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在物联网下的差异数据进行定位识别问题的研究中，由于大型物联网结构下的数据量很大，形成海量的差异数据。上述数据特征很难用统一标准进行衡量，使得定位识别需要的特征分区过多，导致传统的定位识别过程需要进行多次分类校验，效率较低。提出采用不一致率的海量物联网差异数据识别模型，首先统计样本数据在每个特征子集划分下的频数表并计算物联网数据不一致率，再根据特征子集对应的物联网数据不一致率差异最小化原则完成特征个数最小化的最优特征子集筛选；然后由模糊优选模型得到有序综合指标特征数据集，最后采用聚类分析将有序综合指标数据集