摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)收集的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是不可靠的,因此為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,需要對網(wǎng)絡(luò)進行異常值檢測。文中提出了一種基于四分之一超球支持向量機(SVM)算法的異常數(shù)據(jù)檢測方法,利用從傳感器節(jié)點中收集到的原始數(shù)據(jù)建立支持向量機預(yù)測模型,并結(jié)合粒子群算法(PSO)找出最佳參數(shù),然后利用最佳參數(shù)對原本的模型進行優(yōu)化。以一種分布式在線方式,對正常和異常數(shù)據(jù)進行實時區(qū)分。實驗結(jié)果表明,該方法可以實現(xiàn)異常檢測的效果,并且具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報率。
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