作者：华志颖,吴蒙,杨立君 单位：南京邮电大学 出版：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2019年第04期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJYD2019040080 DOC编号：DOCNJYD2019040089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 无线传感器网络(WSN)收集的数据本质上是不可靠的，因此为了提高数据质量，需要对网络进行异常值检测。文中提出了一种基于四分之一超球支持向量机(SVM)算法的异常数据检测方法，利用从传感器节点中收集到的原始数据建立支持向量机预测模型，并结合粒子群算法(PSO)找出最佳参数，然后利用最佳参数对原本的模型进行优化。以一种分布式在线方式，对正常和异常数据进行实时区分。实验结果表明，该方法可以实现异常检测的效果，并且具有较高的准确率和较低的误报率。

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