基于SVM的动态物流大数据有效信息提取算法
摘要
传统的物流大数据不能有效过滤和挖掘物流中的实时动态,往往在运输过程中,运输的产品可能被破坏,为了修正传统的过滤方法中由于忽略了对大数据特征的提取,减少过滤效果和去噪处理对仿真结果的影响而导致的过滤精度低、柔性差的问题,文章基于支持向量机(SVM)设计了物流大数据有效信息提取算法。通过仿真实验得出的结论显示,SVM算法对大集群数据进行有效过滤与挖掘并提高了过滤精准度,提高系统对有效数据识别的性能能力。
引文
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[4]林明方.如何提高基于hadoop数据挖掘算法的计算精准度[J].软件,2017,38(9).
[5]刘云峰,李发红,曹广强.Hadoop框架下海量影像数据库管理系统的研究与实现[J].测绘通报,2016,(12).
[6]王春梅.基于神经网络的数据挖掘算法研究[J].现代电子技术,2017,40(11).
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[8]Wang L Z,Geng H,Liu P,et al.Particle Swarm Optimization Based Dictionary Learning for Remote Sensing Big Data[J].Knowledge-Based Systems,2015,79(5).
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[10]曾正良,罗可,邹瑞芝.基于复合粒子群的数据分类方法[J].计算机工程与应用,2009,45(7).
[11]李云玮,马蕾.基于SVM的物联网大数据有效信息过滤挖掘[J].控制工程,2016,23(10).
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[13]张玉峰,曾奕棠.基于动态数据挖掘的物流信息分析模型研究[J].情报科学,2016,34(1).
[14]宋磊.基于SODM的支持向量机的多分类器融合算法[J].统计与决策,2011,(17).
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