基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法

摘要：

针对当前物联网数据融合方法速度慢、融合精度低等问题,以改善物联网异构数据融合效果为目标,提出一种基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法.首先采用多个节点采集监测对象状态数据,并对每个节点采集的数据噪声进行过滤,初步减少数据规模,提高物联网异构数据质量;然后引入聚类分析算法处理簇首数据,消除簇内数据间的冗余;最后在汇聚节点采用智能优化算法对簇首数据进行加权融合,并在相同环境下与其他融合方法进行对比实验.实验结果表明,该方法能对物联网异构数据进行有效融合,获得了较高精度的物联网异构数据融合结果,物联网异构数据融合错误少、速度快,提高了物联网数据融合的效率.

关键词：物联网异构数据、冗余特征、汇聚节点、最小二乘支持向量机、聚类分析算法

所属期刊栏目：57

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61502063;重庆工商大学自然科学基金1751043

在线出版日期：2019-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：627-632