面向傳感網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合的SVM方法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：462 K
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合 支持向量機(jī)(SVM) 高斯核函數(shù)
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文檔介紹：由于多源傳感數(shù)據(jù)及其噪聲構(gòu)成復(fù)雜的非線(xiàn)性可分空間，數(shù)據(jù)融合是目前在資源受限的傳感網(wǎng)絡(luò)中安全、準(zhǔn)確和高效地消除冗余數(shù)據(jù)的重要方法。結(jié)合SVM泛化能力強(qiáng)、凸優(yōu)化的特點(diǎn)，側(cè)重分析了非線(xiàn)性可分多源數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為高維線(xiàn)性可分空間的可行性方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，寬度參數(shù)范圍預(yù)估方法可以加速高斯核寬度參數(shù)的確定。針對(duì)多分類(lèi)情形，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)控制誤差積累，更能確保分類(lèi)的有效性。
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