計(jì)算機(jī)智能數(shù)據(jù)分析的前瞻性應(yīng)用探討

【摘要】 ? ?當(dāng)今我國(guó)計(jì)算機(jī)智能化作為一項(xiàng)影響經(jīng)濟(jì)和社會(huì)進(jìn)步最大的科技成果，不僅徹底地改變了人們民眾的日常學(xué)習(xí)和生活方式，而且在更加完善的現(xiàn)代信息技術(shù)的推動(dòng)下，正在逐漸地改變?nèi)藗兠癖妼?duì)于“生活”的基本界限，此篇論文就是結(jié)合實(shí)際的情況，將當(dāng)今我國(guó)計(jì)算機(jī)智能化大數(shù)據(jù)分析的具有前瞻性及其應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)析。

【關(guān)鍵詞】 ? ?計(jì)算機(jī) ? ?智能數(shù)據(jù)分析 ? ?前瞻性

引言：

個(gè)體電腦在上世紀(jì)中期問(wèn)世之后，就以一種高速增長(zhǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)在軟、硬件的更新上取得了突破，結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和多媒體等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，讓個(gè)體電腦在本世紀(jì)中期迎來(lái)了一個(gè)全新的時(shí)代和高潮，以往獨(dú)立的個(gè)人電腦在經(jīng)過(guò)了網(wǎng)絡(luò)連線鏈接之后，信息的數(shù)據(jù)量已經(jīng)呈現(xiàn)出“井噴式”的快速爆發(fā)，這就是給予了大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和綜合應(yīng)用帶來(lái)比較充足的理論資源。

一、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析的作用

傳統(tǒng)的單體式計(jì)算機(jī)，數(shù)據(jù)信息再多的規(guī)模，也僅僅是專(zhuān)門(mén)針對(duì)自己而言，并且其有效數(shù)據(jù)信息的保存量完全都是由于受到自己硬件容量的限制而已經(jīng)體現(xiàn)了出來(lái)[1]。對(duì)于單體計(jì)算機(jī)的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，可以通過(guò)歸納并總結(jié)得出使用者的基本運(yùn)行和應(yīng)用狀況，屬于計(jì)算機(jī)硬件的被動(dòng)性行為，因?yàn)橹挥挟?dāng)系統(tǒng)接收到一個(gè)需要執(zhí)行指令的信號(hào)時(shí)，才能夠啟動(dòng)一個(gè)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析程序。

但是在一個(gè)比較廣義的媒體廣域網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)如果同時(shí)進(jìn)行了其他計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)分析，則被動(dòng)地認(rèn)為了這是一種主動(dòng)的分析行為，對(duì)于相關(guān)單體與其他計(jì)算機(jī)之間的各種信息關(guān)系進(jìn)行通過(guò)互交、互通等各種方式都在進(jìn)行了綜合整理、記錄之后，能夠主動(dòng)尋找并得到與信息相關(guān)單體信息的內(nèi)在共性，然后再通過(guò)結(jié)合這些相關(guān)信息的內(nèi)在共性，調(diào)整分析得出全體公眾對(duì)于這些信息的有效接受傾向，將這些信息共性都結(jié)合完成了這些指向性質(zhì)的認(rèn)定后，就自然而然地就會(huì)形成了一些公共性質(zhì)的熱點(diǎn)，這些都往往是一個(gè)傳統(tǒng)媒體中這些所謂有效新聞資料價(jià)值的根本和發(fā)展雛形，而我們?nèi)绻嬲厝ハ肷钊氲乩斫夥治鲞@些有效新聞資料和相關(guān)信息的內(nèi)在價(jià)值，就不能盡可能單純地從一個(gè)傳統(tǒng)媒體的理論觀點(diǎn)和信息視角上來(lái)去進(jìn)行理解，其中的這些社會(huì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和信息衍生的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益價(jià)值，往往都認(rèn)為是比較容易被社會(huì)人們廣泛關(guān)注和充分重視的一個(gè)焦點(diǎn)[2]。

