| 面向傳感網絡多源數據融合的SVM方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：462 K | |
| 標簽： 數據融合 支持向量機(SVM) 高斯核函數 | |
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| 文檔介紹：由于多源傳感數據及其噪聲構成復雜的非線性可分空間，數據融合是目前在資源受限的傳感網絡中安全、準確和高效地消除冗余數據的重要方法。結合SVM泛化能力強、凸優化的特點，側重分析了非線性可分多源數據集轉化為高維線性可分空間的可行性方法。仿真實驗結果表明，寬度參數范圍預估方法可以加速高斯核寬度參數的確定。針對多分類情形，仿真實驗結果表明，通過控制誤差積累，更能確保分類的有效性。 | |
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