软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测

摘要

软件定义物联网中多源异构数据来源于不同设备，具有不同的格式、结构和质量，增加了特征检测的复杂性。因此，本文提出软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测方法。利用联合卡尔曼滤波算法对软件定义物联网中的多源异构数据实施融合处理，完成异构数据的初步整合，结合证据分类算法，将具有相同混合属性的网络数据划分至同一数据集中，实现多源异构数据的分类。基于多源数据的逆相似特性，引入边缘算子计算方法对分类后的数据属性特征展开拆分，结合支持向量机将混合属性特征转化为线性可分问题，实现多源异构数据属性特征的精准检测。实验表明，本文方法的协方差计算结果始终在0.15以下，对不同属性特征之间的区分较明显，且检测概率在0.8以上。该方法能实现软件定义物联网中多源异构数据混合属性的精准划分。

关键词

联合卡尔曼滤波算法 / 软件定义物联网 / 证据分类算法 / 边缘算子 / 支持向量机