Fault Diagnosis for Wireless Sensor by Twin Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Ding, Mingli
Yang, Dongmei
Li, Xiaobing
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-5، 5ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Various data mining techniques have been applied to fault diagnosis for wireless sensor because of the advantage of discovering useful knowledge from large data sets.
In order to improve the diagnosis accuracy of wireless sensor, a novel fault diagnosis for wireless sensor technology by twin support vector machine (TSVM) is proposed in the paper.
Twin SVM is a binary classifier that performs classification by using two nonparallel hyperplanes instead of the single hyperplane used in the classical SVM.
However, the parameter setting in the TSVM training procedure significantly influences the classification accuracy.
Thus, this study introduces PSO as an optimization technique to simultaneously optimize the TSVM training parameter.
The experimental results indicate that the diagnosis results for wireless sensor of twin support vector machine are better than those of SVM, ANN.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Mingli& Yang, Dongmei& Li, Xiaobing. 2013. Fault Diagnosis for Wireless Sensor by Twin Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Mingli…[et al.]. Fault Diagnosis for Wireless Sensor by Twin Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Mingli& Yang, Dongmei& Li, Xiaobing. Fault Diagnosis for Wireless Sensor by Twin Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1010490
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر