深度强化学习优化物联网传感器数据分析

作者：何伶俐

来源：无线互联科技, 2023, 20(16): 8-11.

• 物联网
• 深度强化学习
• 传感器数据分析
• 数据清理

物联网通过收集不同来源的数据，运用机器学习和深度学习算法来支持智能城市应用程序。然而，传感器收集的数据通常可能存在噪声、冗余或空数据，影响算法性能。为解决此问题，文章提出了一种基于深度强化学习的框架，用于优化物联网传感器数据分析。该框架使用深度Q网络代理来进行传感器数据清理，并将数据分为3类：空、垃圾和正常。实验结果表明，该框架优于基于时间序列的完全连接神经网络方案，准确率约为96%。通过使用深度强化学习进行物联网传感器数据清理，本研究可以有效消除不相关和有害数据，提高应用程序性能。

• 单位
  湖北轻工职业技术学院