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公开(公告)号：CN113361624A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110692930.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 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。
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