作者：毛科技,范聪玲,叶飞,王鹏,陈庆章 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机研究与发展》2014年第11期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJFYZ2014110080 DOC编号：DOCJFYZ2014110089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 机器学习是利用经验来改善自身性能的一种学习方法，而支持向量机(support vector machine，SVM)作为机器学习中的一种新模式，在解决小样本、非线性及高维模式识别等方面有着其特有的优势.基于支持向量机的节点定位算法利用机器学习算法的特性，实现无线传感网络节点定位.其基本思路是将网络区域划分为若干个等分的小格，每一小格代表机器学习算法中一个确定的类别，机器学习算法在学习了已知的信标节点对应的类别后，对未知节点所处位置进行分类，从而进一步确定未知节点的位置坐标.仿真实验表明，“一对一”节点定位算法有较高的定位精度，对测距误差的容忍性较好，同时对信标节点的比例要求并不高，比较适合用于信标节点稀疏的网络环境中；而“决策树”节点定位算法受覆盖空洞的影响并不大，比较适合应用于节点分布不均匀或者存在覆盖空洞的网络环境中。

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