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對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的不確定感知數(shù)據(jù)的優(yōu)化挖掘算法設(shè)計(jì)，提高傳感器感知層對(duì)數(shù)據(jù)信息的采集和收發(fā)能力。傳統(tǒng)方法采用子空間重構(gòu)特征分解的數(shù)據(jù)挖掘方法，隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)中的不確定數(shù)據(jù)干擾的增強(qiáng)，對(duì)數(shù)據(jù)的采集精度有所下降。提出一種基于滑動(dòng)時(shí)間窗口重排和時(shí)頻特征提取的傳感器網(wǎng)絡(luò)不確定感知數(shù)據(jù)挖掘方法。構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集模型，對(duì)采集的不確定感知數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)子空間重建，采用滑動(dòng)時(shí)間窗口重排方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪挖掘，提取數(shù)據(jù)信號(hào)流中的時(shí)頻特征，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘算法改進(jìn)。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行傳感器網(wǎng)絡(luò)不確定感知數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行數(shù)據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確概率較高，降低了誤檢率和虛警率，數(shù)據(jù)挖掘的抗干擾性能較好，展示了較好的應(yīng)用價(jià)值。
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