基于大数据分析的网络资源缺失信息碎片智能识别方法

• 作者: 李田英
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 网络资源 缺失信息 智能识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 870-872
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2019.05.029

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李田英	商丘医学高等专科学校现代教育技术中心	21	43	3.0	6.0