文/李宁

1 引言

近年来，社会各界对于BP神经网络组合模型的应用十分关注。当前，随着我国网络技术的不断更新，为了能够更好的挖掘分析神经网络组合模型在实际应用过程中所具备的优势。人们对此开展了很多研究和分析，并且在限定空间之内。对于BP神经网络组合模型的数据上传展开了实验。结合实验的最终结果，研发STREAM算法，能够实现对数据变化进行充分的反映。本文提出应用BP神经网络组合模型，融合双重BP神经网络组合模型Python解析计算机网络上传数据算法。在实际应用过程中，能够有效的提升数据信息上传的效率，减少上传的时间，具有可行性以及实用性。

2 Python解析计算机网络上传数据算法

2.1 Python解析主要构成

融合双重BP神经网络组合模型Python解析计算机网络上传数据算法的主要构成较为复杂，系统通过对数据空间进行网络化处理，完成对相关数据信息的预处理工作。而后，在线网格单元数据统计部分对数据进行统计，再由自适应聚类演化部分，借助近似技术，对其进行全部的统计处理。经过一系列复杂繁琐的步骤，能够实现最终的数据上传。为了提升上传效率以及精度，对内部的金字塔时间结构进行改进，选择快照形式进行存储。此时，借助深度优先搜索方式，能够实现对Python解析进行进一步的处理。这样就达到了借助融合双重BP神经网络组合模型Python解析计算机网络上传数据算法进行数据处理的目的。

2.2 上传数据算法分析

在该算法实际应用中，通过对欧氏空间下对应的属性集合进行整理归类，采用区域集合的方式，可将其 k 维数据空间表示为区域集合中的单位个数乘积。那么此时在某时刻，BP神经网络组合即为A = { A1，A2，…，An}为代表的为某个数据点。将BP神经网络进行平均分割，依据其各属性维度能够得到最终的超立方体单元。此时，这些超立方体单元彼此是不相交切相互对应的。通过对BP神经网络组合模型某一时间段的区间数值进行定义，并设置改区间数值的单元密度。其中，对BP神经网络组合总量进行设定，同时对U中，单元数据点的个数进行确定。还可以选择另一种方法，即假定某个时间段的节点数值，并分别用τ、ε表示密度阈值以及误差因子。若此时，满足节点数值的密度阈值与误差因子之间的差小于节点数值。则能够证明，此时该单元U呈现密集状态。

3 实验与结果分析

3.1 实验过程及其结果

考虑到融合双重BP神经网络组合模型Python解析计算机网络上传数据算法在实际应用过程中可能出现的问题，为了能够对本文提出的算法进行更好的实证分析。主要针对文中计算机网络上传数据精度进行了界定。通过对真实数据集CDD-CUP-88以及仿真数据集进行设定。在此情况下，确定计算机网络上传数据精度。考虑到在这一过程中，需要子空间计算机网络上传数据来实现对双重PB神经网络数据进行上传、计算工作。因而选择针对融合双重数据的处理的方式，也能够起到良好的处理效果。为了能够进一步的提升数据上传精度，通过任意形式分布计算机网络上传数据进行处理，并设定参数。这样做的目的是为了更好的提升计算机网络上传数据算法的精度水平。

3.2 结果分析

综上，采取上述的方法，对计算机网络上传数据算法进行分析，能够发现：在这一过程中，所得的数据集按照相关的维数进行划分，能够获得一系列的仿真数据集。通过对神经网络组合模型空间维度在实际应用中对于BP算法的影响展开研究，并对其结果进行分析也能够发现，这种方法在实际应用中可以确保数据维数具有较好的伸缩性。此时，能够得到在数据集喜爱的对立维数仿真数据集。对相关的参数设定为：τ = 1；ε =0；h = 15。在此情况下，当维数出现变化时，与之对应的τ、ε、h的数值也会随之产生变化。并且出现当维数7时，τ = 8的情况。

4 结论

综上所述，通过对双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络上传数据算法展开研究。最终的研究结果表明，在这一实验中，采用此种算法，能够有效的提升数据上传的实时精度，而且对于上传的效率也有较好的应用效果。此种方法适用于当前我国的互联网传输领域，能够保证良好的伸缩性。此种算法在实际应用中能够有效的解决我国计算机网络所面临的问题，使得计算机网络上传数据具有较高的实现效率。