【摘 要】
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从高维异构感知信息中提取有效特征是支撑物联网系统预测与识别的基础.物联网场景中通常包括多个多种感知节点,系统通常会从感知数据中提取大量特征,其中不乏部分无关和冗余
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672498);国家重点研发计划项目(2016YFC0302300)~~
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从高维异构感知信息中提取有效特征是支撑物联网系统预测与识别的基础.物联网场景中通常包括多个多种感知节点,系统通常会从感知数据中提取大量特征,其中不乏部分无关和冗余特征.这些无关及冗余特征会降低系统的运行速度,引入冗余计算,更会影响后续的分类及预测等机器学习操作的性能.因而高效识别并提取低维有效的特征子集是物联网数据分析所面临的一大挑战.邻域粗糙集方法能够在保持数据集可分性的前提下,识别和去除无关及冗余特征子集,从而达到降维效果.但由于现有基于邻域粗糙集的特征约简算法的计算开销大、运行时间长,故而并未得到广
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