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对无线传感器网络中的不确定感知数据的优化挖掘算法设计，提高传感器感知层对数据信息的采集和收发能力。传统方法采用子空间重构特征分解的数据挖掘方法，随着传感器网络中的不确定数据干扰的增强，对数据的采集精度有所下降。提出一种基于滑动时间窗口重排和时频特征提取的传感器网络不确定感知数据挖掘方法。构建传感器网络的数据采集模型，对采集的不确定感知数据进行信号模型构建和数据结构子空间重建，采用滑动时间窗口重排方法进行数据降噪挖掘，提取数据信号流中的时频特征，实现数据挖掘算法改进。仿真结果表明，采用该方法进行传感器网络不确定感知数据挖掘方法进行数据检测的准确概率较高，降低了误检率和虚警率，数据挖掘的抗干扰性能较好，展示了较好的应用价值。
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