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基于正则化与时空约束改进K最近邻算法的农业物联网数据重构

文献类型： 中文期刊

作者： 吴华瑞 1 ; 李庆学 1 ; 缪祎晟 1 ; 宋玉玲 1 ;

作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心;北京农林科学院北京农业信息技术研究中心;农业农村部农业物联网重点实验室

关键词： 算法;模型;农业物联网;数据重构;聚类回归

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2019 年 14 期

页码： 183-189

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对农业复杂环境易发的物联网感知数据丢失异常问题,该文提出一种基于正则化惩罚的K最近邻数据重构方法(K nearest neighbor-regularization penalty,KNN-RP),采用岭回归方法对最近邻方法中的最小二乘因子进行正则化,并讨论了惩罚项的范数选取形式。通过对农业物联网感知数据的时空稳定性与相关性分析,确定了时间与空间约束矩阵的定义方式。采用温室数据样本对算法性能进行交叉验证,结果显示该文的KNN-RP性能在点丢失模型下优于KNN、反距离加权KNN算法以及DT算法,而在块丢失模型下优于KNN和反距离加权KNN算法,略低于DT算法,提高了农业物联网的感知数据质量。该研究可为基于物联网数据的农业生产决策提供参考。

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