原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
传感器网络中多种数据故障会同时出现,为了同时检测出多种数据故障,使用多标签分类模型对传感器网络数据故障的检测过程进行建模.为了提高多标签分类器对数据故障的检测性能,提出了一种基于多标签ReliefF和遗传算法的特征选择算法.该方法将ReliefF扩展成可以对特征子集进行评估的多标签ReliefF,特征选择过程首先使用遗传算法搜索特征子集,然后使用多标签ReliefF对特征子集进行评估.在三个多标签分类器上的实验结果表明,提出的特征选择算法可以显著地提升多标签分类器对传感器网络数据故障的检测性能.
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文献信息
篇名 基于多标签分类的传感器网络数据故障检测算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 传感器网络 数据故障 多标签分类 ReliefF 遗传算法
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 3788-3791,3817
页数 5页 分类号 TP393|TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李志刚 西北工业大学计算机学院 50 686 12.0 24.0
2 李士宁 西北工业大学计算机学院 61 650 12.0 23.0
3 左雪雯 同济大学电子与信息工程学院 2 14 2.0 2.0
4 张振海 西北工业大学计算机学院 5 111 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (38)
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研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
数据故障
多标签分类
ReliefF
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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