仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2011年
1期
46-51
,共6页
谢迎新%陈祥光%余向明%岳彬%郭静
謝迎新%陳祥光%餘嚮明%嶽彬%郭靜
사영신%진상광%여향명%악빈%곽정
无线传感器网络%Outlier检测%SVDD%训练集约简%SMO算法
無線傳感器網絡%Outlier檢測%SVDD%訓練集約簡%SMO算法
무선전감기망락%Outlier검측%SVDD%훈련집약간%SMO산법
Outlier是基于无线传感器网络的数据收集应用中常见的数据故障类型,严重影响数据质量.本文提出一种基于快速SVDD的无线传感器网络Outlier检测方法,其基本思想是:首先利用快速SVDD算法获得包含正常样本的最小球形边界,然后通过该边界判断未知样本的类别,本法采用训练集约减策略和基于二阶逼近的SMO算法来加速SVDD的训练.基于合成数据和真实数据的仿真实验表明,该方法在确保分类精度的同时,运行速度快,内存开销小,适用于资源有限的无线传感器网络.
Outlier是基于無線傳感器網絡的數據收集應用中常見的數據故障類型,嚴重影響數據質量.本文提齣一種基于快速SVDD的無線傳感器網絡Outlier檢測方法,其基本思想是:首先利用快速SVDD算法穫得包含正常樣本的最小毬形邊界,然後通過該邊界判斷未知樣本的類彆,本法採用訓練集約減策略和基于二階逼近的SMO算法來加速SVDD的訓練.基于閤成數據和真實數據的倣真實驗錶明,該方法在確保分類精度的同時,運行速度快,內存開銷小,適用于資源有限的無線傳感器網絡.
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