機(jī)器學(xué)習(xí)下的波數(shù)據(jù)分析處理方法

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摘要：隨著國(guó)家的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)水平的上升，人們進(jìn)入了新的大數(shù)據(jù)的時(shí)代。在大數(shù)據(jù)時(shí)代中，人們開始致力于機(jī)器和智能的結(jié)合研究，并且希望借此為人類的發(fā)明作出更多的貢獻(xiàn)，而機(jī)器學(xué)習(xí)是這個(gè)時(shí)代研究發(fā)展的新方向。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理方法的研究與總結(jié)，力求為我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)分析處理方法上作出一定的貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；波數(shù)據(jù)；分析處理

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，各行各業(yè)需要進(jìn)行機(jī)器數(shù)據(jù)的改革，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助其高效地獲取知識(shí)，已經(jīng)成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的主要推動(dòng)能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，更致力于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)研發(fā)。但是在機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)當(dāng)中，其波數(shù)據(jù)分析處理也成了一個(gè)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)處理手段，本文將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)處理分析方法，研究如何對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1研究概念及方法

1.1研究概念

一直以來(lái)，學(xué)習(xí)是人類生活的專利，但是對(duì)于學(xué)習(xí)的真正含義，眾多學(xué)者議論紛紛，有人認(rèn)為機(jī)器也能夠向人們一樣去學(xué)習(xí)，能夠通過(guò)學(xué)習(xí)改善機(jī)器自身性能，而機(jī)器人能否像人，或者是超過(guò)人的學(xué)習(xí)思維，多方有更多的爭(zhēng)議，一方面認(rèn)為機(jī)器是人造的，所以其性能和動(dòng)作是由設(shè)計(jì)者規(guī)定，無(wú)論其能力如何也不會(huì)超過(guò)設(shè)計(jì)者本人。而另一方則認(rèn)為如果機(jī)器作為一種高智能的機(jī)器，并且通過(guò)學(xué)習(xí)是可以超過(guò)設(shè)計(jì)者本人的，并且通過(guò)學(xué)習(xí)一段時(shí)間其能力也會(huì)不斷地提高，設(shè)計(jì)者本人也不知道他的能力到達(dá)了怎樣的水平?；谶@樣的爭(zhēng)議，于是人們開始研究機(jī)器學(xué)習(xí)。在傳統(tǒng)概念中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。并且其涉及的概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法等理論復(fù)雜多樣。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，其研究計(jì)算機(jī)如何通過(guò)學(xué)習(xí)上的模擬實(shí)現(xiàn)人類平時(shí)的學(xué)習(xí)行為，并且可以獲得一些新的學(xué)習(xí)知識(shí)與理論技能等，不斷通過(guò)學(xué)習(xí)改善自身的技能。作為一門人工智能的科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究對(duì)象是人工智能，尤其是人工智能機(jī)器人如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善自身的具體算法的性能，并通過(guò)學(xué)習(xí)完善自身的算法，優(yōu)化自身的計(jì)算程序等。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法則是在數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲得一些規(guī)律，通過(guò)規(guī)律對(duì)一些未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得出結(jié)論，其運(yùn)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)知識(shí)，通過(guò)對(duì)于機(jī)器的學(xué)習(xí)，解決諸多人們解決不了的問(wèn)題。波數(shù)據(jù)是沒(méi)有辦法使用傳統(tǒng)工具或者方法進(jìn)行分析處理的，但可以以信號(hào)為載體進(jìn)行波動(dòng)形式的數(shù)據(jù)集合。波數(shù)據(jù)是一個(gè)大數(shù)據(jù)，其包含的數(shù)據(jù)十分廣大，并且其自身結(jié)構(gòu)也存在一定的復(fù)雜性和多樣性。在日常的應(yīng)用中，人們一般不利用傳統(tǒng)的分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，需要利用縱向信息對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的波動(dòng)進(jìn)行分析，波數(shù)據(jù)的來(lái)源也可以是多種形式的，例如，在日常的自然界中，所產(chǎn)生的震動(dòng)也算是波數(shù)據(jù)的一種；我國(guó)的醫(yī)療器材也有許多利用波數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)人們的生命體征的，如聲音數(shù)據(jù)、心電圖數(shù)據(jù)等；在工業(yè)中，傳感器也是這個(gè)原理。目前而言，隨著國(guó)家科學(xué)技術(shù)水平的進(jìn)步，利用波數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，可以更加充分地進(jìn)行信息挖掘，這種應(yīng)用結(jié)合，是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的一個(gè)創(chuàng)新。

1.2研究方法

本文通過(guò)搜索知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)等一些網(wǎng)站搜集并且整理一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)和波數(shù)據(jù)處理有關(guān)的國(guó)內(nèi)外相關(guān)的文獻(xiàn)和論文，通過(guò)反復(fù)查看明確這些國(guó)內(nèi)外研究者的論題內(nèi)容，去了解相關(guān)主題的研究狀況和已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了的研究成果并且對(duì)此進(jìn)行歸納和梳理為后續(xù)的研究提供有力的理論上的支持，為自身的研究找出突破口。內(nèi)容分析法作為一個(gè)把定向和定量集為一體的研究方法，可以通過(guò)該方法找出機(jī)器學(xué)習(xí)的分布情況和異同點(diǎn)以期對(duì)處理標(biāo)準(zhǔn)和方法上有更深一步的了解。

