本发明公开了一种大数据的智能分级方法,包括:读取训练数据并将训练数据归一化;创建神经网络,设置训练参数,对神经网络进行训练;读取测试数据,将测试数据归一化;对测试数据进行识别及输出结果,实现对数据的热、温、冷智能分级。同时提供了一种智能分级系统、终端。本发明针对大数据的热、温、冷三级数据,通过多级神经网络“深度学习”,将神经网络用作分类器,克服了跨行业分类算法标准化的难题,可依据数据首、末次访问时间、访问次数和行业属性代码等将不同行业的大数据分为热数据、温数据和冷数据三大类,为大数据智能分级存储做好准备。本发明通过采用上述技术方案,对不同行业和领域的小样本数据识别准确率达到了90%以上。
中国科学院上海光学精密机械研究所
郭新军 | 阮昊 | 赵苗 | 苏文静 | 原续鹏
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