【摘 要】
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为提高无线传感器网络（WSNs）链路质量预测精度和降低噪声影响,提出了一种联合改进核FCM与智能优化SVR（improved kernel furry c-means and intelligent support vector regressi
【机 构】
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西安航空学院电子工程学院,西北工业大学计算机学院,陕西科技大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61601365）, 陕西省教育厅科研计划（No.16JK1395）, 陕西省自然科学基础研究计划面上项目（No.2017JM6096）
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为提高无线传感器网络（WSNs）链路质量预测精度和降低噪声影响,提出了一种联合改进核FCM与智能优化SVR（improved kernel furry c-means and intelligent support vector regression,IKFCM-ISVR）的WSNs链路质量预测方案.首先将基于紧致度和离散度的有效性指数引入核FCM方法,实现样本集聚类个数自动划分;然后采用改进核FCM方法对链路质量样本数据进行处理,获得样本聚类隶属度;在此基础上,构建群居蜘蛛优化SVR预测模型,采用基于＂
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