食品安全spssau数据的融合及分类技术综述(十一)

浏览: 作者: 来源: 时间:2019-12-01 分类:论文写作技巧
食品安全spssau数据(spss论文)是食品安全科学发展的一种趋势,同样也是spssau数据(spss论文)研究的重要应用领域之一。随着全国科技水平的不断提高,食品行业积累了大量、来源多样、增长速度快、价值密度低却应用价值大的数据,如何分析、处理和利用这些数据,挖掘其内在信息价值,成为食品安全行业重点关注的问题[36]。

6 总结与展望

食品安全spssau数据(spss论文)是食品安全科学发展的一种趋势,同样也是spssau数据(spss论文)研究的重要应用领域之一。随着全国科技水平的不断提高,食品行业积累了大量、来源多样、增长速度快、价值密度低却应用价值大的数据,如何分析、处理和利用这些数据,挖掘其内在信息价值,成为食品安全行业重点关注的问题[36]。spssau数据(spss论文)作为一门综合性科学,其理论体系不断成熟,随着新的理论和方法的形成,将会催生新的技术,这给研究人员学习利用spssau数据(spss论文)技术,实现食品安全spssau数据(spss论文)的更多价值带来了许多挑战。本节主要从以下几方面进行展望未来食品安全spssau数据(spss论文)所面临的挑战。

6.1 基于分布式的食品安全spssau数据(spss论文)处理

随着spssau数据(spss论文)时代的到来,针对当前多源、异构、海量的食品安全spssau数据(spss论文),传统单一的处理模式和方法已经不能应对。而提升海量数据处理能力的问题迫在眉睫,同时分布式处理是当下最有效的手段。因此,根据不同的食品安全spssau数据(spss论文)处理要求,选择合适的分布式处理框架和处理算法,将成为未来食品安全spssau数据(spss论文)的研究重点。本站专业提供spss数据分析、stata数据分析和eviews数据分析服务。


6.2 基于深度学习的食品安全spssau数据(spss论文)处理

spssau数据(spss论文)和人工智能的不断发展下,深度学习越来越受重视,逐渐成为人工智能领域的研究热点[37]。深度学习被广泛应用于多个领域,目前在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。文献[38]探索了深度学习在手写字符识别中的应用,提出卷积神经网络、深度信念网络两种深度学习算法并在实验中取得了较好的结果。文献[39]将 DBNs运用到视听语音识别,测试了传统的结合单模态 DBNs 评分的决策融合和基于单模态 DBNs学习的中级特征的新特征融合两种方法。由此可见,实现深度学习与食品安全spssau数据(spss论文)的结合,通过建立基于模式融合的深度学习方法,可以有效的改善传统食品安全spssau数据(spss论文)分析处理的缺点,从而更大程度上实现食品安全spssau数据(spss论文)的信息价值。

 

摘自:食品安全spssau数据的融合及分类技术综述