移动互联网中特征数据准确提取仿真研究
社交网络中的特征抽取与社区发现
社交网络中的特征抽取与社区发现社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
人们通过社交网络平台与朋友、家人以及同事保持联系，分享自己的生活、观点和经验。
然而，随着社交网络的不断发展，用户生成的数据量也呈现爆炸式增长，如何从这些海量数据中提取有用的信息并发现社区成为了一个重要的研究课题。
在社交网络中，特征抽取是一项关键技术。
通过对用户的个人资料、发布的内容、好友关系等信息进行分析，可以提取出一系列特征，从而更好地了解用户的兴趣、行为习惯等。
例如，通过分析用户的好友关系，可以发现用户所属的社交圈子；通过分析用户发布的内容，可以了解用户的兴趣爱好。
这些特征对于社交网络的个性化推荐、精准广告投放等应用具有重要意义。
社交网络中的特征抽取可以采用多种方法。
一种常见的方法是基于文本挖掘技术，通过对用户发布的文本内容进行分析，提取出关键词、主题等特征。
另一种方法是基于图论的分析方法，通过对用户之间的关系进行建模，提取出用户之间的社交关系特征。
此外，还可以结合机器学习等技术，通过训练模型来提取特征。
特征抽取只是社交网络分析的第一步，更重要的是如何通过这些特征来发现社区。
社区发现是指在社交网络中找到具有紧密联系的用户群体。
社区发现不仅可以帮助我们更好地理解社交网络的结构和特点，还可以为用户推荐好友、个性化推荐内容等提供基础。
社区发现可以采用多种方法。
一种常见的方法是基于图论的算法，如谱聚类、模块度优化等。
这些算法通过对社交网络的拓扑结构进行分析，将网络中具有紧密联系的节点聚集到一起，形成社区。
另一种方法是基于内容的方法，通过对用户发布的文本内容进行分析，将具有相似兴趣爱好的用户归为一类。
此外，还可以结合多种方法，如基于图论和内容的混合方法，以提高社区发现的准确性和效果。
社交网络中的特征抽取和社区发现不仅仅是学术研究的课题，也有着广泛的应用前景。
在商业领域，社交网络分析可以帮助企业了解用户的需求和行为习惯，从而优化产品设计、改进营销策略。
跨媒体数据分析中的特征提取技术研究
跨媒体数据分析中的特征提取技术研究随着互联网的普及和信息技术的不断发展，大数据已经成为了各个行业中的重要资源。
然而，数据本身并没有意义，其背后隐藏的信息和知识才是真正具有价值的。
因此，对数据的分析和挖掘已经成为了现代科技领域研究的热点领域。
其中，跨媒体数据分析是一种包含多种媒体形式的数据分析方式。
本文将重点介绍在跨媒体数据分析中的特征提取技术研究。
一、跨媒体数据分析的背景跨媒体数据分析主要指的是从多维度、异构媒体数据中提取可用于分析和挖掘的特征，以探索数据内在的及潜在的关系，以及其中的规律和趋势。
近年来，跨媒体数据分析在多个领域中得到了广泛的应用。
其中最典型的应用领域包括社交网络分析、文本分类、图像识别、视频内容分析等。
跨媒体数据分析的基础是多媒体数据，涉及到的技术包括视频处理、自然语言处理、图像处理等。
同时涉及到的数据形式也极为广泛，例如文本、图像和视频等，因此需要对多种媒体数据进行整合分析。
二、特征提取技术的作用特征提取是跨媒体数据分析中的重要环节之一。
其主要作用是将一种或多种媒体类型的数据转化为可以用于分析和挖掘的形式，例如特征向量等。
这些特征向量拥有较强的表达力，在数据分析及模型训练方面具有重要意义。
具体来说，我们需要从跨媒体数据中提取出适合分析的特征。
特征提取是将原始数据转化为在处理过程中有用的数值特征，以便于分析、分类和识别。
特征的好坏直接影响分析结果的好坏。
特征提取技术的研究和发展直接决定了跨媒体数据分析的效果和质量，同时也对数据分析提出了更高的要求。
如何提取更恰当的特征，使得分析结果更为准确和有效，成为了跨媒体数据分析技术中需要解决的重要问题。
三、特征提取技术的研究现状在跨媒体数据分析中，特征提取一直是研究的热点之一，近些年来更是取得了一些令人瞩目的进展。
1. 文本特征提取文本特征提取是跨媒体数据分析中的一项重要技术。
在文本分类、信息提取、自然语言处理和社交网络分析等领域中得到了广泛应用。
基于移动通信背景下的IUV-4G全网仿真教学软件设计
基于移动通信背景下的IUV-4G全网仿真教学软件设计随着移动通信技术的不断发展，4G网络已经成为了现代人们生活中不可或缺的一部分。
在这个背景下，基于移动通信的仿真教学软件设计也变得越来越重要。
本文将介绍一款基于移动通信背景下的IUV-4G全网仿真教学软件设计。
一、研究背景移动通信技术已经成为现代社会的核心技术之一，尤其是4G网络的不断普及和发展，使得人们能够随时随地畅通无阻地进行通信和互联网使用。
在这样的背景下，针对移动通信技术的教学和培训也愈发重要。
仿真教学软件是一种非常有效的教学手段，能够帮助学生更好地理解和掌握网络通信原理和技术。
二、 IUV-4G全网仿真教学软件的设计目标针对移动通信背景下的教学需求，我们设计了一款名为IUV-4G全网仿真教学软件。
该软件的设计目标包括：1. 以4G移动通信技术为基础，全面覆盖网络通信原理、网络结构、传输协议等内容；2. 提供仿真实验和实际操作功能，帮助学生更好地理解和掌握知识；3. 可以模拟不同环境下的网络运行情况，帮助学生提前培养应对各种问题的能力；4. 提供详细的教学案例和实践指导，辅助教师进行教学。