二、計(jì)算機(jī)智能數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用現(xiàn)狀

互聯(lián)網(wǎng)賦予了一個(gè)單體的計(jì)算機(jī)以及其相應(yīng)的服務(wù)器以信息進(jìn)行直線傳播的廣域性通訊渠道，這樣也就讓我們把傳統(tǒng)意義上根本不可能存在的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)信息”或者說(shuō)只是“點(diǎn)對(duì)面”的信息，借助于互聯(lián)網(wǎng)的渠道而已經(jīng)形成了“面對(duì)點(diǎn)”乃至是“面對(duì)面”的信息傳送模式，這樣也就給予了行為能力方可以借助于交互式平臺(tái)的功能來(lái)有效地整合和梳理自己的行為軌跡象與行為技巧提供了一個(gè)絕佳的資料基礎(chǔ)。

目前它是借助于企業(yè)云計(jì)算、云數(shù)據(jù)處理和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開(kāi)發(fā)形成的一套智能化大規(guī)模數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，在實(shí)現(xiàn)服務(wù)廣大人民百姓群眾的信息學(xué)習(xí)與日常生活等各功能方面都已經(jīng)做出了杰大量的貢獻(xiàn)[3]。一方面，透過(guò)有效數(shù)據(jù)信息的綜合檢索，能夠便于做到盡量最大化限度地有效節(jié)省了每個(gè)終端用戶(hù)進(jìn)行整理相關(guān)信息的時(shí)間精力和花費(fèi)時(shí)間，可以盡量最短限度地將有效數(shù)據(jù)信息或者特別地說(shuō)是一些終端處理用戶(hù)所較為關(guān)心的數(shù)據(jù)信息直接放置在較為明顯的地理位置上可以進(jìn)行綜合發(fā)布;另一方面，透過(guò)一些關(guān)鍵詞和一些文本詞的指引，能夠便于使得一些相關(guān)的有效數(shù)據(jù)處理信息或者針對(duì)已經(jīng)正在發(fā)生的或者相關(guān)的在數(shù)據(jù)發(fā)布軌跡上的信息可以進(jìn)行有效地綜合整理，讓這些相關(guān)的數(shù)據(jù)信息以一種最大的優(yōu)化或者者說(shuō)是一種更加貼近每個(gè)終端用戶(hù)的信息方式直接呈現(xiàn)在終端消費(fèi)者面前;最主要的一個(gè)應(yīng)用方面功能就是，通過(guò)有效數(shù)據(jù)資料的綜合梳理，能夠給每個(gè)終端處理用戶(hù)自身提供一個(gè)可能具有一定階段性或甚至多個(gè)周期性的有效數(shù)據(jù)資料庫(kù)并進(jìn)行整理匯總，便于使得終端處理用戶(hù)從相關(guān)信息的行為處理上對(duì)其中的相關(guān)信息的可重復(fù)性、行為處理指令的非法性和可逆性等多個(gè)方面可以進(jìn)行有效適應(yīng)。

三、計(jì)算機(jī)智能數(shù)據(jù)分析的前瞻性

首先，凸顯了這類(lèi)人工智能的巨大功效?，F(xiàn)階段的傳統(tǒng)人工智能人類(lèi)數(shù)據(jù)綜合分析雖然被廣泛冠以“智能”字樣，但與真正的傳統(tǒng)人工智能數(shù)據(jù)分析還是仍然存在著不小的技術(shù)區(qū)別性和差距的，畢竟其中的人類(lèi)數(shù)據(jù)綜合分析智能指令就是在能夠完成對(duì)目前人工智能分析已知或者已經(jīng)已知發(fā)生的人類(lèi)行為相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行隨機(jī)比較和綜合分析的基礎(chǔ)上對(duì)所產(chǎn)生的信息對(duì)比而使信息具有預(yù)判的分析效果[4]。對(duì)這個(gè)終端預(yù)判模型結(jié)果中特性可能直接產(chǎn)生的預(yù)判結(jié)果往往大都是完全沒(méi)有任何針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)分析梳理的，最合想的終端人工智能終端分析預(yù)判狀態(tài)，就是那些需要將這種模型具有特性可能直接產(chǎn)生預(yù)判結(jié)果的終端人工智能分析模型數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分析預(yù)判，以此更便于一個(gè)終端用戶(hù)甚至可以在預(yù)判開(kāi)始時(shí)對(duì)進(jìn)行終端人工智能用戶(hù)行為影響評(píng)估的任何一個(gè)時(shí)候都甚至可以自行選擇更加合理和最優(yōu)化的終端解決決策方案。

