【摘 要】
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主要研究基于无线传感器网络的多目标分类方法。所提出的分类器采用一种简洁的架构,即各个节点的分类结果通过噪声通道传输到管理节点作融合决策.优化分类方法的主要问题是其假设类别数随着最大目标数的指数倍增长.本文提出了一种基于粗略的分割假设空间的次优的分类器,其运算复杂度与目标数呈线性关系增长.通过真实教据的仿真结果证明次优混合密度高斯分类方法的性能与优化分类方法相当,而运算量远小于后者.
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院 西安 710072
【出 处】
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第二届中国传感器网络学术会议暨第一届中韩传感器网络学术研讨会(CWSN2008\CKWSN2008)
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主要研究基于无线传感器网络的多目标分类方法。所提出的分类器采用一种简洁的架构,即各个节点的分类结果通过噪声通道传输到管理节点作融合决策.优化分类方法的主要问题是其假设类别数随着最大目标数的指数倍增长.本文提出了一种基于粗略的分割假设空间的次优的分类器,其运算复杂度与目标数呈线性关系增长.通过真实教据的仿真结果证明次优混合密度高斯分类方法的性能与优化分类方法相当,而运算量远小于后者.
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