| WSN中一种基于单类1/4球体支持向量机的异常检测方案 |
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| 引用本文： | 师东生.WSN中一种基于单类1/4球体支持向量机的异常检测方案[J].计算机应用研究,2014,31(4):1138-1143. |
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| 作者姓名： | 师东生 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61273072) |
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| 摘 要： | 针对数据非平稳分布而导致的异常检测差错率较高的问题，提出了一种可用单类1/4球体支持向量机模型参数表示的异常率参数动态调整自适应算法。该算法在线迭代运行，依次生成基于训练集的最优模型，最后提出一种可以迭代得到训练集异常率的参数确定算法，可发现数据集中的异常。仿真实验结果表明，与异常率固定的静态模型相比，该算法可以利用训练集生成最优模型，进而实现分类集差错率最小。
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| 关 键 词： | 无线传感器网络 异常检测 最优分类器 支持向量机 迭代 差错率 |
Anomaly detection scheme based on one-class quarter-sphere support vector machine in wireless sensor networks |
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| SHI Dong-sheng.Anomaly detection scheme based on one-class quarter-sphere support vector machine in wireless sensor networks[J].Application Research of Computers,2014,31(4):1138-1143. |
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| Authors: | SHI Dong-sheng |
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| Affiliation: | School of Information Science & Engineering, Inner Mongolia University of Science & Technology, Baotou Inner Mongolia 014010, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wireless sensor networks(WSN) anomaly detection optimal classifier support vector machine iterations error rate |
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