微美全息开发基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监测算法系统
近年来，互联网及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业的信息化程度越来越高，社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据，决策者很难直接从中提取有价值的知识，这导致对数据分析工具的强烈需求。
数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞大的数据库或数据系统中发现对用户有价值的东西，并从庞大的观测数据集中提取和分析用户不容易检测或判断的关系，然后给用户提供有价值的结论。在大数据时代，做好数据分析与数据监测对于提高企业的运营效率及保障数据安全具有重要意义。
据了解，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监测算法系统。利用数据挖掘技术对原始数据进行处理，去除无效信息，保留有价值的信息，并对数据进行标准化，提高效率。算法系统主要分为四个部分：识别对象、数据处理、识别过程、结果和预警。
首先是识别对象，接下来是数据处理，它主要分为三个模块：数据采集、数据预处理和数据编码。其中，数据采集模块负责使用编程语言从数据库中获取异常数据监测所需的相关原始数据。数据预处理模块主要包括唯一属性处理、相关属性合并、缺失数据处理和数据标准化，以使原始数据成为有效数据。数据编码模块主要负责对标准化数据进行编码，实现特征数据从便于人类理解的语义数据到便于机器处理的数字数据的转换，以便使所有数据都可以直接输入到智能算法中，为后续的智能识别部分奠定基础。接下来是识别过程部分，输入数据，通过人工智能算法进行训练。最后一部分是结果与预警，使用训练好的模型识别数据，并对异常数据进行标记和预警，并将预警系统反馈给系统，形成完整的工作流程。
对于异常数据的识别可以理解为数据的分类，数据识别过程和结果输出通过神经网络作为识别算法来实现。其利用训练好的神经网络实现对异常数据的监测和分析，给出正常和异常数据的识别结果，并将异常数据反馈给系统。
神经网络是对人脑的模拟。它构建了大量的神经元，并将这些神经元组合成一个网络。而BP神经网络为神经网络添加了一个隐藏层，该网络将具有更好的分类和内存功能。BP神经网络的学习过程通常可以分为两个方向，即正向传播和反向传播。网络的数据信息通过输入层，数据的每个特征对应于输入层中的一个神经元，由于BP神经网络是一种完全连接的方法，因此将输入层的信息与其连接权重相结合，得到它们的加权和，然后它们就可以到达隐藏层。该层是网络的核心处理部分，接收到的数据被进一步处理，然后传递到输出层。输出层也是如此。对数据进行处理后，可以获得相应的实际输出信息。
信息化的时代，面对数据量的爆炸式增长，数据库技术也得到越来越广泛的运用。WIMI基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监测算法系统的应用面很广，其可在金融、电信、零售、电子商务等行业得到应用。