【摘 要】
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提出一种基于概率数学模型的大数据分类方法.首先采用非线性双曲微分方程构建数据统计分析模型,给出数据分类的稳定凸函数,并采用最佳有理逼近方法构建检验统计量,得到数据分
【出 处】
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内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
【基金项目】
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湖北省教育厅项目(B2016398)
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提出一种基于概率数学模型的大数据分类方法.首先采用非线性双曲微分方程构建数据统计分析模型,给出数据分类的稳定凸函数,并采用最佳有理逼近方法构建检验统计量,得到数据分类的概率分布密度函数;然后采用Sigma检验得到数据分类的判据和概率分析置信区间与拒绝区间,证明数学模型的稳定性和渐进收敛性;最后通过仿真实验进行数据分析,结果表明,该模型的数据分类准确率高,平均误分率低,收敛性好.
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