无线传感网络中基于多示例多标记学习的区域监测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610144784.4
IPC分类号：H04L12/24;H04W84/18;G06K9/62
申请日期：
2016-03-14
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	无线传感网络中基于多示例多标记学习的区域监测方法
申请号	CN201610144784.4	申请日期	2016-03-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-06-08	公开/公告号	CN105656692A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/24 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/24 用于维护或管理的装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;H;0;4;W;8;4;/;1;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	胡海峰;唐川;吴建盛
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	许方

摘要

本发明公开了无线传感网络中基于多示例多标记学习的区域监测方法，利用FisherKernel对同一时刻的多个传感器节点数据压缩。压缩后，某一时刻，整个无线传感器网络对应一个单示例数据而不再是多示例数据。利用MMD对历史包数据压缩，挑选出最具代表性的包数据，构成一个数据子集。利用快速多示例多标记算法完成对压缩数据的训练和监测区域状态的评估。本发明在经过两层压缩后的传感数据集上构建传感器网络状态预测模型，能够实现快速的网络状态预测。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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