TY -的A2 -库马尔,Akshi AU - Ma,分析师Wensheng AU -侯,Xilin PY - 2022 DA - 2022/07/01 TI -大数据价值计算方法基于粒子群优化算法的SP - 5356164六世- 2022 AB - SI是相对近期的技术,灵感来源于自然社会昆虫和人工系统的观察。该系统由多个分散的个人代理依赖集体行为和自组织网络。现有的计算机技术的最大困难之一是学习这样的大型数据集,利用大数据处理。基于数据的分类是指确定的挑战大组分类新发现所属。这种分类是基于训练集的数据包括观察被分配给一个特定的类别。摘要CIN-big数据值计算基于粒子群优化(BD-PSO)算法在当地经营的最适条件,提高操作效率。收敛速度的粒子群优化(PSO),运营在当地的最适条件,提高了大基于数据的粒子群优化(BD-PSO)。它可以提高计算效率的改进方法,从而减少计算时间。BD-PSO的性能测试在四个基准数据集,这是来自UCI。用于评估的数据集是酒,虹膜,输血,动物园。 SVM and CG-CNB are the two existing methods used for the comparison of BD-PSO. It achieves 92% of accuracy, 92% of precision, 92% of recall, and 1.34 of F1 measure, and time taken for execution is 149 ms, which in turn outperforms the existing approaches. It achieves robust solutions and identifies appropriate intelligent technique related to the optimization problem. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/5356164 DO - 10.1155/2022/5356164 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -