检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西北工业大学管理学院,陕西西安710000 [2]中国政法大学诉讼法学研究院,陕西西安710000
出 处:《计算机仿真》2017年第12期435-438,共4页Computer Simulation
基 金:陕西省国际科技合作与交流项目(2016kw_045)
摘 要:对物联网多源异构型的目标数据进行优化查询,能够有效提高查询数据的准确性。对多源异构型目标数据优化查询,需要得到个数据属性值相似度判别阈值,计算相似度总值,完成多源异构型目标数据优化查询。传统方法首先确定数据块边界,定义不同数据属性,但忽略了计算相似度总值,导致查询准确性低。提出动态权重的物联网多源异构型目标数据优化查询方法。对多源异构型目标数据质量进行度量,求得数据列间的灰色关联度,赋值函数得到目标数据的属性值和相似度判别阈值,计算其总值,完成目标数据优化查询。仿真证明,该方法大大提高了数据查询的准确性。This paper proposes a method for optimization query of target data with multi - source heterogeneous type of internet of things based on dynamic weight. The quality of the target data is measured, and then grey correlation degree among data columns is obtained. The function is assigned to obtain attribute value and discrimination threshold of similarity degree of the target data, and its total value is calculated. Thus, the optimization query is completed. Simulation proves that the method improves accuracy of the data query greatly.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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