【摘 要】
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由于多源传感数据及其噪声构成复杂的非线性可分空间,数据融合是目前在资源受限的传感网络中安全、准确和高效地消除冗余数据的重要方法.结合SVM泛化能力强、凸优化的特点,侧重分析了非线性可分多源数据集转化为高维线性可分空间的可行性方法.仿真实验结果表明,宽度参数范围预估方法可以加速高斯核宽度参数的确定.针对多分类情形,仿真实验结果表明,通过控制误差积累,更能确保分类的有效性.
【机 构】
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贵阳学院数学与信息科学学院,贵州贵阳550002;南京财经大学管理科学与工程学院,江苏南京210046
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由于多源传感数据及其噪声构成复杂的非线性可分空间,数据融合是目前在资源受限的传感网络中安全、准确和高效地消除冗余数据的重要方法.结合SVM泛化能力强、凸优化的特点,侧重分析了非线性可分多源数据集转化为高维线性可分空间的可行性方法.仿真实验结果表明,宽度参数范围预估方法可以加速高斯核宽度参数的确定.针对多分类情形,仿真实验结果表明,通过控制误差积累,更能确保分类的有效性.
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