TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑盟——雪,Manjun PY - 2021 DA - 2021/09/28 TI -信息可视化图形设计教学研究基于SP - 3355030六世- 2021 AB - DBN算法与大数据时代的到来,如何快速获取有效信息有效地传播信息技术已成为最受欢迎的话题。研究表明,人类的大脑的能力来处理数据和信息是无法比拟的机器,和图像的处理是成千上万倍的单词。基于深度信念网(DBN)算法,本文研究的技术信息可视化图形设计教学程序。首先,深刻的信念网络的结构分析探讨其技术应用在图形信息重建。得出DBN算法可以用来解决问题的分类、回归、尺寸计算、特征点采集、计算精度等机器学习培训。然后,图形本地设计的变形技术研究基于DBN算法构建可视化教学平台和分析该算法的技术研究成果信息图形设计。DBN的结果表明,算法可以快速解决问题的图形处理复杂的特性,改变原始图像的局部变形设计,形成新的特征点数据,并将它添加到教学平台,并提高模型快速学习和培训的能力,优化教学平台的运行效率。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3355030 - 10.1155 / 2021/3355030摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER