面向傳感網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合的SVM方法
所屬分類：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，側(cè)重分析了非線性可分多源數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為高維線性可分空間的可行性方法。仿真實驗結(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。針對多分類情形，仿真實驗結(jié)果表明，通過控制誤差積累，更能確保分類的有效性。
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