分布式传感器网络混合探测信号分类方法

• 作者: 李侃 许航 黄忠华
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯分类器 属性重要度 分布式传感器网络 混合探测信号
• 年，卷（期）: 2012,（z1）
• 页码范围: 53-57
• 分类号: TP181
• 字数: 4355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2012.z1.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李侃	北京理工大学计算机学院	21	205	5.0	14.0
2	黄忠华	北京理工大学机电工程学院	21	55	4.0	6.0
3	许航	北京理工大学计算机学院	1	3	1.0	1.0