文档数据库结构信息分类筛查方法仿真

摘要

当前数据库信息分类筛查方法准确率较低、丢包率较高,提出基于PSO和DNN的文档数据库结构信息分类筛查方法.利用SNR特征基因选择法对文档数据库结构信息特征属性进行降维,采用OCDD算法对连续型的数据信息进行离散化处理.将数据库结构信息某类别标签和属性变量的互信息与信息熵之间比值当作信息离散化目标函数,依据动态迭代规划法对目标函数进行求解,得到最优离散化分区.在自动编码机顶层设计一个Softmax信息分类器,通过粒子群算法对自动编码机权值进行优化.Softmax信息分类器在编码结束后根据梯度下降法对自身进行调整,同时将分类器代价函数当作调整编码机权值过程中一个评估值,共同和编码机误差函数指导权值优化.利用优化后的权值和Softmax信息分类器完成文档数据库结构信息分类筛查.实验结果表明,该方法平均丢包率为0.28％,分类筛查准确性良好,具备可靠性能.