三、 IUV-4G全网仿真教学软件的主要功能1. 网络参数设置该软件可以模拟不同网络参数下的通信情况，包括信道质量、传输速率、功耗等。
学生可以通过设定不同的参数，观察网络通信的变化情况，从而更好地理解参数对通信性能的影响。
2. 仿真实验软件内置了多种仿真实验操作，例如基站部署、用户接入、数据传输等。
学生可以通过这些仿真实验，模拟真实的网络运行情况，从而更好地了解通信网络的工作原理和流程。
3. 实时监测软件提供实时监测功能，可以显示网络状态、用户接入情况、数据传输速率等信息。
学生可以通过实时监测，了解网络的实际运行情况，从而更好地理解理论知识。
4. 教学案例软件还提供了丰富的教学案例，包括实际应用场景、问题解决方法等。
学生可以通过学习这些案例，更好地了解实际应用中的通信技术。
GSM移动通信网络的系统仿真研究
GSM移动通信网络的系统仿真研究摘要：当前时代，科技迅猛进展，通信系统经历1G、2G、3G时代进展到了现在的4G。
GSM是当前全世界应用最广泛的移动电话标准，它的空中接口采纳时分多址技术。
GSM标准的广泛应用使用户可以在签署“漫游协定”的移动电话运营商之间轻松漫游。
GSM是第二代移动通信系统，因为与之前的标准相比，GSM最大的不同是具有数字式的信令和语音信道。
为了使GSM 进一步完善，对GSM系统进行必要的设计和仿真是必不可少的。
仿真环境在仿真过程中起着掌控全局的作用，Simulink软件凭借着直观化的图形化设计功能，当之无愧的成为最适合本次课题的仿真平台。
本次课题的内容是在Simulink中仿真出GSM通信的全过程和研究其实现的原理。
在系统模型搭建中，对信号传输的全过程进行仿真，添加了在传输过程中信号所受到的干扰，还使用了增加系统的抗干扰能力的编码、调制技术。
在Simulink设计窗口中详细设计了信源编码与解码、信道编码与解码、交错与解交错、调制及均衡等模块，并将这些模块统一设置然后连接成一个完整的系统，并使整个系统运行起来。
将仿真过程完成之后再分析仿真结果，从而进一步对GSM进行优化和改善。
关键词：GSM网络，系统仿真，Simulink仿真Simulation of GSM Mobile Communication SystemAbstract：The current era, the rapid development of science and technology, communication system experience 1G, 2G, 3G era developed to the current 4G. GSM is currently the world's most widely used mobile phone standard, its air interface using time division multiple access technology. The widespread use of the GSM standard allows users to easily roam between mobile phone operators who sign the Roaming Agreement. GSM is the second generation of mobile communication system, because compared with the previous standard, GSM is the biggest difference between the digital signaling and voice channels. In order to further improve the GSM, the GSM system to the necessary design and simulation is essential. Simulation environment in the simulation process plays a role in the overall control, MATLAB / Simulink software with a visual graphical design capabilities, deserved to become the most suitable for this topic simulation platform.The content of this topic is Simulink simulation in the whole process of GSM communication and research to achieve its principles. In the system model construction, the whole process of signal transmission simulation, added in the transmission process