Resumen

En respuesta al error relativamente enorme, la baja eficiencia y la baja precisión en los datos de predicción y análisis sobre la calidad de los talentos profesionales en multimedia en la actualidad, en este artículo se propone un método analítico para la predicción de la calidad de los talentos profesionales en multimedia basado en el algoritmo evolutivo difuso de datos multiobjetivo. Los pesos de los datos de calidad del talento son analizados en detalle principalmente basados en el algoritmo evolutivo difuso de datos multiobjetivo para establecer un modelo de predicción y análisis para la calidad de los talentos profesionales en multimedia. Este modelo puede ser utilizado para implementar la predicción y análisis de las habilidades integrales de los talentos profesionales en multimedia de manera efectiva. Finalmente, a través de un estudio de caso práctico, se verifica que el método propuesto en este documento tiene alta eficiencia y alta precisión en la predicción y análisis de la calidad de los talentos profesionales en multimedia.

• Materias:Método de monitoreo Acoplamientos multimodales Ecuaciones simultáneas Anomalías de datos Procesamiento de robots
• Subjects:Monitoring method Multimodal couplings Simultaneous equations Data anomalies Robot processing
• Palabras claves:Gran error; Baja eficiencia; Baja precisión; Predicción; Análisis de datos; Talentos profesionales en multimedia
• Keywords:Huge error; Low efficiency; Low accuracy; Prediction; Analysis data; Multimedia professional talents