基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型
Bad Data Identification Model of Information Transmission Process Based on Deep Learning作者机构：玉林师范学院广西玉林537000
出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)
年 卷 期：2023年第42卷第5期
页 面：89-91,169页
学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程]
主 题：网络传输 卷积神经网络 数据分类 深度置信网络 不良数据 特征辨识 反馈微调
摘 要：针对传统辨识模型存在的耗时长、误差大的问题,本文研究了基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型。应用卷积神经网络模型对数据样本展开分类,应用深度置信网络模型对分类结果实施反馈微调。在此基础上,设计网络训练和数据聚类过程,通过设置最佳阈值来保证聚类稳定性和辨识精度,从而实现对信息传输过程中不良数据的有效辨识。实验结果表明相比于传统模型,该模型的辨识过程耗时较少,且辨识误差更低,证明其具有更高的应用价值。
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