發(fā)布時間：2021-06-06 01:40

　　隨著信息化時代的到來,信息爆炸給世界信息化帶來了巨大的改變,同時對人們的生活造成極大的影響。在生活中,人們常常會遇到很多信息,卻難以發(fā)現(xiàn)其中的有效信息。如何將有效信息從眾多信息中過濾挖掘出來就成為一個值得探究的問題。本文從物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系入手,結(jié)合SVM算法的特征,分析SVM算法相比于其他數(shù)據(jù)挖掘方法的優(yōu)勢。 

【文章來源】：河南科技. 2020,39(26)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)概述
    1.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念
    1.2 大數(shù)據(jù)的概念
    1.3 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
2 大數(shù)據(jù)的有效信息挖掘?qū)ξ锫?lián)網(wǎng)的意義
    2.1 有效提升數(shù)據(jù)的價值
    2.2 促進(jìn)多個領(lǐng)域的發(fā)展
    2.3 變革故障處理方式
    2.4 進(jìn)行定位感知
    2.5 進(jìn)行數(shù)據(jù)感知
3 SVM的內(nèi)涵及特征
    3.1 SVM的定義
    3.2 SVM的主要思想
    3.3 SVM的主要特征
4 基于SVM的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息過濾挖掘主要內(nèi)容
    4.1 數(shù)據(jù)采集
    4.2 數(shù)據(jù)清洗及預(yù)處理
    4.3 數(shù)據(jù)中信息特征的提取及處理
    4.4 SVM算法的引入和數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)
5 基于SVM的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有效信息過濾挖掘的優(yōu)勢
    5.1 高效提取主相關(guān)因素
    5.2 分類規(guī)整處理
    5.3 有效進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)信息交互與數(shù)據(jù)感知[J]. 李明皓,劉曉偉,于楊,趙彬.  機(jī)械設(shè)計與制造. 2017(11)
[2]工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層協(xié)議分析與應(yīng)用展望[J]. 郭濤,高米翔,韓鵬.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2016(06)
[3]虛擬現(xiàn)實、量子信息引領(lǐng)中國科技未來發(fā)展[J]. 吳勇毅.  通信世界. 2016(03)
[4]關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用前景的研究[J]. 彭曉珊.  汕頭科技. 2010(01)



本文編號：3213327