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摘要:
在大规模无线认知传感器网络中,存在着大量高度相关的数据,导致无线认知传感器网络的数据传输和数据处理开销增加.对高维数据进行降维处理,能够提高无线认知传感器网络的性能.文章介绍核主成分分析、多维标度、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、最大方差展开或半定嵌入等方法的原理,并简要分析这些算法的实现步骤.
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文献信息
篇名 降维在无线认知传感器网络中的应用
来源期刊 电信快报 学科
关键词 降维 无线认知传感器网络 核主成分分析 等距映射 多维标度
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 6-9
页数 4页 分类号
字数 4011字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郎为民 89 129 5.0 8.0
2 陈红 8 1 1.0 1.0
3 陈凯 25 22 2.0 3.0
4 吴帆 13 10 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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2014(0)
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研究主题发展历程
节点文献
降维
无线认知传感器网络
核主成分分析
等距映射
多维标度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电信快报
月刊
1006-1339
31-1273/TN
大16开
上海市平江路48号1号楼3层
4-208
1964
chi
出版文献量(篇)
2317
总下载数(次)
8
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