【摘 要】
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针对目前重复数据批量剔除方法中提升压缩比和降低数据开销之间的矛盾,提出一种物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法。首先将物联网感知信息采集数据文件组织作为数据位图的排列形式,结合滑动分块算法对系列形式进行更新,以列的形式读取数据信息,组成新的数据块。然后计算不同数据之间的相似度,通过量子粒子群优化算法优化BP神经网络,组建重复数据批量剔除模型,通过模型完成重复数据剔除。最后进行性能测试,实验结
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针对目前重复数据批量剔除方法中提升压缩比和降低数据开销之间的矛盾,提出一种物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法。首先将物联网感知信息采集数据文件组织作为数据位图的排列形式,结合滑动分块算法对系列形式进行更新,以列的形式读取数据信息,组成新的数据块。然后计算不同数据之间的相似度,通过量子粒子群优化算法优化BP神经网络,组建重复数据批量剔除模型,通过模型完成重复数据剔除。最后进行性能测试,实验结果表明,所提方法能够有效提升平均压缩比,降低平均时间开销和重复数据批量剔除错误率。
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