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由于目前对海量数据处理没有相应完善的方法,采用传统的方法对深度置信网络数据库进行混合挖掘时,难以确定网络中数据库评价标准的权重,挖掘过程存在误差大,精度低和不稳定性等问题。为解决上述问题,提出一种基于深度置信网络数据库的混合挖掘方法。该方法首先对数据库采用联合滤波算法进行干扰滤波处理,并对信息传输通道采用多普勒进行扩展以提高数据挖掘精度;然后假设随机变量源自数据库中各数据,并对这些数据按比例进行混合形成超级总体,对该总体采用正态分布逼近,得出数据库混合挖掘模型;最后通过贝叶斯判断理论推导出和规则,利