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摘要
在物联网(IoT)中采用合适的异常数据清洗算法能极大地提升数据质量。许多研究人员采用统计学方法或分类聚类等方法对时-空相关数据进行清洗。但这些方法需要额外的先验知识，会给汇聚节点带来额外的计算开销。该文根据低秩-稀疏矩阵分解模型，提出一种基于深度神经网络的快速异常数据清洗算法，来解决物联网中时-空相关数据的清洗问题。结合感知数据的时-空相关性和异常值的稀疏性，将异常数据清洗问题转换为优化问题，并采用迭代阈值收缩算法(ISTA)求解该优化问题，再将ISTA算法展开成一个固定长度的深度神经网络。实际数据集的实验结果表明，该方法能够自动更新阈值，比传统的ISTA算法收敛速度更快，精度更高。
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