of the signal received by the interference, but also to enhance the system's anti-jamming capability of the encoding, modulation technology. In the Simulink design window, the modules such as source coding and decoding, channel coding and decoding, interleaving and deinterleaving, modulation and equalization are designed in detail, and these modules are set up and then connected into a complete system and the whole system isrunning The After the simulation process is completed, the simulation results are analyzed to further optimize and improve GSM.Keywords：GSM network，System simulation，Simulink simulation目录前言 (1)第一章绪论 (2)1.1 课题研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 可行性分析与经济效益、社会效益分析 (3)1.4 论文内容安排 (3)第二章GSM系统概述 (5)2.1 概述 (5)2.2 GSM系统的结构 (6)2.3 GSM系统的无线接口 (7)第三章基于SIMULINK软件的GSM仿真 (9)3.1 SIMKLINK概述 (9)3.1.1 Simulink简介 (9)3.1.2 Simulink建立模型 (9)3.1.3 子系统及其封装技术 (10)3.2 GSM系统的流程 (10)3.2.1 信源与信源编码 (11)3.2.2 信道与信道编码 (11)3.2.3 交错 (12)3.2.4 信号调制 (12)3.2.5 信宿 (13)3.3 各模块功能的实现 (13)3.3.1 信源编解码模块 (13)3.3.2 信道编解码模块 (14)3.3.3 交错、解交错模块 (14)3.3.4 调制、解调模块 (16)3.3.5 信道建模模块 (17)第四章GSM系统仿真设计 (20)4.1 信源编解码模块设计 (20)4.2 信道编解码模块设计 (21)4.3 交错、解交错模块设计 (29)4.4 调制、解调模块设计 (33)4.5 信道建模模块设计 (35)第五章仿真结果与分析 (38)5.1 仿真模型的建立 (38)5.2 仿真结果与分析 (39)第六章总结 (42)致谢 (43)参考文献 (44)前言GSM移动通信系统是第二代通信技术，它使移动通信的格局发生了翻天覆地的改版，让移动通信向前进了一大步，GSM移动通信系统的出现，标志着模拟通信时代已被淘汰，数字化时代正式进入历史舞台。
网络攻击的特征提取与预测研究
网络攻击的特征提取与预测研究一、引言随着互联网的普及和应用领域的扩大，网络安全问题变得日益重要。
网络攻击是网络安全领域中的一个重要问题，因此对网络攻击进行特征提取和预测研究具有重要意义。
本文旨在探讨网络攻击的特征提取与预测研究，并结合实际案例进行分析与探讨。
二、网络攻击的特征提取网络攻击的特征提取是网络安全领域中的一项关键技术。
特征提取的目的是从网络流量中提取有用的信息，以便进行下一步的分析和处理，如异常检测、入侵检测等。
网络攻击的特征提取主要分为以下几种：1. 协议统计特征提取协议统计特征提取是一种基于协议规范的特征提取方法，它通过统计网络流量中不同协议的使用情况，提取协议的特定属性和特征。
例如，针对TCP协议，可以提取的特征包括：源端口、目的端口、序列号、确认号、标志位等。
2. 流量分布特征提取流量分布特征提取是一种基于流量的分布情况的特征提取方法，它通过分析网络流量的分布情况，提取出网络中异常流量和正常流量的特征。
例如，可以通过分析IP地址的变化情况来判断流量的分布情况。
3. 统计特征提取统计特征提取是一种基于统计学方法的特征提取方法，它通过对网络流量中数据包个数、数据包大小、数据包时间间隔等进行统计，提取网络流量的整体特征。
例如，可以通过计算网络流量的方差、均值和标准差等统计量来描述网络流量的分布情况。
三、网络攻击的预测研究网络攻击的预测研究是保障网络安全的一项重要工作。
通过预测网络攻击的发生，可以及时采取相应的措施来防范和应对。
网络攻击的预测研究主要分为以下几种：1. 基于机器学习的预测机器学习是一种用于数据分析和模型构建的重要技术。
通过使用机器学习算法，可以从大量的网络流量数据中发现隐藏的模式和规律，从而实现对网络攻击的预测。
例如，可以采用决策树、支持向量机等机器学习算法来构建网络攻击预测模型。
2. 基于时间序列的预测时间序列预测是一种利用时间序列数据来进行预测的方法。
