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申请/专利权人：山东信息职业技术学院
摘要：本发明涉及物联网数据挖掘领域，尤其涉及基于神经网络的物联网数据挖掘方法。内容包括：对采集到的物联网数据通过多层嵌套数据清洗算法进行预处理；对预处理后的数据通过高维映射和自适应嵌入变换进行特征提取，得到自适应嵌入变换后的特征；构建神经网络，采用交互权重调整和多层级残差连接训练神经网络，直至得到神经网络最终层的输出特征；基于神经网络最终层的输出特征，使用自解释神经网络和多维数据可视化方法进行解释和可视化。解决了现有技术未充分考虑邻近数据点的重要性和数据的自然趋势，无法充分揭示数据中的复杂特征和模式，缺乏对模型决策过程的解释能力，使得用户难以理解和信任神经网络模型输出结果的问题。
主权项：1.基于神经网络的物联网数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集物联网数据，通过多层嵌套数据清洗算法对采集到的物联网数据进行预处理，得到预处理后的数据；基于预处理后的数据，通过高维映射和自适应嵌入变换进行特征提取，得到自适应嵌入变换后的特征；S2、构建神经网络，基于自适应嵌入变换后的特征，采用交互权重调整和多层级残差连接训练神经网络，直至得到神经网络最终层的输出特征；基于神经网络最终层的输出特征，使用自解释神经网络和多维数据可视化方法，进行解释和可视化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东信息职业技术学院 基于神经网络的物联网数据挖掘方法
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