融合双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络
上传数据算法
施艳昭
【摘 要】针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题，提出一种融合双重BP神经网络组合模型(A combination model of dual BP neural network，CMDBPNN)的Python解析计算机网络上传数据算法.该算法对BP神经网络组合模型的空间实施网络化处理，且对于网络单元中的信息也可以借助相似的方法来进行记录，依据优化之后的金字塔时间结构对其中潜藏的网格单元来实施有效的存储，以实现Python解析计算机网络上传的数据算法.最后，利用真实数据集与仿真数据集进行实验.结果表明：该算法具有良好的适用性和有效性.
【期刊名称】西安文理学院学报（自然科学版） 【年(卷),期】2024(021)004 【总页数】4
【关键词】双重BP神经网络；Python解析；计算机网络；上传数据
基金项目：2024年度安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2024A0875):“基于云集群的一体化学习平台构建研究”
近年来，社会各界对于BP神经网络组合模型十分关注，对此开展了很多研究和分析[1].为了能够更好地挖掘与分析BP神经网络组合模型，对于解析计算机网络上传数据算法有了更高的要求[2].针对有限空间的环境下，结合分治思想构建了STREAM算法.这种算法并未对数据变化进行充分的反映[3].构建的CLUSTREAM算法可以利用BP神经网络组合模型，在计算机网络上传数据划
分为两个阶段：第一个阶段是微计算机网络上传数据，第二阶段为自适应宏计算机网络上传数据，以实现计算机网络上传数据[4].针对BP神经网络组合模型的双重特征，提出了可以通过投影计算机网络上传数据实现有效的解决[5].在上述几种算法中，其依据的根本思想都是k-means计算机网络上传数据思想,这种思想的主要不足是无法实现对任意形式分布的计算机网络上传数据[6]. 本文提出一种融合双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络上传数据算法.整个算法的主要构成部分为：在线网格单元数据统计部分和自适应聚类演化部分.将数据空间进行网络化处理，随后对于在线部分对应的网格单元信息可通过近似技术来进行合理的统计与分析.而且，能够依据改进之后的金字塔时间结构将潜在密集网格单元进行存储，采取的是快照形式.进入到Python解析阶段，则是利用深度优先搜索方式来实施计算机网络上传数据，而且借助实验对算法可行性进行了有效的分析.
1 Python解析计算机网络上传数据算法
以A={A1,A2,…,Ak}代表欧氏空间下对应的属性集合，可将其k维数据空间表示为S=A1×A2×…×Ak，那么此时在某时刻t，在S上的BP神经网络组合即可表示为X=
定义1 给定一个BP神经网络组合模型X上的时间段[t-h,t]，称density(u)=count(u)/(|N|)为单元u的密度.其中：|N|为BP神经网络组合总量，count(u)代表的则是在单元u中具有的数据点个数.
定义2 假定[t-h,t]表示的是在X上的某个时间段,其密度阈值为τ，ε表示其误差因子，假如满足density(u)≥τ-ε，那么可以证明此时该单元u为密集的；若density(u)>ε，则网格单元u是潜在密集的；若density(u)≤ε，则网格单元u是非密集的.
假如从开始至今所经过的总时间表示为Tc，那么此时在第0层具有的最小时间粒度则可表示为Tmin.如下所述即为改进金字塔的时间结构定义：①其最大层数表示为logα(Tc/Tmin)，α一般的取值为2,4,8；②如果满足条件((Tc/Tmin)modαi)=0and((Tc/Tmin)modαi+1)≠0，那此时将取i为时刻Tc时，对应的存储快照层次；③在每层所可存储的快照仅为最近的β个，其中β取值为大于α的正整数；④Tminαi表示的则是第i层对应的时间跨度.
对比未改进之前的金字塔时间结构，将其进行改进之后，对于参数存储快照是可以结合用户的精度需求来进行设置的，包括Tmin等参数，而且使得快照是不会出现冗余问题的，也不用进行删除处理.
性质1 在改进后的金字塔时间结构下，假如将当前时间点以Tc表示，用户指定时间跨度则以h表示，那么要求在Ts时刻，存在快照满足Tc-Ts≤2h.
Python解析计算机网络上传数据算法能够使得维数降低，在此基础上来进行编码，通过映射即可获得[1…M]的整数，而且还可对这些网格单元密度进行有效的估计，随后通过自底向上的搜索策略，对于更多的子空间对应的网格单元密度也能够计算得出.假设可以将k维BP神经网络组合模型DS进行分割，使得每维都能够得到ξ个间隔，而且l为其维数阈值，那么此时存在可以将存储于内存中的数据结构SET进一步分为3个部分，即LGE、DSET、HCDSET.并且代表的是e(1ek)维子空间密集网格单元集.代表的是存储在LGE中的组结构，
融合双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络上传数据算法
