基于智能分类算法的数据质量检测  

Data Detection Based on Intelligent Classification Algorithm

作　　者：彭建新[1] PENG Jianxin(Network Information Center,Guangdong Police College,Guangzhou 510230,China)

机构地区：[1]广东警官学院网络信息中心,广东广州510230

出　　处：《济南大学学报（自然科学版）》2018年第5期412-416,共5页Journal of University of Jinan(Science and Technology)

基　　金：公安部应用创新计划项目(2013YYCXGDST015);2016年度广东省高等教育教学改革项目(协作学习模式下公安视听技术移动学习资源开发与有效应用);广东省公安厅科研计划项目(TKY2016003)

摘　　要：为了实现海量数据的数据检测、有效存储和后期的访问控制,设计了基于频率的数据特征值采集方法及基于支持向量机的数据智能分类算法,采用搜集来自真实数据中心应用环境的数据样本进行实验验证。结果表明,改进后的智能分类算法能达到较好的数据识别准确率,该方法具有较强的实用性,可用于机房数据质量管理和大数据分析。In order to detect, store and control the massive data effectively, a frequency-based data eigenvalue acquisition method and an intelligent classification algorithm based on support vector machine （SVM） was designed. The experiment adopted the data samples collected from the real data center application environment. The results show that the improved intelligent classification algorithm can achieve better data recognition accuracy, and the new method has strong practica-bility, which can be used for the data quality management and big data analysis in computer room.

关 键 词：数据检测 智能分类 支持向量机 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]