在网络攻击预测中，可以采用时间序列分析的方法，将网络流量数据进行拟合和预测。
基于云架构的手机取证仿真平台研究
目前，针对计算机操作系统的仿真取证已经相 对比较成熟，可以实现对原始磁盘介质以及证据文 件的自动仿真。但手机系统中数据存储介质与硬件 有着紧密的相关性，难以实现对被调查手机逻辑提 取或镜像提取后的自动仿真。因此，其仿真过程中 环境的重建需要手动完成，同时，对于数据经由硬件 加密的手机，比如苹果、华为Ｍａｔｅ８等机型，需要在 先破解的技术的基础上才能进行仿真。手机仿真取
可直接架构在大量廉价的物理硬件上。分布式平台 层是以多单位租用、集中管理和多级级联为特征的 软件平台的基础支撑，主要为独立软件开发商和软
查变得异常缓慢。在对介质进行分析的过程中，其 大部分时间都耗费在了漫长的介质挂载和数据查询 等待中，严重影响了取证效率。 因此，本文提出一个基于云构架的手机取证仿 真实验平台，利用大数据和云计算技术，解决取证效 率和资源共享难题。在保证操作真实性的前提下， 利用手机仿真技术摆脱实验平台对设备的依赖性， 实现实验环境的快速搭建。
模拟安卓系统。目前这些手机仿真软件均可在微软
公司的Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统平台上运行。在手机取
证领域，通过构建手机仿真，可以在ＰＣ上实现对手
机的操作系统进行仿真并对其上的应用程序痕迹进
随着数据的集中，建立数据仓储。
云平台关键技术也是在高层对数据中心进行虚 拟化，即为实验室一个部门级的虚拟数据中心，这种 虚拟数据中心技术具有很强的可扩展性。虚拟数据
行前后的状态再进行比对。而通过仿真系统，可以
方便地创建一个或多个快照，为应用程序的分析提 供了极大的便利。
（６）虚拟身份利用。由于手机基本上都是个人
使用的，且输入密码比较麻烦，所以大部分人都会把 自己的帐号的状态设成保存密码，这时利用手机仿 真就可以利用对象保存的密码，登录对象的帐号，利 用对象的虚拟身份进行各种取证调查工作。 ３．３手机仿真取证的步骤
多模态信号特征提取和识别算法研究
多模态信号特征提取和识别算法研究随着信息技术和人工智能的快速发展，多模态信号的处理和分析已经成为了一个热门的研究方向。
多模态信号通常指来自不同传感器或传感器数组的信号，比如图像、语音、视频、生物电等等。
多模态信号通常包含大量的信息，需要经过专门的特征提取和识别算法才能被有效的利用。
本文主要就多模态信号特征提取和识别算法的研究进行探讨。
一、多模态信号特征提取算法多模态信号特征提取是多模态识别的关键环节，它旨在将原始信号处理成有意义的特征向量，以便于后续的分类和识别。
通常，特征提取方法可以分为时间域、频域、时频域和小波变换等几个方面进行。
1、时间域特征提取时间域特征提取方法将信号转换到时域，通过时间轴或波形提取信号特征。
比如：均值、方差、标准差、平均功率和自相关函数等。
时间域特征提取算法简单，易于使用，但存在信噪比低和无法分辨信号细节等问题。
2、频域特征提取频域特征提取方法将信号转换到频域，通过频域分析提取信号特征。
比如：傅里叶变换、短时傅里叶变换和快速傅里叶变换等。
频域分析可以分析信号的频率和相位信息，但过多的频域维数负面影响分类性能和计算效率。
3、时频域特征提取时频域特征提取方法将信号转换到时频域，通过时频分析提取信号特征。
比如：连续小波变换和离散小波变换等。
时频分析能同时提取信号的时间和频率信息，能有效防止时域和频域方法的局限性，但计算量较大。
4、小波变换特征提取小波变换特征提取方法将信号通过小波基函数分解为多个分量的线性组合，提取每个分量的特征向量。
小波变换是一种非局部、信号分辨率分层和多分辨率分析的信号处理方法，能提取信号的时-频特征，在处理信号时可有效的抑制噪声干扰。
二、多模态信号识别算法多模态信号识别算法是通过对多模态信号特征进行聚类、分类等方法进行识别。
识别算法有许多，例如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、隐马尔可夫模型(HMM)和决策树分类等。
基于数据挖掘的网络资讯内容分析与关键词提取研究
基于数据挖掘的网络资讯内容分析与关键词提取研究随着互联网的快速发展和普及，人们在网络上获取资讯的需求不断增加。
然而，互联网上的信息泛滥，大量的资讯让人们面临信息过载的困境。
因此，如何从海量的网络资讯中快速准确地提取出关键词，并通过数据挖掘分析进行内容结构化，已成为研究的热点之一。
本文将针对基于数据挖掘进行网络资讯内容分析与关键词提取的研究进行探讨。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和知识的过程。
在网络资讯内容分析和关键词提取中，数据挖掘技术能够帮助我们快速准确地提取出关键信息，并进行有效的结构化和分析。
具体而言，数据挖掘技术可以分析网络资讯中的文本、图像、视频等多种形式的数据，通过文本挖掘、图像识别、主题建模等技术手段，提取出有用的关键词，并对资讯进行分类、聚类、推荐等工作。
首先，针对网络资讯中的文本数据，可以使用文本挖掘技术进行关键词提取。
文本挖掘利用自然语言处理、信息检索等技术，将文本数据转化为结构化的数据，然后通过统计分析、模式识别等方法，提取出关键词。
