分布式传感器网络混合探测信号分类方法

TP181; 针对分布式传感器网络的局限性特征,研究分布式传感器网络混合探测信号的分类算法.提出了基于属性重要度的贝叶斯分类算法,该算法继承了朴素贝叶斯分类算法结构简单、运算快捷的特点,同时弥补了类条件独立假设带来的缺陷,在实践中具有较高的分类精度,其特点符合混合探测信号的分类要求.实验结果表明,该算法分类效果优于同类分类算法,可以有效地完成混合探测信号的分类任务....

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Bibliographic Details
Published in通信学报 no. z1; pp. 53 - 57
Main Authors 李侃, 许航, 黄忠华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京理工大学 计算机学院,北京 100081%北京理工大学 机电工程学院,北京 100081 2012
Subjects
属性重要度
朴素贝叶斯分类器
分布式传感器网络
混合探测信号
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ISSN1000-436X
DOI10.3969/j.issn.1000-436x.2012.z1.008

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Summary:TP181; 针对分布式传感器网络的局限性特征,研究分布式传感器网络混合探测信号的分类算法.提出了基于属性重要度的贝叶斯分类算法,该算法继承了朴素贝叶斯分类算法结构简单、运算快捷的特点,同时弥补了类条件独立假设带来的缺陷,在实践中具有较高的分类精度,其特点符合混合探测信号的分类要求.实验结果表明,该算法分类效果优于同类分类算法,可以有效地完成混合探测信号的分类任务.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3969/j.issn.1000-436x.2012.z1.008