基于B-CNN模型的非平衡大数据智能分类方法研究

作者：同军红

来源：信息与电脑(理论版), 2023, 35(15): 162-164.

• 分支卷积神经网络(B-CNN)
• 非平衡处理
• 大数据
• 智能分类

传统非平衡大数据智能分类特征提取方法需要设定独立目标，分类效率较低，导致分类数据压缩效率大幅下降，为此提出基于分支卷积神经网络（Branch Convolutional Neural Network,B-CNN）模型的非平衡大数据智能分类方法。首先，根据当前的测定需求及标准，完成多目标分类特征提取；其次，构建B-CNN非平衡大数据智能分类模型，采用模糊聚类处理实现大数据智能分类；最后，进行测试分析。测试结果表明，与对照组相比，B-CNN模型平衡大数据智能分类测试组最终得出的分类数据压缩效率比在1.8以上，说明基于B-CNN模型的非平衡大数据的智能分类效率较高。

• 单位
  广州商学院