【摘 要】
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传感器网络中多种数据故障会同时出现,为了同时检测出多种数据故障,使用多标签分类模型对传感器网络数据故障的检测过程进行建模。为了提高多标签分类器对数据故障的检测性能,提出了一种基于多标签Relief F和遗传算法的特征选择算法。该方法将Relief F扩展成可以对特征子集进行评估的多标签Relief F,特征选择过程首先使用遗传算法搜索特征子集,然后使用多标签Relief F对特征子集进行评估。在三
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,同济大学电子与信息工程学院
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传感器网络中多种数据故障会同时出现,为了同时检测出多种数据故障,使用多标签分类模型对传感器网络数据故障的检测过程进行建模。为了提高多标签分类器对数据故障的检测性能,提出了一种基于多标签Relief F和遗传算法的特征选择算法。该方法将Relief F扩展成可以对特征子集进行评估的多标签Relief F,特征选择过程首先使用遗传算法搜索特征子集,然后使用多标签Relief F对特征子集进行评估。在三个多标签分类器上的实验结果表明,提出的特征选择算法可以显著地提升多标签分类器对传感器网络数据故障的检测性能。
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