基于深度置信网络数据库混合挖掘模型仿真

• 作者: 张永超
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 深度置信网络 数据库挖掘 数据挖掘 挖掘模型
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 313-316,360
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.12.065

摘要

由于目前对海量数据处理没有相应完善的方法,采用传统的方法对深度置信网络数据库进行混合挖掘时,难以确定网络中数据库评价标准的权重,挖掘过程存在误差大,精度低和不稳定性等问题.为解决上述问题,提出一种基于深度置信网络数据库的混合挖掘方法.该方法首先对数据库采用联合滤波算法进行干扰滤波处理,并对信息传输通道采用多普勒进行扩展以提高数据挖掘精度;然后假设随机变量源自数据库中各数据,并对这些数据按比例进行混合形成超级总体,对该总体采用正态分布逼近,得出数据库混合挖掘模型;最后通过贝叶斯判断理论推导出和规则,利用和规则对挖掘模型的后验概率进行融合,进而实现对深度置信网络数据库的混合挖掘.仿真结果证明,所提方法对数据库混合挖掘的效率、精确度和稳定性较高、且具有较低的挖掘误差率,可为数据库管理工作提供很大帮助.