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基于深度学习的物联网高属性维度数据特征提取与融合方法分析

Analysis of Feature Extraction and Fusion Methods for High Attribute Dimensional Data of IoT Based on Deep Learning
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摘要 阐述一种高属性维度数据特征提取与融合方法,通过深度神经网络对物联网数据进行学习和表示,从而实现对高属性维度数据的有效特征提取,以特征融合的方式,整合不同属性维度的数据特征。 This paper describes a feature extraction and fusion method for high-dimensional data with high attributes. By learning and representing IoT data through deep neural networks, effective feature extraction is achieved for high-dimensional data with high attributes. Through feature fusion, data features from different attribute dimensions are integrated.
作者 袁媛 袁观娜 魏秀岭 杜传祥 YUAN Yuan;YUAN Guanna;WEI Xiuling;DU Chuanxiang(School of Engineering,Xi'an Siyuan University,Shaanxi 710038,China)
出处 《集成电路应用》 2023年第7期346-347,共2页 Application of IC
基金 陕西省自然科学基础研究计划项目(21JK0854)。
关键词 物联网 高属性维度数据 深度学习 特征提取 IoT high-dimensional data with high attributes deep learning feature extraction

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