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针对利用传感数据实现产品性能指标预测问题,本文提出了一种基于多元传感参数的性能指标预测方法。该方法以减少多元传感参数冗余、提高多元传感参数的性能指标预测准确率、缩短测试周期为目的。该方法使用特征选择算法去除冗余传感参数,使用学习算法建模,实现性能指标预测。3个真实传感数据集上的实验结果表明,该方法能有效降低特征维数,性能指标预测准确率均达到91%以上,周期最多缩短了84.19%。 相似文献
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随着传感器网络技术的发展,传感器被广泛地应用到各个领域。由于传统的传感器数据采集采用串行采集算法,采集速率较低,严重影响了整个传感器网络的效率。针对此问题,本文提出了一种并行的高频数据采集算法,批量进行数据采集,并改进了设备响应等待时间机制。通过大量的实验数据进行对比分析及可视化处理,并进行验证分析,最终结果表明该算法在保证数据采集正确率的同时,大幅提高了数据采集的速率,并且数据采集的对象越多,提高的越明显。 相似文献
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