作者：谢迎新,陈祥光,余向明,岳彬,郭静 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2011年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2011010090 DOC编号：DOCYQXB2011010099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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