[发明专利]一种基于机器学习的传感数据质量评估方法在审
| 申请号： | 202110692930.8 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113361624A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 张永军;简晓雯 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本文公开了一种基于机器学习的传感数据质量评估方法，方法主要包括：对传感数据质量评估的研究，在传统数据质量评估流程中引入机器学习分类算法。首先对传感数据集进行数据质量指标的分析计算，然后进行数据质量的标注；利用标注的数据集训练得到分类算法模型，算法通过对过采样进行加权处理、对集成学习算法加入代价敏感因子，使得算法整体更加偏向分类错误的少数类样本，并且对数据质量差的数据更为重视；利用模型进行数据质量的坏点分离并得出整体数据质量评估。本发明通过引入机器学习算法，根据传感数据质量特点，对传统分类算法进行改进，可以实现在数据量大时，对数据进行定量与定性结合、自动化的评估，达到了较高的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 传感 数据 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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