面向傳感網(wǎng)絡多源數(shù)據(jù)融合的SVM方法
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>462 K
標簽： 數(shù)據(jù)融合 支持向量機(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)絡中安全,、準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,、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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