關(guān)鍵詞：鄰域粗糙集 特征約簡 對稱機(jī)制 過濾機(jī)制 散列分桶 

摘要：從高維異構(gòu)感知信息中提取有效特征是支撐物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)預(yù)測與識別的基礎(chǔ).物聯(lián)網(wǎng)場景中通常包括多個多種感知節(jié)點,系統(tǒng)通常會從感知數(shù)據(jù)中提取大量特征,其中不乏部分無關(guān)和冗余特征.這些無關(guān)及冗余特征會降低系統(tǒng)的運行速度,引入冗余計算,更會影響后續(xù)的分類及預(yù)測等機(jī)器學(xué)習(xí)操作的性能.因而高效識別并提取低維有效的特征子集是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析所面臨的一大挑戰(zhàn).鄰域粗糙集方法能夠在保持?jǐn)?shù)據(jù)集可分性的前提下,識別和去除無關(guān)及冗余特征子集,從而達(dá)到降維效果.但由于現(xiàn)有基于鄰域粗糙集的特征約簡算法的計算開銷大、運行時間長,故而并未得到廣泛應(yīng)用.提出了一種基于鄰域關(guān)系對稱性及決策值過濾策略的特征快速約簡算法EasiFFRA.EasiFFRA可通過改進(jìn)的散列分桶方法加速正域樣本計算,可檢驗并過濾冗余決策值樣本,從而降低現(xiàn)有方法中由于重復(fù)距離評估所帶來的冗余計算.實驗結(jié)果表明:EasiFFRA在實際采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)集和多個不同樣本量及維度的公開數(shù)據(jù)集中平均加快75.45%的特征約簡時間,其約簡結(jié)果和已有鄰域粗糙集特征約簡算法等效,可有效解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中由冗余及無關(guān)特征導(dǎo)致的分類及預(yù)測精度下降問題,有重要應(yīng)用價值.

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