基于卷积神经网络的Web前端信息处理研究  

作　　者：廖燊锐 

机构地区：[1]广东创新科技职业学院,广东东莞523000

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第6期59-61,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：为了提高信息处理的效率与质量,本文基于卷积神经网络的应用,设计了Web前端信息处理方法。引进WebSocket技术,设计前端交互信息的实时采集;将实时采集信息转换为序列数据或图像数据,设计卷积层,使用多个卷积核对输入数据进行操作,提取信息链特征;使用信息熵评估每个信息单元的重要性,集中处理冗余信息滤波与前端信息。对比试验证明,本文设计的方法不仅提高了处理效率,而且提升了数据的准确性和一致性。

关 键 词：卷积神经网络 滤波 信息链特征 Web前端信息 WebSocket 

分 类 号：TB937[一般工业技术—计量学]