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面向传感网络多源数据融合的SVM方法
面向传感网络多源数据融合的SVM方法
摘要：
随着传感网络技术的发展，多种类型的传感器被广泛应用于各个领域。传感网络产生的多源数据通常具有异构性，数据的有效融合成为了一个重要的问题。传统的数据融合方法往往针对单一传感器数据进行处理，无法充分利用多源数据之间的关联信息。针对这一问题，本文提出了面向传感网络多源数据融合的支持向量机（SVM）方法，该方法能够充分利用多源数据之间的关联信息，提高数据融合的效果。通过实验验证，本文的方法在传感网络多源数据融合方面取得了较好的效果。
关键词：传感网络；多源数据融合；支持向量机
1.引言
随着科技的发展，传感网络被广泛应用于环境监测、智能交通、农业等领域。传感网络由大量的传感器节点组成，能够采集多种类型的数据。然而，传感网络采集的多源数据通常具有异构性，包括不同传感器的数据、不同时间的数据、以及不同空间位置的数据等。为了充分利用多源数据的信息，传感网络多源数据融合成为了一个重要的问题。
2.传感网络多源数据融合方法
2.1数据预处理
在进行数据融合之前，需要对传感网络采集的数据进行预处理。预处理的内容包括数据清洗、数据校正以及数据归一化等。数据清洗可以去除噪声和异常值，数据校正可以使数据具有一致的度量单位，数据归一化可以解决不同传感器采集数据范围不一致的问题。
2.2数据融合模型
本文使用支持向量机（SVM）作为数据融合模型。SVM是一种非线性分类方法，具有较好的泛化能力。SVM通过构建一个高维特征空间，将数据进行线性或非线性映射，从而进行分类。在传感网络多源数据融合中，SVM可以利用多源数据之间的关联信息，构建一个更加准确的分类模型。
2.3多源数据关联分析
在传感网络中，不同传感器采集的数据往往具有一定的关联性。通过分析多源数据之间的关联关系，可以更好地利用多源数据的信息。常用的关联分析方法包括相关系数、互信息等。通过计算不同传感器之间的关联系数或互信息，可以选择具有较高关联性的传感器进行数据融合。
3.实验与结果分析
本文使用传感网络采集的温度、湿度和光照强度三种数据作为实验数据，通过构建SVM模型进行数据融合。实验结果表明，本文的方法能够有效地利用多源数据之间的关联信息，提高数据融合的效果。与传统方法相比，本文的方法在分类准确率和预测精度上都有明显提升。
4.总结与展望
本文针对传感网络多源数据融合问题，提出了一种基于SVM的方法。通过构建SVM模型，利用多源数据之间的关联信息进行数据融合，取得了良好的效果。然而，在实际应用中，仍然存在一些问题，如数据不完整、传感器故障等。未来的研究可以进一步优化数据融合模型，改进数据预处理方法，提高数据融合的稳定性和可靠性。
参考文献：
[1]KaurJ,SinghS,SinghP.Datafusionmethodforwirelesssensornetworkusingsupportvectormachine[C]//2015IEEEInternationalConferenceonAdvancedNetworksandTelecommuncationsSystems(ANTS).IEEE,2015:1-5.
[2]LiY,GoulermasJY,JiangC,etal.Datafusionforrobustactivityrecognitioninsmarthomes[J].PatternRecognitionLetters,2016,69:1-8.
[3]DuW,XuC,LiuQ,etal.AMultisensorIntegrationApproachforSmartHomeTechnologiesInvolvingSmartDevicesandSmartPlugs[J].IEEETransactionsonConsumerElectronics,2019,65(2):230-238.