[算法与数据结构] 基于深度学习的大数据空气污染预报

说明： 为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法。该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能。得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污
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[算法与数据结构] 基于共轭梯度对数分解的大数据分类模型

说明： 提出一种基于共轭梯度对数分解的大数据分类数学仿真模型。构建基于K-means算法的数据分类目标数据生成模型,采用共轭梯度对数分解方法对大数据集进行规范化处理,构建数据融合适应度矩阵,基于Lagrange定理,全局搜索性寻找聚类中心的最佳值求得聚类目标函数,确定边界隶属度特征的一个初始值,实现对大数据分类模型优化设计。仿真实验表明,采用该分类模型,数据分类寻优性能较好,各类数据的特征分类准确,收敛性较高。
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[算法与数据结构] 大数据环境下计算机信息安全技术分析

说明： 近几年来,随着信息技术的飞速发展,大数据时代已来临,为人们的生活、工作、学习带来便利的同时,信息安全问题也随之而来。原有的信息安全策略及机制已无法满足大数据时代发展要求。因此,本文对大数据时代下的计算机信息安全技术进行综合分析。
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[算法与数据结构] 试论云计算环境下的网络安全技术

说明： 当今社会科技发展日益迅速,计算机因其优异的计算与存储性能获得了广泛应用。云计算有着更为灵活强大的信息存储和数据处理能力,这些优势使得它已经在生产实践中得到了大范围应用。但相应的,也对我们的网络安全技术带来了新的挑战。本文重点分析了云计算环境下的常见网络安全问题,并分析了服务器端、客户端和云端之间的网络安全技术。
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[算法与数据结构] 大数据时代下的数据安全探讨

说明： 网络时代的发展日新月异,技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今,我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代,这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升,而且每天互联网都产生着大量数据,大数据时代不可避免的到来了,带来机遇的同时也引发了一些列的数据安全问题,文中就此进行了分析,以期给出大数据时代数据安全保障对策。
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[算法与数据结构] 大数据时代面临的信息安全机遇与对策

说明： 在大数据时代,信息安全存在很多的漏洞,现阶段信息安全已经无法满足大数据时代的要求了,如何保障大数据时代的信息安全意义重大。本文主要分析大数据时代面临的信息安全机遇与对策。
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[算法与数据结构] 浅谈运用云计算处理生物医学大数据的解决方法

说明： 随着社会的发展和科学技术的进步,云计算已经逐步广泛应用于各领域,在生物医学大数据的处理方面更是得到了广泛的应用。目前中国的生物学大数据处于飞速增长的阶段,生物学数据非常庞大,处理非常复杂,工作量也非常大,因此,需要数据处理非常快速的一项技术来解决这一问题。云计算的出现,对解决生物学大数据有非常重要的作用,对大数据的分配、计算等环节能够快速处理,帮助生物医学解决大数据的处理问题。该文浅谈运用云计算处理生物医学大数据的解决方法进行分析研究,希望能够对其提供可行性的建议。
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[算法与数据结构] 大数据时代人工智能的创新与发展研究

说明： 大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,未来人工智能会有哪些创新和发展,大家拭目以待。
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[算法与数据结构] 从理论到应用——浅谈lasso模型

说明： 回归模型是我们在处理数据中常用的方法。其中，Lasso模型是一种适用于多重共线性问题，能够在参数估计的同时实现变量的选择的回归方法。本文从lasso模型的概念谈起，对其起源、思想、与岭回归的比较、通过lar的算法实现等方面进行了探究。另外还使用R语言对简单案例进行lasso模型的应用。最后简述了lasso模型的研究现状
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[算法与数据结构] 奇异谱分析

说明： 该算法属于SSA奇异谱分析，里面详细介绍了奇异谱分析的代码流程，并附有中文注释，中文注释对SSA奇异谱分析的原理给予了一定阐述，对读懂代码大有益处。
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[算法与数据结构] k-中心点算法Matlab代码实现

说明： 之前总结了一篇k-中心点算法的文章后，现给出Matlab代码实现，代码含有详细的注释便于读者理解。
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[算法与数据结构] k-均值（k-means）的Matlab静态实现

说明： 之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法文章，于是顺便提供Matlab代码实现，这份代码通过Matlab随机生成三组数据，然后进行聚类实现。还有另一份较复杂的实现代码可动态实现k-均值的聚类过程，具体可查看个人CSDN资源
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