其次，凸顯了智能化分析技術(shù)的假說(shuō)優(yōu)勢(shì)。目前基于大數(shù)據(jù)分析上所發(fā)展而來(lái)的智能大數(shù)據(jù)分析模型，主要靠的是大數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性過(guò)高，不能充分體現(xiàn)它們的根本特征，這些已經(jīng)發(fā)生的信息行為與未來(lái)發(fā)生的信息行為之間，在現(xiàn)階段幾乎沒(méi)有任何必然的相互關(guān)聯(lián)[4]。要真正地突出數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用特點(diǎn)，就必須在這個(gè)應(yīng)用的過(guò)程中，通過(guò)結(jié)合數(shù)據(jù)分析方法來(lái)增加一些具有可預(yù)見(jiàn)性的因素，使其成為一個(gè)假設(shè)性的因素，或許這其中也可能會(huì)存在一定的誤差，與終端用戶(hù)的真實(shí)行為之間很可能會(huì)出現(xiàn)距離，但絕大多數(shù)的情況下，可以給終端用戶(hù)一個(gè)比較完善的未來(lái)場(chǎng)景進(jìn)行預(yù)設(shè)，將其中的各種變量作為預(yù)設(shè)，連接轉(zhuǎn)換為了一種定量的因子[5]。

四、實(shí)際案例分析

在對(duì)經(jīng)濟(jì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理的過(guò)程中，需要進(jìn)一步地確定大量數(shù)據(jù)的信息來(lái)源。鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)很難全部被采集到，快遞和物流的數(shù)據(jù)也不可能全面被采集到[6]。在本次對(duì)這個(gè)案例進(jìn)行研究中，僅僅只有從對(duì)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)大量數(shù)據(jù)采用智能化的技術(shù)處理方式角度對(duì)其進(jìn)行了分析，并通過(guò)大量的數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)提供了對(duì)鄉(xiāng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信息。

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)對(duì)該項(xiàng)目的信息采集系統(tǒng)在分析我國(guó)當(dāng)前農(nóng)村貧困地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展建設(shè)過(guò)程中所可能做出的重要決策結(jié)果具有一定的科學(xué)可行性，以對(duì)分析我國(guó)當(dāng)前農(nóng)村貧困地區(qū)物流、快遞和物流經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的總體水平狀況作出深入分析。數(shù)據(jù)挖掘在該技術(shù)的廣泛應(yīng)用下，挖掘出1000個(gè)城市鄉(xiāng)鎮(zhèn)村的數(shù)據(jù)。其中，橫和縱軸上所數(shù)字代表的數(shù)據(jù)就是一次大件快遞的平均業(yè)務(wù)量，單位為每件/每個(gè)月。同時(shí)，縱向轉(zhuǎn)軸所主要代表的單位就是其在物流交通運(yùn)輸中的業(yè)務(wù)量，單位為每噸/一個(gè)月。由我國(guó)農(nóng)村快遞資料的數(shù)據(jù)分析散點(diǎn)地理圖分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的一個(gè)村莊主要是集中在大的分散點(diǎn)所在地區(qū)，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的一個(gè)村莊主要是集中在較小地分散點(diǎn)所在地區(qū)。這就表明，農(nóng)村的快遞服務(wù)和物流運(yùn)輸業(yè)務(wù)日益發(fā)達(dá)，相應(yīng)的也將具備一個(gè)更高的社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。對(duì)數(shù)據(jù)的獲得是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行獲取，異常值被剔除后，對(duì)這些數(shù)據(jù)都進(jìn)行了建模。以隨機(jī)選項(xiàng)的方法將70%的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行定義，作為一個(gè)訓(xùn)練集，而余30%則被命名成為一個(gè)測(cè)試集。bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型主要目標(biāo)就是通過(guò)對(duì)選取的訓(xùn)練集來(lái)進(jìn)行，效果的檢測(cè)和驗(yàn)證以對(duì)于測(cè)試集來(lái)說(shuō)最明顯，在調(diào)整了參數(shù)后再選擇一個(gè)較高精度的預(yù)測(cè)模型，并且還要確定所需選取參數(shù)的平均值。其中隱藏的節(jié)點(diǎn)數(shù)目平均值是3，替換次數(shù)平均值是10000次，權(quán)值的衰減參數(shù)平均值是0.05。

