機器學習下的波數(shù)據(jù)分析處理方法

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摘要：隨著國家的發(fā)展，科學技術水平的上升，人們進入了新的大數(shù)據(jù)的時代。在大數(shù)據(jù)時代中，人們開始致力于機器和智能的結(jié)合研究，并且希望借此為人類的發(fā)明作出更多的貢獻，而機器學習是這個時代研究發(fā)展的新方向。本文基于機器學習的波數(shù)據(jù)進行分析處理方法的研究與總結(jié)，力求為我國機器學習的波數(shù)據(jù)分析處理方法上作出一定的貢獻。

關鍵詞：機器學習；波數(shù)據(jù)；分析處理

隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，各行各業(yè)需要進行機器數(shù)據(jù)的改革，而機器學習技術能夠幫助其高效地獲取知識，已經(jīng)成為當今機器學習技術的主要推動能力。大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，更致力于機器學習的技術研發(fā)。但是在機器學習的研發(fā)當中，其波數(shù)據(jù)分析處理也成了一個至關重要的數(shù)據(jù)處理手段，本文將基于機器學習的波數(shù)據(jù)處理分析方法，研究如何對機器學習的波數(shù)據(jù)進行處理。

1研究概念及方法

1.1研究概念

一直以來，學習是人類生活的專利，但是對于學習的真正含義，眾多學者議論紛紛，有人認為機器也能夠向人們一樣去學習，能夠通過學習改善機器自身性能，而機器人能否像人，或者是超過人的學習思維，多方有更多的爭議，一方面認為機器是人造的，所以其性能和動作是由設計者規(guī)定，無論其能力如何也不會超過設計者本人。而另一方則認為如果機器作為一種高智能的機器，并且通過學習是可以超過設計者本人的，并且通過學習一段時間其能力也會不斷地提高，設計者本人也不知道他的能力到達了怎樣的水平?；谶@樣的爭議，于是人們開始研究機器學習。在傳統(tǒng)概念中，機器學習是一個多領域的交叉學科。并且其涉及的概率論、統(tǒng)計學和算法等理論復雜多樣。機器學習是人工智能的核心，其研究計算機如何通過學習上的模擬實現(xiàn)人類平時的學習行為，并且可以獲得一些新的學習知識與理論技能等，不斷通過學習改善自身的技能。作為一門人工智能的科學，機器學習的主要研究對象是人工智能，尤其是人工智能機器人如何在經(jīng)驗學習中改善自身的具體算法的性能，并通過學習完善自身的算法，優(yōu)化自身的計算程序等。而機器學習算法則是在數(shù)據(jù)中自動獲得一些規(guī)律，通過規(guī)律對一些未知的數(shù)據(jù)進行整合，得出結(jié)論，其運用了統(tǒng)計學等相關知識，通過對于機器的學習，解決諸多人們解決不了的問題。波數(shù)據(jù)是沒有辦法使用傳統(tǒng)工具或者方法進行分析處理的，但可以以信號為載體進行波動形式的數(shù)據(jù)集合。波數(shù)據(jù)是一個大數(shù)據(jù)，其包含的數(shù)據(jù)十分廣大，并且其自身結(jié)構(gòu)也存在一定的復雜性和多樣性。在日常的應用中，人們一般不利用傳統(tǒng)的分析方法進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，需要利用縱向信息對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的波動進行分析，波數(shù)據(jù)的來源也可以是多種形式的，例如，在日常的自然界中，所產(chǎn)生的震動也算是波數(shù)據(jù)的一種；我國的醫(yī)療器材也有許多利用波數(shù)據(jù)來監(jiān)測人們的生命體征的，如聲音數(shù)據(jù)、心電圖數(shù)據(jù)等；在工業(yè)中，傳感器也是這個原理。目前而言，隨著國家科學技術水平的進步，利用波數(shù)據(jù)和機器學習等方法，可以更加充分地進行信息挖掘，這種應用結(jié)合，是大數(shù)據(jù)時代下的一個創(chuàng)新。

