面向实时流数据的人工智能自适应算法优化策略

张淑 云*, 任 春龙, 张 珍, 刘 鹏
浙江大华技术股份有限公司

摘要


本文聚焦于面向实时流数据的人工智能自适应算法优化问题。首先分析了实时流数据的特点及其对算法的要求，指出传统算法在处理此类数据时存在的局限性。接着，提出了一种基于动态参数调整、模型增量更新和资源动态分配的自适应算法优化策略。通过实验验证，该策略能够有效提高算法在实时流数据处理中的准确性、实时性和稳定性，为实时流数据的高效处理提供了新的思路和方法。

关键词


实时流数据；人工智能；自适应算法；优化策略

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参考


[1]李开复，吴恩达.实时流数据处理技术研究综述[J].计算机研究与发展，2022，59（3）：456-472.

[2]姚期智，汤晓鸥.人工智能算法优化方法研究进展[J].软件学报，2023，34（2）：321-338.

[3]高文，李航.分布式流处理框架的性能优化策略[J].计算机科学与探索，2022，16（4）：567-582.

[4]张亚勤，林元庆.在线学习算法在实时流数据处理中的应用研究[J].数据采集与处理，2023，38（1）：123-138.

[5]周志华，徐伟.资源动态分配技术在实时系统中的应用[J].计算机工程与应用，2022，58（21）：78-85.


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