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基于柔性神经树的Internet流量早期识别模型
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东华质信息服务有限公司, [2]济南大学信息科学与工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金(61472164);山东省自然科学基金(ZR2012FM010)
中文摘要:

组织机构代码工作经过20多年的发展已经积累了上千万份档案,随着国家商事制度的改革,商事主体数量和规模日益增多,组织机构代码数字档案势必呈现爆发式增长,如何实现数字档案的管理,同时对档案内容进行深度挖掘,为国家、管理部门提供有价值的、具有决策性质的信息是需要重点考虑的问题。本文基于已有组织机构代码数字档案数据库工作,在大数据平台Hadoop上,使用Map Reduce程序实现对组织机构代码数字档案的数据库操作,并通过实验验证了相较于传统的关系型数据库Oracle,大数据在管理组织机构代码数字档案数据库中的优势;此外,本文根据组织机构代码数字档案的特点,在自然语言处理的基础上,提出了一种基于深度学习理论挖掘组织机构代码数字档案的技术方法。

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550