例如，通过词频分析可以找出频次最高的词语，这些词语往往是文本的关键词。
此外，还可以使用词性标注、命名实体识别等技术来提取特定类型的关键词，如人名、地名、机构名等。
其次，对于网络资讯中的图像数据，可以利用图像识别技术进行关键词提取。
图像识别是指将图像数据转化为可理解的信息的过程。
通过使用机器学习、深度学习等方法，可以对图像进行特征提取和分类，从而提取出图像的关键词。
例如，对于新闻图片，可以通过图像识别技术提取出图片中的人物、物品、场景等关键信息。
此外，网络资讯中的视频数据也是重要的信息源。
通过视频内容分析和关键帧提取技术，可以从视频数据中提取出关键词。
视频内容分析包括视频转录、物体检测、行为识别等技术，可以帮助我们理解视频的内容和结构。
而关键帧提取可以选取视频中具有代表性的关键帧作为关键词，方便用户快速了解视频内容。
除了以上所述的数据挖掘技术，主题建模也是网络资讯内容分析的一种常用方法。
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第３ ４ 卷பைடு நூலகம்第２ 期
文 章 编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ２—０ ３ ２ ２— ０ ４
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ７ 年０ ２ 月
移 动 互 联 网 中特 征 数 据 准 确 提 取 仿 真 研 究
王素 苹
（ 内蒙古财经大学计算机系 ， 内蒙古 呼和浩特 ０ １ ０ ０ ５ １ ） 摘要 ： 对移动互联 网中特征数据准确提取 ， 可减少移动互联 网的运行负荷 。进行特征数据提取时 ， 应分析不同数据属性 的区 分能力 ， 对移动互联 网数据进行属性约简 ， 减少特征数据提取 的工作量 ， 但是传统方法是通过获取移动互联 网数据集合 的模 糊粗糙近似 ， 构造移动互联 网特征数据属性集提取 的 目标 函数 ， 但是不能有效对移动互联 网数据进行属性约简 ， 导致特征数 据提取耗时长 ， 效率低下 的问题 。提出一种基 于粒计算 与区分能力 的移动互联 网中特征数据准确提取方法 。首先利用统计
ａ ｆ ｉ ｆ ｎ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒａ ｇ ｔ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ Ｎｉ ｃ ｈ ｅ ｉ ｍｍｕ ｎ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ．Ｍｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ Ｎｉ ｃ ｈ ｅ ｉ ｍｍｕ ｎ ｅ ｓ ｈ ａ ｒ ｅ ｄ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ Ｗ ｓ ａ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｔ ｔ ｉ ｒ ｂ ｕ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗａ ｓ ｍａ ｄ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ， ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ — ｒ ａ ｔ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗａ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ．Ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ｌ ａ ｙ ａ ｓ ｏ ｕ ｎ ｄ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｏ ｆ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ．
学 中的 分 层 抽 样 技 术 将 移 动 互 联 网初 始数 据 集拆 分 为多 个 样 本 子 集 （ 粒） ， 并 计 算 出每 个 粒 上 数 据 属 性 的 区分 能 力 ， 融 合 于
小生境免疫优化理论 ， 引入属性集合 的分类近似标准作 为数据属性约简免疫优化 的亲和度 ， 然后生成小生境免疫共享机制 ， 对移动互联网数据属性约简 ， 最 终建立移 动互联 网中特征数据准确提 取模 型 。仿真 结果 表明 ， 所 提方法移动互 联网 中特征 数据提取精确度高 ， 为更好地提升移动互联网服务质量 奠定 了坚实 的基础 。 关键词 ： 移动互联网 ； 特征数据 ； 属性约简 ； 提取
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