在對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)和大量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的技術(shù)處理時(shí)，其中用于測(cè)試集、訓(xùn)練集之間的混亂矩陣測(cè)試過(guò)程如下圖所示：

>train_confusion

Predictedclass

Actual 01

036053

179206

>test_confusion

Predictedclass

Actual 01

015935

13474

其中訓(xùn)練集劃分的準(zhǔn)確率為81%，測(cè)試集劃分的準(zhǔn)確率為77%。這也就說(shuō)明，在我們確定了農(nóng)村物流數(shù)量和配送速度時(shí)，對(duì)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的預(yù)期已經(jīng)能夠得到很好地把握，至少能夠達(dá)到77%。

五、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)的各種智能數(shù)據(jù)分析，是一種經(jīng)過(guò)了應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟、硬件信息系統(tǒng)的各種自主技術(shù)融入和有機(jī)結(jié)合之后，與我國(guó)廣域網(wǎng)的各種信息處理系統(tǒng)能夠進(jìn)行綜合實(shí)施相互關(guān)聯(lián)對(duì)接的一個(gè)新型高智能化的技術(shù)產(chǎn)物，在對(duì)這些信息系統(tǒng)進(jìn)行收集整理的工作過(guò)程中，可能還仍然會(huì)同時(shí)出現(xiàn)一些技術(shù)缺陷，但是隨著信息系統(tǒng)的不斷完善與快速發(fā)展，勢(shì)必將會(huì)有一種新的技術(shù)優(yōu)勢(shì)能夠直接使得應(yīng)用計(jì)算機(jī)的各種智能數(shù)據(jù)分析以更為便捷、高效的分析手段和處理方式能夠得到廣泛服務(wù)于人民大眾的學(xué)術(shù)研究工作學(xué)習(xí)和深入人民日常生活。

參考文獻(xiàn)

[1]汪燕. 我國(guó)人工智能教育的發(fā)展與困境——兼論人工智能在繼續(xù)教育中的發(fā)展[J]. 職教論壇， 2018， 000（009）：104-110.

[2]周晶， 孫喜民， 于曉昆，等. 知識(shí)圖譜與數(shù)據(jù)應(yīng)用——智能推薦[J]. 電信科學(xué)， 2019， v.35（08）：171-178.

[3]史載祥， 谷萬(wàn)里， 杜金行， et al. Scheme of Diagnostic Criteria Revision Consideration on Blood Stasis Syndrome[J]. 中西醫(yī)結(jié)合心腦血管病雜志， 2007， 005（011）：1037-1039.

[4]張勇， 王冀超. 智能數(shù)據(jù)檢測(cè)管理系統(tǒng)的硬件應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展， 2011， 021（002）：230-233.

[5]王萬(wàn)良， 張兆娟， 高楠，等. 基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法研究進(jìn)展 被引量：1[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)， 2019， 3（3）：3-3.

[6]楊永斌. The Application Research of Data Mining Technique in Education數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)， 2006， 33（12）：284-286.

喬志遠(yuǎn)：1988.06;民族：漢族;籍貫：山東省臨沂市;學(xué)歷：大學(xué)本科（在讀碩士），計(jì)算機(jī)高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師;研究方向：計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理。