摘要：Outlier是基于无线传感器网络的数据收集应用中常见的数据故障类型,严重影响数据质量。本文提出一种基于快速SVDD的无线传感器网络Outlier检测方法,其基本思想是：首先利用快速SVDD算法获得包含正常样本的最小球形边界,然后通过该边界判断未知样本的类别,本法采用训练集约减策略和基于二阶逼近的SMO算法来加速SVDD的训练。基于合成数据和真实数据的仿真实验表明,该方法在确保分类精度的同时,运行速度快,内存开销小,适用于资源有限的无线传感器网络。

关键词：无线传感器网络 outlier检测 svdd 训练集约简 smo算法 

单位：北京理工大学化工与环境学院 北京100081 空军油料研究所 北京100076