基于机器学习的波数据分析处理方法

◆李丽亚

安全模型、算法与编程

基于机器学习的波数据分析处理方法

◆李丽亚

（太原工业学院 山西 030008）

随着国家的发展，科学技术水平的上升，人们进入了新的大数据的时代。在大数据时代中，人们开始致力于机器和智能的结合研究，并且希望借此为人类的发明作出更多的贡献，而机器学习是这个时代研究发展的新方向。本文基于机器学习的波数据进行分析处理方法的研究与总结，力求为我国机器学习的波数据分析处理方法上作出一定的贡献。

机器学习；波数据；分析处理

随着大数据时代的发展，各行各业需要进行机器数据的改革，而机器学习技术能够帮助其高效地获取知识，已经成为当今机器学习技术的主要推动能力。大数据时代的发展，更致力于机器学习的技术研发。但是在机器学习的研发当中，其波数据分析处理也成了一个至关重要的数据处理手段，本文将基于机器学习的波数据处理分析方法，研究如何对机器学习的波数据进行处理。

1 研究概念及方法

1.1 研究概念

一直以来，学习是人类生活的专利，但是对于学习的真正含义，众多学者议论纷纷，有人认为机器也能够向人们一样去学习，能够通过学习改善机器自身性能，而机器人能否像人，或者是超过人的学习思维，多方有更多的争议，一方面认为机器是人造的，所以其性能和动作是由设计者规定，无论其能力如何也不会超过设计者本人。而另一方则认为如果机器作为一种高智能的机器，并且通过学习是可以超过设计者本人的，并且通过学习一段时间其能力也会不断地提高，设计者本人也不知道他的能力到达了怎样的水平。基于这样的争议，于是人们开始研究机器学习。在传统概念中，机器学习是一个多领域的交叉学科。并且其涉及的概率论、统计学和算法等理论复杂多样。机器学习是人工智能的核心，其研究计算机如何通过学习上的模拟实现人类平时的学习行为，并且可以获得一些新的学习知识与理论技能等，不断通过学习改善自身的技能。作为一门人工智能的科学，机器学习的主要研究对象是人工智能，尤其是人工智能机器人如何在经验学习中改善自身的具体算法的性能，并通过学习完善自身的算法，优化自身的计算程序等。而机器学习算法则是在数据中自动获得一些规律，通过规律对一些未知的数据进行整合，得出结论，其运用了统计学等相关知识，通过对于机器的学习，解决诸多人们解决不了的问题。

波数据是没有办法使用传统工具或者方法进行分析处理的，但可以以信号为载体进行波动形式的数据集合。波数据是一个大数据，其包含的数据十分广大，并且其自身结构也存在一定的复杂性和多样性。在日常的应用中，人们一般不利用传统的分析方法进行数据的统计，需要利用纵向信息对数据产生的波动进行分析，波数据的来源也可以是多种形式的，例如，在日常的自然界中，所产生的震动也算是波数据的一种；我国的医疗器材也有许多利用波数据来监测人们的生命体征的，如声音数据、心电图数据等；在工业中，传感器也是这个原理。目前而言，随着国家科学技术水平的进步，利用波数据和机器学习等方法，可以更加充分地进行信息挖掘，这种应用结合，是大数据时代下的一个创新。

1.2 研究方法

本文通过搜索知网、万方数据库等一些网站搜集并且整理一系列的机器学习和波数据处理有关的国内外相关的文献和论文，通过反复查看明确这些国内外研究者的论题内容，去了解相关主题的研究状况和已经发现了的研究成果并且对此进行归纳和梳理为后续的研究提供有力的理论上的支持，为自身的研究找出突破口。内容分析法作为一个把定向和定量集为一体的研究方法，可以通过该方法找出机器学习的分布情况和异同点以期对处理标准和方法上有更深一步的了解。

图1 机器学习的完整周期

2 机器学习的波数据分析处理方法

自然语言在处理的过程中，其文本数据需要在one-hot或 word2vec 处理之后，才能将其转换为机器学习的概念，进行数据的输入。在计算机的视觉图像的数据中，其需要经过多层的卷积，来得到一些表征图像的语义上的向量。与上述两种领域的数据处理模式相似，波数据的处理分析，也需要一些数据的预处理和提取数据的特征进行操作，在这过程之后，其才能够被转化为机器学习模型的数据。而波数据的特征提取，由于其具有连贯性、波动性等，因此可以采取一些信号的分析处理方式对波数据进行预处理，如傅里叶分析方法。傅里叶分析（Fourier analysis）是分析学中的一个重要分支，傅里叶的方法进行相应的变换，就能够将不同的连续的波数据，分解成为不同频率的正弦波信号，从而进行无限的叠加，其要素分别有时间、变换因子、象函数、原函数等。正弦波形是成分最单一的一种波形，任何一种正弦波形都可以用振幅、相位来表示。而利用傅立叶的方法对于原始的波数据进行分析，可以得到一些振幅、相位的数据。另一种分析的方式叫作小波分析法，其是通过对于频率的比较和分布进行分析，从而细化聚焦信号，并且在方法上其可以充分避免上一个方法中在处理波数据时所造成的弊端，比如信号的丢失等。

按照机器学习的算法模型的难易程度，可以将机器模型算法分为浅层和深度两种概念。浅层学习在结构上基本可以看到有一层隐性的节点，其可解释能力较强，在样本的数据采集上泛化性较好，所以在波数据处理的过程中实际上主要是浅层学习。而深层学习则是一个巨大的神经网络，通过建立这样的神经网络可以达到自主学习的阶段。这类似感知器的结构，并且通过一些学者的研究，深度学习也可以通过计算机的发展而随之加强，使机器学习的深度完全覆盖网络的深度。所以在分析机器学习的波数据处理方法当中，根据不同的机器学习类型，要使用不同的机器学习的波数据处理分析方法，才能有效地保证波数据能够正确的处理。总而言之，波数据的处理方式方法多种多样，但随着大数据时代的进步，其也需要与先进的处理方法结合，根据机器学习的不同指标来进行计算和数据处理。

3 结束语

波数据的特性较为特殊，所以在分析时，传统的大数据分析处理方式并不适用于机器学习的波数据处理方式，其在处理方法上，有着很大的不同，而由于笔者能力有限，所以在分析时方法上可能出现一些弊端。应当注意的是，在采用一些方法对机器学习进行波处理时，应遵循一些方法的原则来进行使用，并且按照实际情况，采取更好的处理分析方法。在不远的未来，笔者相信将会有更多的学者致力于机器学习的波数据分析处理方法上面的研究中，并且能够开辟和发明出更多关于机器学习的波数据处理的先进方法，并且将其运用到各个领域的波数据处理上。

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