【摘 要】
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针对海量工业大数据的多源异构性特征,提出一种基于优化深度置信网络的大数据清洗算法。在Hadoop框架下,利用曼哈顿距离描述高维空间内多源异构数据之间的关系,构建深度置信网络模型,基于隐含层中的RBM结构训练样本数据;同时,利用能量函数联合概率优化神经网络模型,实现数据属性的约简,并剔除冗余、错误及不完整的干扰数据。
【基金项目】
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2020年度安徽省高等学校省级质量工程项目“软件工程与项目管理课程思政化路径探索与研究”（2020KCSZYJXM035）；
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针对海量工业大数据的多源异构性特征,提出一种基于优化深度置信网络的大数据清洗算法。在Hadoop框架下,利用曼哈顿距离描述高维空间内多源异构数据之间的关系,构建深度置信网络模型,基于隐含层中的RBM结构训练样本数据;同时,利用能量函数联合概率优化神经网络模型,实现数据属性的约简,并剔除冗余、错误及不完整的干扰数据。
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