基于卷积神经网络的四品一械数据分析系统的研发

成果编号：22383

价格：40

完成单位：淮阴工学院

单位类别：其他高校

完成时间：2020年

成熟程度：其他

服务产业领域：电子信息、装备制造、能源环保、生物技术与医药、新材料、现代农业、其他

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发布人：jxl654321 离线

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为了克服现有分布式关联数据挖掘算法未建立数据分类模型，而导致的挖掘速率低的问题，提出基于卷积神经网络的分布式关联数据挖掘算法。

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成果介绍

科技计划：省部级：基于卷积神经网络的四品一械关键算法研究

成果形式：其他

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股、人才培养、共建载体、其他

参与活动：第七届中国江苏产学研合作大会

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 0 项
已授权专利,其中:发明专利 1 项

成果简介

成果概况

为了克服现有分布式关联数据挖掘算法未建立数据分类模型，而导致的挖掘速率低的问题，提出基于卷积神经网络的分布式关联数据挖掘算法。

创新要点

首先准备待挖掘的分布式数据集，并进行清洗、转换等多个方面的预处理。通过确定卷积神经网络的拓扑结构和训练过程，搭建卷积神经网络数据分类模型，将完成预处理的待挖掘数据集输入到模型当中，分别从图像数据和文本数据两个方面，实现对原始数据集的分类处理。提取不同类型数据的特征向量，设置相应的数据挖掘关联规则，最终实现分布式关联数据的挖掘，并得出数据挖掘结果。

主要技术指标

与传统数据挖掘算法相比，提出挖掘算法的加速性和并行性分别提升了0.27[%]和0.48[%]，挖掘时间缩短至2.1s。

其他说明

无

完成人信息

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职称：对接成功后可查看

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