利用Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法

文/李寧

1 引言

近年來(lái)，社會(huì)各界對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的應(yīng)用十分關(guān)注。當(dāng)前，隨著我國(guó)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷更新，為了能夠更好的挖掘分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中所具備的優(yōu)勢(shì)。人們對(duì)此開(kāi)展了很多研究和分析，并且在限定空間之內(nèi)。對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的數(shù)據(jù)上傳展開(kāi)了實(shí)驗(yàn)。結(jié)合實(shí)驗(yàn)的最終結(jié)果，研發(fā)STREAM算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)變化進(jìn)行充分的反映。本文提出應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，融合雙重BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，能夠有效的提升數(shù)據(jù)信息上傳的效率，減少上傳的時(shí)間，具有可行性以及實(shí)用性。

2 Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法

2.1 Python解析主要構(gòu)成

融合雙重BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法的主要構(gòu)成較為復(fù)雜，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化處理，完成對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的預(yù)處理工作。而后，在線網(wǎng)格單元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部分對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，再由自適應(yīng)聚類(lèi)演化部分，借助近似技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行全部的統(tǒng)計(jì)處理。經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜繁瑣的步驟，能夠?qū)崿F(xiàn)最終的數(shù)據(jù)上傳。為了提升上傳效率以及精度，對(duì)內(nèi)部的金字塔時(shí)間結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，選擇快照形式進(jìn)行存儲(chǔ)。此時(shí)，借助深度優(yōu)先搜索方式，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)Python解析進(jìn)行進(jìn)一步的處理。這樣就達(dá)到了借助融合雙重BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的目的。

2.2 上傳數(shù)據(jù)算法分析

在該算法實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)歐氏空間下對(duì)應(yīng)的屬性集合進(jìn)行整理歸類(lèi)，采用區(qū)域集合的方式，可將其 k 維數(shù)據(jù)空間表示為區(qū)域集合中的單位個(gè)數(shù)乘積。那么此時(shí)在某時(shí)刻，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合即為A = { A1，A2，…，An}為代表的為某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行平均分割，依據(jù)其各屬性維度能夠得到最終的超立方體單元。此時(shí)，這些超立方體單元彼此是不相交切相互對(duì)應(yīng)的。通過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型某一時(shí)間段的區(qū)間數(shù)值進(jìn)行定義，并設(shè)置改區(qū)間數(shù)值的單元密度。其中，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合總量進(jìn)行設(shè)定，同時(shí)對(duì)U中，單元數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)進(jìn)行確定。還可以選擇另一種方法，即假定某個(gè)時(shí)間段的節(jié)點(diǎn)數(shù)值，并分別用τ、ε表示密度閾值以及誤差因子。若此時(shí)，滿足節(jié)點(diǎn)數(shù)值的密度閾值與誤差因子之間的差小于節(jié)點(diǎn)數(shù)值。則能夠證明，此時(shí)該單元U呈現(xiàn)密集狀態(tài)。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及其結(jié)果

考慮到融合雙重BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，為了能夠?qū)Ρ疚奶岢龅乃惴ㄟM(jìn)行更好的實(shí)證分析。主要針對(duì)文中計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)精度進(jìn)行了界定。通過(guò)對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)集CDD-CUP-88以及仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行設(shè)定。在此情況下，確定計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)精度?？紤]到在這一過(guò)程中，需要子空間計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)雙重PB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳、計(jì)算工作。因而選擇針對(duì)融合雙重?cái)?shù)據(jù)的處理的方式，也能夠起到良好的處理效果。為了能夠進(jìn)一步的提升數(shù)據(jù)上傳精度，通過(guò)任意形式分布計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并設(shè)定參數(shù)。這樣做的目的是為了更好的提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法的精度水平。

3.2 結(jié)果分析

綜上，采取上述的方法，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法進(jìn)行分析，能夠發(fā)現(xiàn)：在這一過(guò)程中，所得的數(shù)據(jù)集按照相關(guān)的維數(shù)進(jìn)行劃分，能夠獲得一系列的仿真數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型空間維度在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于BP算法的影響展開(kāi)研究，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析也能夠發(fā)現(xiàn)，這種方法在實(shí)際應(yīng)用中可以確保數(shù)據(jù)維數(shù)具有較好的伸縮性。此時(shí)，能夠得到在數(shù)據(jù)集喜愛(ài)的對(duì)立維數(shù)仿真數(shù)據(jù)集。對(duì)相關(guān)的參數(shù)設(shè)定為：τ = 1；ε =0；h = 15。在此情況下，當(dāng)維數(shù)出現(xiàn)變化時(shí)，與之對(duì)應(yīng)的τ、ε、h的數(shù)值也會(huì)隨之產(chǎn)生變化。并且出現(xiàn)當(dāng)維數(shù)7時(shí)，τ = 8的情況。

4 結(jié)論

綜上所述，通過(guò)對(duì)雙重BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的Python解析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)算法展開(kāi)研究。最終的研究結(jié)果表明，在這一實(shí)驗(yàn)中，采用此種算法，能夠有效的提升數(shù)據(jù)上傳的實(shí)時(shí)精度，而且對(duì)于上傳的效率也有較好的應(yīng)用效果。此種方法適用于當(dāng)前我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)傳輸領(lǐng)域，能夠保證良好的伸縮性。此種算法在實(shí)際應(yīng)用中能夠有效的解決我國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所面臨的問(wèn)題，使得計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)具有較高的實(shí)現(xiàn)效率。