基于SVM的物联网大数据有效信息过滤挖掘

发布时间：2021-06-06 01:40

　　随着信息化时代的到来,信息爆炸给世界信息化带来了巨大的改变,同时对人们的生活造成极大的影响。在生活中,人们常常会遇到很多信息,却难以发现其中的有效信息。如何将有效信息从众多信息中过滤挖掘出来就成为一个值得探究的问题。本文从物联网与大数据的关系入手,结合SVM算法的特征,分析SVM算法相比于其他数据挖掘方法的优势。 

【文章来源】：河南科技. 2020,39(26)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 大数据与物联网概述
    1.1 物联网的概念
    1.2 大数据的概念
    1.3 大数据与物联网的关系
2 大数据的有效信息挖掘对物联网的意义
    2.1 有效提升数据的价值
    2.2 促进多个领域的发展
    2.3 变革故障处理方式
    2.4 进行定位感知
    2.5 进行数据感知
3 SVM的内涵及特征
    3.1 SVM的定义
    3.2 SVM的主要思想
    3.3 SVM的主要特征
4 基于SVM的物联网大数据信息过滤挖掘主要内容
    4.1 数据采集
    4.2 数据清洗及预处理
    4.3 数据中信息特征的提取及处理
    4.4 SVM算法的引入和数据挖掘的实现
5 基于SVM的物联网大数据有效信息过滤挖掘的优势
    5.1 高效提取主相关因素
    5.2 分类规整处理
    5.3 有效进行数据预测
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据物联网信息交互与数据感知[J]. 李明皓,刘晓伟,于杨,赵彬.  机械设计与制造. 2017(11)
[2]工业物联网感知层协议分析与应用展望[J]. 郭涛,高米翔,韩鹏.  物联网技术. 2016(06)
[3]虚拟现实、量子信息引领中国科技未来发展[J]. 吴勇毅.  通信世界. 2016(03)
[4]关于物联网技术发展及应用前景的研究[J]. 彭晓珊.  汕头科技. 2010(01)



本文编号：3213327