基于深度学习的企业多源数据融合并行处理方法设计

为解决数据融合处理中的丢失问题，本文进行基于深度学习的企业多源数据融合并行处理方法设计研究。将获取的信息按照其来源与类型划分为多个类别，在计算机终端建立一个空白云存储终端，将所有数据录入云存储空间，使采集的数据在空间中呈现离散化分布状态，计算不同网格区域之间的相似性，按照规范完成对企业多源数据的预处理；引进深度学习算法，将数据录入卷积层，建立数据在深度学习网络中的反向传播训练损失函数，通过不断更新卷积层节点参数的方式，提取多源数据特征，在深度学习网络Sink节点，根据待处理数据的类型，在节点驱动数据的融合并行处理。设计对比实验证明：设计的处理方法在实际应用中的效果最佳，该方法可以有效控制企业多源数据融合并行处理过程中的丢失量，降低企业损失。