基于SVM的物联网大数据有效信息过滤挖掘

来源期刊：控制工程2016年第10期

论文作者：李云玮 马蕾

文章页码：1533 - 1537

关键词：物联网;数据挖掘;支持向量机;

摘    要：传统的物联网大数据信息过滤方法由于忽略了对大数据特征的提取,过滤效果和去噪处理对仿真结果的影响,导致过滤精度低、性能差。提出基于支持向量机(SVM)的物联网大数据有效信息过滤挖掘算法。首先,进行了物联网大数据系统模型构建与特征提取,对有效信息特征进行了关联维特征提取预处理,对有效信息数据的关联因子进行排序,提取关联度主特征量,设计滤波器非关联信息进行合理过滤,对所有的数据进行规整处理,转换到相同的区间进行处理,实现数据规约,基于支持向量机SVM算法实现数据有效信息特征挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行大数据有效信息过滤,精度较高,性能优越,展示了较好的应用价值。