摘要
本研究探讨了人工智能技术如何有效地整合网络信息处理与数据分析流程,并构建智能化闭环系统。通过分析深度学习、图神经网络和自注意力机制等先进技术在处理多源异构网络数据中的应用,提出端到端学习框架和五层系统架构,实现从数据获取到价值挖掘的全流程智能化处理。实验结果表明,所提的闭环系统架构(CLOPS)相比传统流水线架构,在一致性、分析准确性和系统效率方面均有显著提升,在动态性较高的应用场景中优势更为明显,解决了传统方法面临的信息损失和优化断层问题,为网络信息处理与数据分析的深度融合提供了新的技术路径和系统框架。
出处
《家电维修》
2025年第6期82-84,共3页
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