本文關(guān)鍵詞：面向物流的亂序數(shù)據(jù)處理方法研究　出處：《南京郵電大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用的普及,整個(gè)物流系統(tǒng)正在逐步實(shí)現(xiàn)電子信息化,物流數(shù)據(jù)處理也正逐漸被社會(huì)所認(rèn)知。數(shù)據(jù)處理的主要目的是從原始亂序數(shù)據(jù)流中提取出用戶(hù)感興趣的信息,完成一系列的預(yù)測(cè)輸出給用戶(hù)。本文通過(guò)分析亂序數(shù)據(jù)流,建立三級(jí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu),設(shè)定匹配模板,從而對(duì)亂序數(shù)據(jù)流進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理與輸出。本文主要貢獻(xiàn)包括:(1)針對(duì)物流領(lǐng)域中的亂序數(shù)據(jù)之間處理時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)問(wèn)題,提出了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整的改進(jìn)型BP算法。算法中運(yùn)用了動(dòng)態(tài)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)調(diào)整機(jī)制,根據(jù)環(huán)境要求自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu),優(yōu)化迭代訓(xùn)練過(guò)程。并通過(guò)動(dòng)態(tài)的調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)量因子、閾學(xué)習(xí)指數(shù)、權(quán)學(xué)習(xí)指數(shù)這三個(gè)因子來(lái)加快學(xué)習(xí)的響應(yīng)速度,從而縮短訓(xùn)練時(shí)間,加快收斂速度。(2)針對(duì)物流領(lǐng)域中亂序數(shù)據(jù)流難以在短時(shí)間內(nèi)獲取有價(jià)值的信息的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)型BP的模板匹配算法。算法通過(guò)動(dòng)態(tài)設(shè)定的匹配模板,根據(jù)亂序數(shù)據(jù)流到達(dá)網(wǎng)絡(luò)輸入層的時(shí)間順序,提取出用戶(hù)所需信息;并在學(xué)習(xí)匹配過(guò)程中優(yōu)化神經(jīng)元選取機(jī)制、自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),來(lái)加快學(xué)習(xí)響應(yīng)速度,以此減少匹配時(shí)間。(3)針對(duì)石化領(lǐng)域的物流供應(yīng)鏈中難以從傳感器的海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息的難題,提出了一種基于改進(jìn)型BP的三級(jí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。算法根據(jù)到達(dá)輸入層的時(shí)間并行處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。與此同時(shí),為了提高算法的響應(yīng)時(shí)間,從而縮短預(yù)測(cè)時(shí)間,我們?cè)趯W(xué)習(xí)過(guò)程中運(yùn)用多維學(xué)習(xí)因子優(yōu)化機(jī)制。
[Abstract]:This paper presents a modified BP algorithm based on improved BP .

【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F252;TP183

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7 胡t焧，

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