检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡未名 王波 王素 Hu Weiming;Wang Bo;Wang Su(North China Sea Marine Area Island Center of MNR,Qingdao 266000,China;North China Sea Development Research Institute of MNR,Qingdao 266000,China)
机构地区:[1]自然资源部北海海域海岛中心,青岛266000 [2]自然资源部北海发展研究院,青岛266000
出 处:《办公自动化》2025年第7期64-66,共3页Office Informatization
摘 要:文章提出一种基于深度学习的海洋产业大数据挖掘方法,旨在通过深度学习技术提高海洋数据的处理效率和挖掘精度。文章首先介绍海洋产业大数据的特点和深度学习技术在海洋数据挖掘中的优势,然后详细阐述基于深度学习的海洋产业数据挖掘模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果评估等关键步骤。最后,通过实验验证该方法的有效性,并对未来的研究方向进行展望。This paper proposes a deep learning-based big data mining method for marine industries,aiming to enhance the processing efficiency and mining accuracy of marine data using deep learning technology.The paper begins by introducing the characteristics of marine industry big data and the advantages of deep learning techniques in marine data mining.It then details the construction process of a marine industry data mining model based on deep learning,covering critical steps such as data preprocessing,feature extraction,model training,and result evaluation.Finally,the effectiveness of the proposed method is validated through experiments,and potential future research directions are discussed.
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