食品安全spssau数据的融合及分类技术综述(二)

浏览: 作者: 来源: 时间:2019-11-29 分类:论文写作技巧
本文关于食品安全spss论文(或者spssau)数据处理关键技术重点介绍了食品安全spss论文(或者spssau)数据预处理、食品安全spss论文(或者spssau)数据融合、并行挖掘技术、并行挖掘算法这几方面内容。目前,许多研究人员针对食品安全spss论文(或者spssau)数据处理技术进行了大量的研究。

本文关于食品安全spss论文(或者spssau)数据处理关键技术重点介绍了食品安全spss论文(或者spssau)数据预处理、食品安全spss论文(或者spssau)数据融合、并行挖掘技术、并行挖掘算法这几方面内容。目前,许多研究人员针对食品安全spss论文(或者spssau)数据处理技术进行了大量的研究。孟小峰[3]等详细解析了spss论文(或者spssau)数据的基本概念,介绍了spss论文(或者spssau)数据处理的基本框架以及spss论文(或者spssau)数据的主要应用。王志海[4]等提出了一种懒惰式 shapelets 分类模型,该模型主要依据待分类实例显著局部特征,为各个待分类的实例构建各自的数据驱动懒惰式分类模型,该模型不但具有高准确率,还具有强可解释性。季一木[5]等基于分布式计算平台提出了一种 Storm 的P-HT 并行化算法,该算法解决了概念漂移问题的同时,提高了分类算法的有效性和高效性。宋杰[6]等介绍了 12 个典型的基于 MapReduce 的spss论文(或者spssau)数据处理平台的实现原理和适用场景以及基于 MapReduce 的spss论文(或者spssau)数据分析算法,并在对外存算法特征进行分析的基础上,提出了适合外存算法性能优化方法的研究思路。程学旗[7]等综述了spss论文(或者spssau)数据的应用场景,总结了spss论文(或者spssau)数据处理系统的关键技术,梳理了spss论文(或者spssau)数据处理所面临的各种挑战,并依次提出了应对措施。

 

本文第2节对食品安全spss论文(或者spssau)数据进行概要性描述,概述食品安全spss论文(或者spssau)数据来源、特征以及处理关键技术和挖掘基本流程。第3节食品安全spss论文(或者spssau)数据预处理进行总结。第 4节对食品安全spss论文(或者spssau)数据融合的三个层次进行分析和对比,并对已有的食品安全spss论文(或者spssau)数据的关键技术总结。第5节针对食品安全spss论文(或者spssau)数据并行挖掘技术,对并行计算模式进行介绍。第6节针对食品安全spss论文(或者spssau)数据并行挖掘算法的设计,对几种常用分类算法进行总结和比较。本文最后总结全文并展望未来食品安全spss论文(或者spssau)数据面临的挑战和热门研究方向。

摘自:食品安全spssau数据的融合及分类技术综述