无线局域网多模态数据标签自适应标注方法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第3期北京时间：

作者：陈琳, 魏娟

单位：1. 山东大学 信息化工作办公室, 济南 250100； 2. 山东省林业科学研究院 党群办公室, 济南 250014

摘要：针对无线局域网的动态性导致数据标签有效性随时间变化, 需定期更新和重新标注数据, 增加了数据标签标注难度的问题, 提出一种无线局域网多模态数据标签自适应标注方法. 首先, 通过动态滑动邻近排序算法清洗重复的无线局域网多模态数据, 利用循环神经网络融合多模态数据, 获取更全面的数据信息. 其次, 将融合后的无线局域网数据划分为确定集和模糊集, 采用支持向量机标注确定集数据标签, 利用K-近邻(KNN)分类器标注模糊集数据标签, 从而实现无线局域网多模态数据标签自适应标注. 实验结果表明, 该方法的重复数据删除率始终高于12%, 一致指数为0.992 8, 平均绝对百分比误差为0.453 9, ROC曲线更靠近坐标轴左上角, AUC值为0.982 4, 内存占用率始终低于10%, 无线局域网多模态数据标签标注效果较好.

关键词：无线局域网,多模态数据,标签标注,支持向量机,KNN分类器