研究人员获得改善大数据分析的资助

罗彻斯特理工学院研究人员正在利用大数据来减少测量错误的负面影响数据收集自复杂的传感系统。

“基于硬件的巨大发展，我们现在可以collecT，存储和处理非常大量的数据跨许多不同的传感模式。然而，为了让这些数据有用，我们必须学会如何高效可靠地处理它们，尽可能多地从中获取知识，”信号处理和数据分析专家帕诺斯·马科波洛斯(Panos Markopoulos)说。

这位助理教授正在通过构建新的系统算法来开发更可靠的数据分析，这些算法可以自动减少对损坏或故障的重视数据通过国家科学基金会先进网络基础设施办公室三年499236美元的拨款。

随着从社交网络、医疗保健和计算机等应用程序收集的数据的增加矢量绘图软件N，需要更可靠的数据分析。智能系统依赖于从不同的感知模式(如时间、频率和三维空间)收集的数据，并将它们组织成多维数组，也称为“多维阵列”。张量。”然而，Markopoulos解释说，许多现有的数据分析方法对错误的测量很敏感，可能会得出错误的结论。

“这些应用在信号处理算法中有其基础，”他说。“我们的工作是获取大型数据集，分析它们并提取知识。不可避免的是，其中一些数据会有错误、噪声或损坏，不能代表我们试图理解的系统。我们的分析对于这种错误的数据应该是强有力的。这是这个项目试图解决的真正问题——以可靠的方式进行数据分析。”

改进大数据分析

该团队的方法有三个方面:

• 改进当前算法以更好地评估张量数组中的数据
• 开发软件解决方案来反映新的处理能力
• 并允许开发使用社交网络分析新算法的原型，以训练机器如何理解不同类别数据和计算机视觉之间的差异。

“在大数据集的抗腐败分析方面的研究并不多。这个项目将为这项工作奠定理论和算法基础，”Markopoulos说。他将与RIT计算机工程教授、计算机视觉研究员Andreas Savakis和加州大学河滨分校(University of California at Riverside)计算机科学教授Vagelis Papalexakis合作，他专门研究数据挖掘。

“我认为这个项目最重要的是，它将给我们提供发展新理论和算法的机会。该项目的研究结果不仅在行业中，而且在数据分析理论中都有可能产生重大影响。”“这也会对学术界产生重大影响，提高学生分析、理解和从大数据中学习的技能。”

罗彻斯特理工学院

www.rit.edu

- - - - - -由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com。

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。