网络大数据下的冗余数据分类优化算法研究

• 作者: 欧阳柏成
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 网络 大数据 冗余数据
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 128-130
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

提出了基于模糊支持向量机算法网络大数据下的冗余数据分类优化方法。提取网络大数据环境下的冗余数据属性特征，为冗余数据分类提供准确的数据基础。根据模糊支持向量机相关理论，获取最优分类平面，从而实现冗余数据分类优化处理。实验结果表明，利用改进算法进行网络大数据下的冗余数据分类优化处理，能够提高分类的准确性，取得了令人满意的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳柏成	贵阳学院数学与信息科学学院	23	41	4.0	5.0