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针对物联网时序数据中存在的数据冗余现象和动态信息难以捕捉的问题,提出了一种基于数据驱动的动态时序分类算法。通过动态内部主元分析法(dynamic internal principal component analysis,DiPCA)提取传感设备采集的时间序列中的动态信息,实现降维及提炼动态信息的作用;利用麻雀搜索算法优化分类算法参数,强化支持向量机(support vector machines,SVM)算法性能并使其对含有shapelet局部特征的时序特征进行建模,最终构成双向演进算法框架,实现时序分类功能。利用UCR时序数据集和边缘计算模拟数据检验该算法的性能,结果表明,与基本算法相比,该算法的综合性能明显提高,并验证算法分类功能在仿真环境中的有效性与优越性。 相似文献
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基于ADS的铁路信息系统集成方案及设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对铁路运输生产中各信息系统由于各种原因彼此之间难以集成,系统资源的综合利用率偏低等问题,提出了实现基于自律分散系统模型之上铁路信息系统集成,使用网关集成方式采用多节点形成网关子系统,解决复杂系统的集成问题,实现系统可扩展性、可维护性和容错性. 相似文献
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基于自律分散系统理论,提出了一种基于特征相关的情报共享服务模型,在高校和各个独立中小企业间建立情报资源共享模式,设计了特征映射匹配机制,完成了该模式下Web检索服务实现模型.抽取企业和高校实际数据源对模型服务的有效性进行了评判,本模型服务响应能力优于Server集成模式,F值超过0.8.本方法能够保证中小企业情报服务的灵活性、在线扩展和低成本需求. 相似文献
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