Resumen

En los últimos años, con el aumento en la potencia informática, la fuerte caída en los costos y el exitoso uso de la tecnología de gestión de datos, una gran cantidad de datos se ha difundido y almacenado rápidamente en varios campos de la empresa. ¿Cómo podemos encontrar de manera pasiva datos activos y formar conocimiento activo a partir de esta información de big data, saber cómo utilizar equipos para obtener información de alta calidad de manera rápida y precisa, utilizar la información obtenida para guiar a los usuarios en la toma de decisiones y proporcionar más beneficios económicos y sociales? Este artículo se centra en el estudio del modelo de clasificador basado en la red neuronal BP, y la combinación del modelo de red neuronal BP y otros algoritmos de optimización, incluidos el algoritmo genético (GA), el algoritmo de enjambre de partículas (PSO), el algoritmo Adaboost, GA y PSO tienen un rendimiento de búsqueda global. Se utilizan principalmente para optimizar el umbral de peso de la red y el número de nodos de la capa oculta. El algoritmo Ad

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Tecnología de gestión de datos; Información de big data; Modelo de clasificación; Red neuronal BP; Algoritmos de optimización; Algoritmo Adaboost
• Keywords:Data management technology; Big data information; Classifier model; BP neural network; Optimization algorithms; Adaboost algorithm