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基于深度学习和随机森林的数据分析系统

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摘要摘要：为提高数据分析的准确度以及速度，引入卷积神经网络DL算法，开展对数据识别方法设计研究。分析对比实验结果得出，设计方法的识别结果相似度更高，识别误差更小，可以实现对数据识别准确度的提升。基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。

DOI 54y26vgkj0/7328904

作者肖梵丁玉硕马志帆辛佳宝胡学静樊冬梅

机构地区（山东协和学院山东济南250107）

出处《系统医学》 2023年8期

关键词深度调制识别迁移学习卷积神经网络数据 DL算法

分类 [医药卫生][临床医学]

出版日期 2023年07月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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1肖梵,丁玉硕,马志帆,辛佳宝,胡学静,樊冬梅. 基于深度学习和随机森林的数据分析系统.临床医学,2022-08.
2作者：Faiza. 基于数据挖掘技术+深度学习的市场营销数据分析评估系统.建筑技术科学,2024-03.
3安南梁宏倩范育萍. 基于数据分析的记忆学习系统.,2022-11.
4黄丽月. 关注数据分析促进深度学习.教育学,2021-10.
5张帅,1,，蒋凌云,2,，,王德才,1. 基于深度学习和大数据分析的智能聊天机器人探究 *.科学技术哲学,2020-05.
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深度调制识别迁移学习卷积神经网络数据 DL算法

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