革的探索Wjlx2015170

在线出版日期：2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：870-872