[发明专利]一种大数据的智能分级方法、系统及终端

摘要

本发明公开了一种大数据的智能分级方法，包括：读取训练数据并将训练数据归一化；创建神经网络，设置训练参数，对神经网络进行训练；读取测试数据，将测试数据归一化；对测试数据进行识别及输出结果，实现对数据的热、温、冷智能分级。同时提供了一种智能分级系统、终端。本发明针对大数据的热、温、冷三级数据，通过多级神经网络“深度学习”，将神经网络用作分类器，克服了跨行业分类算法标准化的难题，可依据数据首、末次访问时间、访问次数和行业属性代码等将不同行业的大数据分为热数据、温数据和冷数据三大类，为大数据智能分级存储做好准备。本发明通过采用上述技术方案，对不同行业和领域的小样本数据识别准确率达到了90％以上。

主权项

1.一种大数据的智能分级方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，读取训练数据，并将训练数据归一化；S2，创建多层人工神经网络，设置多层人工神经网络的训练参数，并利用归一化后的训练数据对多层人工神经网络进行训练，得到训练后的多层人工神经网络；S3，读取测试数据，并将测试数据归一化；S4，通过训练后的多层人工神经网络，对测试数据进行识别及输出结果，实现对测试数据的智能分级；其中，所述训练数据和测试数据的数据格式中均包括：每个数据的第一次访问时间、最后一次访问时间、访问次数、行业属性代码以及数据分级。