1.2研究方法

本文通過搜索知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫等一些網(wǎng)站搜集并且整理一系列的機器學習和波數(shù)據(jù)處理有關的國內(nèi)外相關的文獻和論文，通過反復查看明確這些國內(nèi)外研究者的論題內(nèi)容，去了解相關主題的研究狀況和已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了的研究成果并且對此進行歸納和梳理為后續(xù)的研究提供有力的理論上的支持，為自身的研究找出突破口。內(nèi)容分析法作為一個把定向和定量集為一體的研究方法，可以通過該方法找出機器學習的分布情況和異同點以期對處理標準和方法上有更深一步的了解。

2機器學習的波數(shù)據(jù)分析處理方法

自然語言在處理的過程中，其文本數(shù)據(jù)需要在one-hot或word2vec處理之后，才能將其轉(zhuǎn)換為機器學習的概念，進行數(shù)據(jù)的輸入。在計算機的視覺圖像的數(shù)據(jù)中，其需要經(jīng)過多層的卷積，來得到一些表征圖像的語義上的向量。與上述兩種領域的數(shù)據(jù)處理模式相似，波數(shù)據(jù)的處理分析，也需要一些數(shù)據(jù)的預處理和提取數(shù)據(jù)的特征進行操作，在這過程之后，其才能夠被轉(zhuǎn)化為機器學習模型的數(shù)據(jù)。而波數(shù)據(jù)的特征提取，由于其具有連貫性、波動性等，因此可以采取一些信號的分析處理方式對波數(shù)據(jù)進行預處理，如傅里葉分析方法。傅里葉分析（Fourieranalysis）是分析學中的一個重要分支，傅里葉的方法進行相應的變換，就能夠?qū)⒉煌倪B續(xù)的波數(shù)據(jù)，分解成為不同頻率的正弦波信號，從而進行無限的疊加，其要素分別有時間、變換因子、象函數(shù)、原函數(shù)等。正弦波形是成分最單一的一種波形，任何一種正弦波形都可以用振幅、相位來表示。而利用傅立葉的方法對于原始的波數(shù)據(jù)進行分析，可以得到一些振幅、相位的數(shù)據(jù)。另一種分析的方式叫作小波分析法，其是通過對于頻率的比較和分布進行分析，從而細化聚焦信號，并且在方法上其可以充分避免上一個方法中在處理波數(shù)據(jù)時所造成的弊端，比如信號的丟失等。按照機器學習的算法模型的難易程度，可以將機器模型算法分為淺層和深度兩種概念。淺層學習在結(jié)構(gòu)上基本可以看到有一層隱性的節(jié)點，其可解釋能力較強，在樣本的數(shù)據(jù)采集上泛化性較好，所以在波數(shù)據(jù)處理的過程中實際上主要是淺層學習。而深層學習則是一個巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過建立這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡可以達到自主學習的階段。這類似感知器的結(jié)構(gòu)，并且通過一些學者的研究，深度學習也可以通過計算機的發(fā)展而隨之加強，使機器學習的深度完全覆蓋網(wǎng)絡的深度。所以在分析機器學習的波數(shù)據(jù)處理方法當中，根據(jù)不同的機器學習類型，要使用不同的機器學習的波數(shù)據(jù)處理分析方法，才能有效地保證波數(shù)據(jù)能夠正確的處理。總而言之，波數(shù)據(jù)的處理方式方法多種多樣，但隨著大數(shù)據(jù)時代的進步，其也需要與先進的處理方法結(jié)合，根據(jù)機器學習的不同指標來進行計算和數(shù)據(jù)處理。

3結(jié)束語

波數(shù)據(jù)的特性較為特殊，所以在分析時，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析處理方式并不適用于機器學習的波數(shù)據(jù)處理方式，其在處理方法上，有著很大的不同，而由于筆者能力有限，所以在分析時方法上可能出現(xiàn)一些弊端。應當注意的是，在采用一些方法對機器學習進行波處理時，應遵循一些方法的原則來進行使用，并且按照實際情況，采取更好的處理分析方法。在不遠的未來，筆者相信將會有更多的學者致力于機器學習的波數(shù)據(jù)分析處理方法上面的研究中，并且能夠開辟和發(fā)明出更多關于機器學習的波數(shù)據(jù)處理的先進方法，并且將其運用到各個領域的波數(shù)據(jù)處理上。

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作者：李麗亞 單位：太原工業(yè)學院