大数据智能决策系统架构：深度学习与神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

大数据时代已经到来，人工智能也成为当今重要的技术方向之一。其中，深度学习与神经网络是两个重要的技术基础。深度学习通过对大量数据进行高层次抽象，利用机器学习的方法训练出能够识别、理解和预测数据的模型，可以进行复杂的图像分析、语音识别和自然语言处理等领域的应用。而神经网络则是模仿生物神经元网络的结构设计出来的一种多层次非线性模型，可以用来模拟生物神经系统在神经元间传递信息和进行计算的过程。因此，深度学习与神经网络都是当今最热门的技术。

随着大数据智能决策系统架构的蓬勃发展，人们需要从工程角度来研究如何将深度学习与神经网络结合起来，创造出具有巨大潜力的智能决策系统。本文将以企业级大数据智能决策系统作为案例，深入剖析其应用场景和架构。

企业级大数据智能决策系统通常由三层结构组成：

1. 数据采集层：包括数据采集模块、数据存储模块、数据清洗模块、数据转换模块及数据采样模块。
2. 数据挖掘层：包括数据特征提取模块、数据归一化模块、数据异常检测模块、数据聚类分析模块、数据关联分析模块、数据挖掘工具模块。
3. 数据分析层：包括数据可视化模块、模式挖掘模块、预测建模模块及评估指标计算模块。

不同于传统的单一数据仓库模型，企业级大数据智能决策系统将数据采集层与数据分析层打通，融合分析不同维度的数据，并对结果进行预测和评估。同时，还引入了“不确定性模型”来捕获数据中不确定的因素，进一步提升预测准确率。最后，根据结果，调整策略或调整整体策略框架，形成优化的决策系统。

2.核心概念与联系