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摘要：本发明提供了基于ERI的全生命周期神经网络标签的方法及系统，涉及大数据应用信息技术领域。本方法包括步骤S1：基于ERI建立由多个字符构成的标签，标签由地址码，应用码，数据码，生命码和校验码组成，通过对标签进行编码和解析为数据定义唯一标识；S2：采用卷积式神经网络学习算法生成学习类索引标签，对数据进行定位与关联；S3：记录每个标签的创建、生存和消亡的状态，对标签的全生产周期进行管理，通过将标识与业务数据进行关联，完成对整个业务流程的记忆与追溯。本方法能够将企业中的各类异构数据进行关联，并通过神经网络的算法与标签的全生命周期管理，实现企业数据的快速定义与追溯。
主权项：1.一种基于ERI的全生命周期神经网络标签的标识方法，其特征在于，包括步骤：S1：基于ERI建立由多个字符构成的标签，标签由地址码，应用码，数据码，生命码和校验码组成，通过对标签进行编码和解析为数据定义唯一标识；S2：采用卷积式神经网络学习算法生成学习类索引标签，对数据进行定位与关联；S3：记录每个标签的创建、生存和消亡的状态，对标签的全生命周期进行管理，通过将标识与业务数据进行关联，完成对整个业务流程的记忆与追溯；所述步骤S2包括：S21：基于步骤S1中对标签的定义，对地址码和生命码采用静态数据表示的直接进行解析，对应用码与数据码采用对比表的方式进行解析；S22：采用神经网络的深度学习算法，根据数据的命中率生成标签索引标识；所述步骤S22包括：S221：在连续的卷积层之间周期性地插入一个池化层；S222：在汇聚层使用MAX进行操作，对输入的数据体的每一个深度切片独立进行操作，改变空间尺寸；S223：采用反向传播的方式，在向前传播经过汇聚层时，将池中最大元素的索引记录下来，生成索引标识。
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百度查询： 浙江高格软件股份有限公司 基于ERI的全生命周期神经网络标签的方法及系统
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