In the big data platform, the parallel BP neural network is constructe的简体中文翻译

In the big data platform, the paral

In the big data platform, the parallel BP neural network is constructed, the comprehensive model is used to process the data of food supply chain, and only BP neural network is used to analyze the data of food safety supply chain. The total amount of data is 1GB and 2GB respectively. After several statistics, the comparison results are shown in Table 1. According to the experimental results, compared with parallel BP neural network, the accuracy summary of food safety evaluation method is higher than 1GB parallel BP neural network and 2GB data, which shows that the accuracy of food safety evaluation method is improved by using this method based on a large number of data. The absolute error and relative error of BP neural network method are relatively small. It can be concluded that our method has good performance in actual processing speed, precision and stability, and achieves the expected effect.
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在大数据平台上,构建了并行的BP神经网络,使用了综合模型来处理食品供应链的数据,仅使用BP神经网络来分析食品安全供应链的数据。数据总量分别为1GB和2GB。经过多次统计,比较结果列于表1。根据实验结果,与并行BP神经网络相比,食品安全评价方法的准确性摘要高于1GB并行BP神经网络和2GB数据,表明通过使用基于大量数据的方法,可以提高食品安全性评估方法的准确性。BP神经网络方法的绝对误差和相对误差较小。可以得出结论,我们的方法在实际处理速度上具有良好的性能,
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在大数据平台中,构建了并行BP神经网络,采用综合模型处理食品供应链数据,仅采用BP神经网络分析食品安全供应链数据。数据总量分别是 1GB 和 2GB。经过几次统计后,比较结果将显示在表 1 中。根据实验结果,与并行BP神经网络相比,食品安全评价方法的精度汇总高于1GB并行BP神经网络和2GB数据,表明利用该方法在大量数据的基础上提高了食品安全评价方法的准确性。BP神经网络方法的绝对误差和相对误差相对较小。结论认为,该方法在实际加工速度、精度和稳定性方面性能良好,达到预期效果。
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在大数据平台中,构建了并行BP神经网络,采用综合模型对食品供应链数据进行处理,仅用BP神经网络对食品安全供应链数据进行分析。数据总量分别为1GB和2GB。经过多次统计,比较结果见表1。实验结果表明,与并行BP神经网络相比,食品安全评价方法的准确度总结要高于1GB的并行BP神经网络和2GB的数据,说明在大量数据的基础上使用该方法可以提高食品安全评价方法的准确度。BP神经网络方法的绝对误差和相对误差较小。结果表明,该方法在实际加工速度、精度和稳定性方面都有较好的表现,达到了预期的效果。
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