2機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)分析處理方法

自然語(yǔ)言在處理的過(guò)程中，其文本數(shù)據(jù)需要在one-hot或word2vec處理之后，才能將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入。在計(jì)算機(jī)的視覺圖像的數(shù)據(jù)中，其需要經(jīng)過(guò)多層的卷積，來(lái)得到一些表征圖像的語(yǔ)義上的向量。與上述兩種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理模式相似，波數(shù)據(jù)的處理分析，也需要一些數(shù)據(jù)的預(yù)處理和提取數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行操作，在這過(guò)程之后，其才能夠被轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)。而波數(shù)據(jù)的特征提取，由于其具有連貫性、波動(dòng)性等，因此可以采取一些信號(hào)的分析處理方式對(duì)波數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如傅里葉分析方法。傅里葉分析（Fourieranalysis）是分析學(xué)中的一個(gè)重要分支，傅里葉的方法進(jìn)行相應(yīng)的變換，就能夠?qū)⒉煌倪B續(xù)的波數(shù)據(jù)，分解成為不同頻率的正弦波信號(hào)，從而進(jìn)行無(wú)限的疊加，其要素分別有時(shí)間、變換因子、象函數(shù)、原函數(shù)等。正弦波形是成分最單一的一種波形，任何一種正弦波形都可以用振幅、相位來(lái)表示。而利用傅立葉的方法對(duì)于原始的波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到一些振幅、相位的數(shù)據(jù)。另一種分析的方式叫作小波分析法，其是通過(guò)對(duì)于頻率的比較和分布進(jìn)行分析，從而細(xì)化聚焦信號(hào)，并且在方法上其可以充分避免上一個(gè)方法中在處理波數(shù)據(jù)時(shí)所造成的弊端，比如信號(hào)的丟失等。按照機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型的難易程度，可以將機(jī)器模型算法分為淺層和深度兩種概念。淺層學(xué)習(xí)在結(jié)構(gòu)上基本可以看到有一層隱性的節(jié)點(diǎn)，其可解釋能力較強(qiáng)，在樣本的數(shù)據(jù)采集上泛化性較好，所以在波數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中實(shí)際上主要是淺層學(xué)習(xí)。而深層學(xué)習(xí)則是一個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)建立這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到自主學(xué)習(xí)的階段。這類似感知器的結(jié)構(gòu)，并且通過(guò)一些學(xué)者的研究，深度學(xué)習(xí)也可以通過(guò)計(jì)算機(jī)的發(fā)展而隨之加強(qiáng)，使機(jī)器學(xué)習(xí)的深度完全覆蓋網(wǎng)絡(luò)的深度。所以在分析機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)處理方法當(dāng)中，根據(jù)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)類型，要使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)處理分析方法，才能有效地保證波數(shù)據(jù)能夠正確的處理。總而言之，波數(shù)據(jù)的處理方式方法多種多樣，但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的進(jìn)步，其也需要與先進(jìn)的處理方法結(jié)合，根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的不同指標(biāo)來(lái)進(jìn)行計(jì)算和數(shù)據(jù)處理。

3結(jié)束語(yǔ)

波數(shù)據(jù)的特性較為特殊，所以在分析時(shí)，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析處理方式并不適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)處理方式，其在處理方法上，有著很大的不同，而由于筆者能力有限，所以在分析時(shí)方法上可能出現(xiàn)一些弊端。應(yīng)當(dāng)注意的是，在采用一些方法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行波處理時(shí)，應(yīng)遵循一些方法的原則來(lái)進(jìn)行使用，并且按照實(shí)際情況，采取更好的處理分析方法。在不遠(yuǎn)的未來(lái)，筆者相信將會(huì)有更多的學(xué)者致力于機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)分析處理方法上面的研究中，并且能夠開辟和發(fā)明出更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的波數(shù)據(jù)處理的先進(jìn)方法，并且將其運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域的波數(shù)據(jù)處理上。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋匡時(shí)，李翀，張士波.一個(gè)輕量級(jí)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程，2020（01）.

[2]邵文澤，劉媛媛，許艷麗，陳龍，陳杰.淺談中高年級(jí)本科生機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)傳授與科研素養(yǎng)培育的三大主線[J].教育教學(xué)論壇，2020（10）.

[3]李兵，林文釗，羅崢尹.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].信息與電腦（理論版），2018（24）.

[4]舒娜，劉波，林偉偉，李鵬飛.分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)與算法綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2019（03）.

[5]孟雨.機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)更智能[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2019（14）.

[6]李陽(yáng).機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)空間安全研究中的應(yīng)用分析[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019（24）.

[7]楊宏宇，朱信穎，顏瑋瑋.大數(shù)據(jù)在電網(wǎng)中應(yīng)用的價(jià)值研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2014（09）.

[8]高學(xué)偉，付忠廣，孫力，張剛.基于Hadoop分布式支持向量機(jī)球磨機(jī)大數(shù)據(jù)建模[J].河北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017（03）.

[9]羅文劼，袁方，楊秀丹.基于建模技術(shù)構(gòu)建運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化政務(wù)的環(huán)境[J].河北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017（01）.

作者：李麗亞 單位：太原工業(yè)學(xué)院